搜索结果: 1-15 共查到“知识库 计算机科学技术基础学科 叶”相关记录38条 . 查询时间(0.267 秒)
基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯滤波算法
非线性滤波 自适应滤波 变分贝叶斯推断 自然梯度 Fisher信息矩阵
2024/1/16
考虑到运动目标跟踪系统机动、隐身等人为对抗特征以及非视距、干扰、遮挡等环境因素,其系统建模、估计与辨识过程中越来越无法回避非线性、非高斯以及参数未知等复杂系统特征的影响.针对过程噪声先验信息不准确以及量测噪声非高斯环境下运动目标的非线性状态估计问题,提出一种基于自然梯度的噪声自适应变分贝叶斯(Variational Bayes,VB)滤波算法。
改进的朴素贝叶斯增量算法研究
朴素贝叶斯 增量算法 特征空间 评价指标
2016/12/3
提出了一种新增特征的朴素贝叶斯增量算法。在无标注语料增量样本的选择上，借助传统的类置信度阈值，构建一个最小后验概率作为样本选择的双阈值，当识别到增量语料中有新的特征时，会将该特征加入到特征空间，并对分类器进行相应的更新，发现对类置信度阈值起到很好的补充作用，最后利用了无标注和有标注语料验证所提算法。实验结果表明，改进的朴素贝叶斯增量算法较传统增量算法表现出了更优的增量学习效果。
基于贝叶斯网络的复杂系统动态故障树定量分析方法
动态故障树 贝叶斯网络 定量分析 安全攸关系统
2016/12/29
动态故障树的贝叶斯网络分析方法存在局部组合爆炸和备件门节点失效时间仅能是指数分布的不足.首先,给出动态故障树转换为离散时间贝叶斯网络的方法,该方法使用一个确定性函数来替代条件概率表,避免了局部组合爆炸.然后,根据备件门的失效机理和对应的贝叶斯网络结构特征,解决了备件节点失效时间仅能是指数分布的限制.最后,提出一种基于动态故障树的贝叶斯网络精确推理算法,基于该算法给出了系统失效分布、组件重要度等概率...
遥感分类旨在从图像光谱中提取资源环境监测可用的地理信息，然而基于模式分类的图像处理技术受光谱漂移影响而缺乏历史样本重复利用的有效策略，制约着有限目标样本下遥感分类精度的提高.针对该问题，本文构建了基于改进的贝叶斯ARTMAP神经网络的迁移学习遥感影像分类算法，通过提高谐振匹配性来抑制类别扩散，利用节点的离散增量期望最大化参数更新策略，将历史遥感样本中的地物分类先验信息迁移到目标模型当中.实验结果表...
使用融合乘加加速快速傅里叶变换计算的向量化方法
快速傅里叶变换 融合乘加 向量化 向量处理器
2016/6/2
融合乘加指令加速快速傅里叶变换计算的向量化方法，通过变换快速傅里叶变换的蝶形单元运算流程，将传统计算方式中独立的乘法和加法操作组合成次数更少的融合乘加操作，使得时间抽取法基2 快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的10次乘(加)操作减少到6次融合乘加操作，时间抽取法基4 快速傅里叶变换算法的蝶形单元计算的实数浮点操作由原来的34次乘(加)操作减少到24次融合乘加操作；优化了蝶形因子...
在理性秘密共享协议中,自利性目标可能会驱使理性参与者偏离协议,从而影响协议的公平性.在(t,n)门限理性秘密共享方案中,其特殊情形(2,2)理性秘密共享方案的公平性较难实现.在同时考虑理性参与者的眼前利益和长远利益的基础上,基于不完全信息动态博弈模型,通过分析理性参与者在(2,2)秘密重构阶段可能采取的策略和信念系统,引入理性参与者的期望收益,研究了(2,2)理性秘密共享重构阶段的完美贝叶斯均衡问...
学习贝叶斯网络结构的混合粒子群算法
结构学习 无约束优化 混合粒子群算法
2014/3/24
针对直接使用粒子群算法进行结构学习效率较低的缺陷,基于无约束优化,提出一种贝叶斯网络结构学习的混合粒子群算法。该算法首先构造并求解一无约束优化问题,其最优解对应的无向图中的边可为结构学习提供一搜索范围,缩小粒子群算法的搜索空间,然后在缩小的空间中完成对贝叶斯网络的结构学习,从而提高了粒子群算法的学习效率。仿真试验结果表明,该混合粒子群算法可以快速、准确地学习到最优贝叶斯网络结构。
贝叶斯Q学习方法使用概率分布来描述Q值的不确定性，并结合Q值分布来选择动作，以达到探索与利用的平衡。然而贝叶斯Q学习存在着收敛速度慢且收敛精度低的问题。针对上述问题，提出一种基于优先级扫描Dyna结构的贝叶斯Q学习方法—Dyna-PS-BayesQL。该方法主要分为2部分：在学习部分，对环境的状态迁移函数及奖赏函数建模，并使用贝叶斯Q学习更新动作值函数的参数；在规划部分，基于建立的模型，使用优先级...
为满足煤矿对大风量、长距离局部通风的需求，研制了FBD-№7.5/2×55（叶轮直径0.75 m ，额定转速2 970 r/min，2级，单级功率55 kW）矿用大型防爆对旋轴流局部通风机，该机的叶片采用圆弧板叶型，用普通热轧钢板模压成形，加工简易，材料成本低，无静电，不老化。研究采用理论分析和试验相结合的方法。通过有限元分析，采用局部加大叶片根部厚度的办法，解决了高速、大机号通风机圆弧板叶片易...
基于条件互信息下聚类的朴素贝叶斯分类算法
关联程度 聚类算法 条件互信息 互信息
2012/11/7
采用条件互信息来度量任意2个条件属性之间的关联程度,采用互信息度量各条件属性与类属性间的关联程度,以此作为将各条件属性进行聚类的准则,提出一种新的将条件属性进行聚类的分组技术.同时,结合朴素贝叶斯分类算法,构造了改进的朴素贝叶斯分类模型.通过仿真实验表明该文提出的算法具有较好的分类性能.
针对传统自适应粒子滤波（APF）对于动态贝叶斯网络推理中高维的问题，提出动态贝叶斯网络一种自适应的局部抽样粒子滤波算法(LSAPF)。LSAPF算法将BK算法分团的思想引入到粒子抽样中，利用策略相关性和局部模型的弱交互性为指导对动态贝叶斯网络进行分割，以降低抽样规模和抽样的状态空间；进而对局部模型用自适应粒子滤波算法进行近似推理，并以粒子的因式积形式近似系统的状态信度。实验结果表明，该算法能很好地...
现有的基于打分搜索的贝叶斯网学习方法都是利用满足有向无环图的可行解进行学习。在搜索过程中遇到不可行解时，这类算法简单地去除不可行解或将不可行解转化为可行解。然而，有的不可行解中往往蕴含着有价值的信息。文中提出一种新的贝叶斯网学习方法ISEC，该方法同时利用可行解和不可行解学习贝叶斯网络，并提出针对不可行解的选择策略，可以在学习过程中有效地利用不可行解中的有用信息。实验结果表明，ISEC能够比仅利用...
针对通信网告警中预示重大故障的告警数量少、不适合用传统预测方法的特点，提出了一种基于稀疏贝叶斯的通信告警序列预测方法（PBM），并与支持向量机（SVM）预测方法进行了比较。实验结果表明，PBM方法非常适用于小样本的通信告警预测，其不仅具有SVM的预测性能，而且在样本数目增加时的预测误差率要小于SVM，具有非常好的预测精度。
基于EM和贝叶斯网络的丢失数据填充算法
丢失数据填充 参数更新器 最大期望值算法（EM） 贝叶斯网络
2010/3/1
实际应用中存在大量的丢失数据的数据集，对丢失数据的处理已成为目前分类领域的研究热点。分析和比较了几种通用的丢失数据填充算法，并提出一种新的基于EM和贝叶斯网络的丢失数据填充算法。算法利用朴素贝叶斯估计出EM算法初值，然后将EM和贝叶斯网络结合进行迭代确定最终更新器，同时得到填充后的完整数据集。实验结果表明，与经典填充算法相比，新算法具有更高的分类准确率，且节省了大量开销。