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贝叶斯算法

贝叶斯算法的相关文献在2003年到2022年内共计338篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、无线电电子学、电信技术、电工技术 等领域,其中期刊论文241篇、会议论文17篇、专利文献51520篇;相关期刊174种,包括电脑知识与技术、计算机工程、计算机工程与设计等; 相关会议17种,包括第十四届全国软件与应用学术会议、福建省烟草学会2014年学术年会、福建省电机工程学会第十四届学术年会等;贝叶斯算法的相关文献由992位作者贡献,包括李娜、李政、杨洋等。

贝叶斯算法—发文量

期刊论文>

论文:241 占比:0.47%

会议论文>

论文:17 占比:0.03%

专利文献>

论文:51520 占比:99.50%

总计:51778篇

贝叶斯算法—发文趋势图

贝叶斯算法

-研究学者

  • 李娜
  • 李政
  • 杨洋
  • 王泽东
  • 严超
  • 井实
  • 何敬宇
  • 何明
  • 何锐
  • 佟新元
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

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作者

    • 司政亚; 庄建仓; 蒋长胜
    • 摘要: 流动地震台网由于台站台基响应、震级测定方法和操作方式等多种因素的影响,测定震级与区域内的固定地震台网震级测量结果存在差异,从而使其记录到的而标准台网没有记录到的大量局域小地震不能直接补充到标准目录中.即使流动地震台网的震级测定公式中的量规函数经过校正,两者在具体地震事件的震级测定上的差异仍不可避免,因此急需解决这一普遍性问题的快速计算方法.本文先假定震级的观测值服从正态分布,其中对固定台网而言,测定震级的平均值为未知的真实震级,对流动台网而言,测定震级的平均值为真实震级的一个线性函数,然后基于贝叶斯原理,推导得出了不同台网观测震级的后验概率密度函数.应用于实际观测资料时,可用最大似然估计来获得该算法中的矫正参数,并计算后验的地震震级,即矫正震级.我们将该算法实际应用于西昌流动地震台网(XC)与中国地震台网(CN)的震级融合问题中.基于矫正震级与原始测定震级的对比研究表明,矫正震级与固定地震台网原始测定震级之间存在一定偏离度的线性对应分布,而西昌流动地震台网测定震级相比矫正震级整体偏小.本文所提出的多台网震级融合的贝叶斯算法为流动台网测定的不精确震级提供了一种震级矫正的快速算法,考虑固定台网与流动台网测定震级的一致性,固定台网测定震级的稳定性和准确性也得到同步提高.
    • 马景岳; 胡健; 齐晓妹; 伊书鑫
    • 摘要: 为解决主动配电网数据量大、多数据源造成的现状,提出一种适用于主动配电网的状态估计方法。利用数据处理技术,以数据校验原则对量测数据预处理,并计算数据质量标签,对节点量测数据初步修正;结合所得数据质量标签结果与贝叶斯算法建立改进贝叶斯数据分类模型,对存在多个不良数据的节点进行不良数据的辨识,实现了状态估计前的不良数据处理,提高了输入到状态估计模型的数据精度;同时针对主动配电网量测困难问题,建立分布式电源的量测模型,补全分布式电源缺省数据,提高了数据质量;最后,基于质量标签改进加权最小二乘算法权重矩阵,建立状态估计模型。算例分析表明,提出的方法能明显减少分布式能源波动和不良数据的影响,提供了较精确的状态估计结果。
    • 常凤; 徐小华; 胡忠旭
    • 摘要: 在大量的乐库中,对音乐进行有效、快速的分类已是研究热点。各个音乐App按照音乐流派识别并推送用户感兴趣的音乐,可以提高用户使用体验和对平台的使用黏性。文章从音乐的流派进行研究,提取四种不同类型音乐信号的Mel频率倒谱系数(Mel FrequencyCestrumCoefficient,MFCC)(24个数值)作为特征值,利用贝叶斯分类算法对80组样本进行分类研究,判别准确率为97.5%;同时,文章分别用贝叶斯分类、BP神经网络等五种不同分类算法,对20组测试数据进行分类判别。结果表明,贝叶斯分类具有较高的音乐分类准确度。
    • 沈括; 朱怡帆; 孟祥毅; 李海济
    • 摘要: 利用大数据技术来研究海量的交通数据,是当前研究热点之一。而长短期记忆网络(LSTM)对大数据训练具有很强的适应性和出色的扩展性,相较于RNN无法处理长期依赖的问题具有很大的优势。基于LSTM神经网络,针对人为经验调参困难的问题,提出了一种基于贝叶斯优化的LSTM模型。最后利用英国高速公路数据集进行验证,测试模型对交通流量预测的有效性与准确性。实验结果表明,基于贝叶斯优化的LSTM模型表现出了良好的性能,预测精度较高。
    • 王腾; 袁萍; 王璞; 孔令琪; 陈新民
    • 摘要: 利用人工智能对客户投诉工单中的非结构化数据进行文本挖掘和机器学习是客户投诉工单处理系统建设的关键技术。本文论述了系统建设中热词采集、投诉分类与打标、投诉热点分析、预警与派单等关键流程与功能,着重论述了利用文本挖掘技术进行建模与优化。
    • 林广朋
    • 摘要: 当前由于网络信息当中存在大量无用垃圾信息,在影响过滤系统应用效果的同时,也使得网络用户的个人权益受到威胁,为提高过滤系统的过滤准确率和查全率,引入贝叶斯算法,开展对网络信息安全过滤系统的设计研究。通过网络信息SMTP服务器选型设计、处理器芯片选型设计等硬件设计和网络信息预处理与特征提取、基于贝叶斯算法的系统分类过滤器生成、无用网络信息筛选与过滤等软件设计,提出一种全新的过滤系统。通过对比实验证明,新的过滤系统在实际应用中具备更高的查全率和准确率,可为用户网络信息安全提供保障条件。
    • 张志强; 张为民; 薛峰; 陈圣华; 马瑞; 赵东方
    • 摘要: 随着个性化制造需求的增加和产品生命周期的缩短,制造商需要能够针对新产品进行工艺参数快速适配,以响应市场变化。在金属铣削加工中,新产品的工艺参数寻优效果和效率决定了加工质量和交付时间。针对现有铣削工艺参数寻优方法试验次数多且调优效果欠佳的问题,提出基于贝叶斯算法的铣削工艺参数配置优化方法。建立以高斯过程回归为概率代理模型,以置信下界策略为采集函数的贝叶斯算法,以多个加工质量的归一质量评价指标为优化目标,以多个工艺参数为优化变量,在实际生产中对铣削工艺参数配置问题进行验证。试验结果表明,与田口法相比,基于贝叶斯算法的铣削工艺参数配置优化方法寻优次数减少58.8%,优化效果提升9.3%,由此验证这一方法在提升铣削工艺参数配置优化效果的同时可以极大缩短配置周期,降低寻优成本。
    • 崔西宁; 孙红雨; 李克龙
    • 摘要: 针对细粒度图像具有类内差距大、类间差距小的特点,而传统的图像分类方法存在分类效率低的问题,基于贝叶斯算法设计了新的弱监督细粒度图像分类方法。先建立弱监督模型,并利用该模型定位图像的显著性细粒度区域,提取该区域中的细粒度图像特征并进行量化处理,并利用贝叶斯算法设计分类器,将提取的特征作为分类器的输入项,经过分类器的处理得出弱监督细粒度图像的分类结果。对比实验结果表明,相比于传统方法,上述细粒度图像分类方法的分类精度有所提升,且有效的降低了图像分类所消耗的时间,从而提升了图像分类的整体效率。
    • 吴涛; 朱小东; 刘唤唤; 张顺香
    • 摘要: 针对人工经验设定密度峰值的聚类算法(clustering by fast search and find of density peaks, DPC)的截断距离dc有很大的主观性和随机性,进而导致密度峰值聚类算法的性能无法完全发挥的问题。提出贝叶斯算法(Bayesian Optimization,BO)优化密度峰值的聚类算法以实现自适应聚类。并解决密度峰值的聚类算法簇间数据点识别错误问题。该方法建立在数据集Aggregation、Flame、Jain、Spiral上进行实验,分别通过内部指标Silhouette和外部指标F-measure对实验结果评估,性能均有提升。
    • 郭利进; 王永旭
    • 摘要: 为解决传统粮仓储粮温度预测模型的预测精度低、输入变量多的问题,提出一种基于主成分分析(PCA)、贝叶斯算法和XGBoost的组合预测模型。通过主成分分析法提取粮仓中影响粮温的主要因素,降低模型输入向量维数,利用贝叶斯算法对XGBoost超参数进行组合优化,以获取最优参数组合,建立粮温预测模型。结果表明,该模型预测误差小、精度高,可为粮仓的温度调控管理提供决策依据。
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