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基于冲突代价Bayesian权重的改进PBS多智能体路径规划算法
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作者 钱诚泽 毛剑琳 +3 位作者 李睿褀 周雯娜 龚德正 张进宝 《电子学报》 北大核心 2025年第7期2358-2371,共14页
面向多智能体路径寻找(Multi-Agent Path Finding,MAPF)问题,基于优先级搜索(Priority-Based Search,PBS)算法融合了优先级机制和冲突搜索(Conflict-Based Search,CBS)的节点拓展框架,在路径规划效率方面具有显著优势.然而,PBS算法中对... 面向多智能体路径寻找(Multi-Agent Path Finding,MAPF)问题,基于优先级搜索(Priority-Based Search,PBS)算法融合了优先级机制和冲突搜索(Conflict-Based Search,CBS)的节点拓展框架,在路径规划效率方面具有显著优势.然而,PBS算法中对路径代价优先的贪婪机制会导致算法在优先级树(Priority Tree,PT)拓展过程中冲突消减速度慢.因此,本文提出基于冲突代价Bayesian权重的改进PBS算法IPBS-ccbw(Improved Priority-Based Search with conflict cost bayesian weight).在路径代价的基础上,引入冲突数量构造了基于路径代价和冲突数量的综合指标,并在规划拓展时对子节点的冲突代价权重进行Bayesian更新,以此在冲突数量与路径代价之间进行有效权衡.进一步设计了冲突数据监测和策略性重构机制,避免算法在特定分支上陷入深度搜索陷阱.在Benchmark标准测试地图上的仿真对比实验以及小规模实物实验的结果显示,IPBS-ccbw算法在不同环境下均展现出优越的路径优化能力.与PBS算法相比,在大规模密集场景中,IPBS-ccbw算法展现出更强的冲突消减能力和更高的求解效率.其求解时间可减少27.3%~91.9%,在智能体数量达到最大值时,求解成功率提升幅度可达40%~85%. 展开更多
关键词 多智能体 路径规划 贝叶斯更新 动态权重 冲突消减
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Genetic evidence for the causal influence of inflammatory factors on intrahepatic cholangiocarcinoma risk
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作者 Bing Chen Jun Chen +3 位作者 Zhi-Tao Chen Zhang-Peng Feng Han-Bei Lv Guo-Ping Jiang 《World Journal of Gastrointestinal Oncology》 2025年第7期380-391,共12页
BACKGROUND Intrahepatic cholangiocarcinoma(ICC)is a highly malignant liver cancer subtype with limited effective treatment options.Emerging evidence suggests that inflammatory factors play a critical role in ICC progr... BACKGROUND Intrahepatic cholangiocarcinoma(ICC)is a highly malignant liver cancer subtype with limited effective treatment options.Emerging evidence suggests that inflammatory factors play a critical role in ICC progression within the tumor microenvironment(TME).However,causal relationships between specific inflammatory factors and ICC risk remain unclear.AIM To investigate the causal relationship between inflammatory factors and ICC.METHODS This study used Mendelian randomization(MR)and Bayesian weighted MR(BWMR)analyses to investigate the causal impact of inflammatory factors on ICC risk.Genetic data from genome-wide association studies were utilized to identify and validate instrumental variables for 91 inflammatory factors,followed by sensitivity analyses to ensure robustness.RESULTS MR analysis identified significant associations between elevated levels of artemin and matrix metalloproteinase(MMP)-10 and increased ICC risk.BWMR and meta-MR analysis results validated these associations.Sensitivity analyses confirmed the stability of these findings,indicating that specific inflammatory factors may contribute causally to ICC development.CONCLUSION This study provides evidence that certain inflammatory factors,particularly artemin and MMP-10,are causally linked to ICC risk,identifying them as potential risk factors and therapeutic targeting.These findings enhance the understanding of the inflammatory components of the TME in ICC,supporting the development of targeted intervention strategies. 展开更多
关键词 Intrahepatic cholangiocarcinoma Mendelian randomization bayesian weighted Mendelian randomization Inflammatory factors Tumor microenvironment
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基于两阶段时空加权特征的红外目标跟踪算法
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作者 李清忠 《红外技术》 北大核心 2025年第4期437-444,共8页
为了有效解决了遮挡、运动模糊、拖尾等干扰影响下跟踪漂移的问题,本文提出一种基于两阶段时空加权特征的红外目标跟踪算法,该算法将目标区域分割成相同尺寸的非重叠区域,并根据相距目标中心的位置信息分配不同的权值,以此推导出具有自... 为了有效解决了遮挡、运动模糊、拖尾等干扰影响下跟踪漂移的问题,本文提出一种基于两阶段时空加权特征的红外目标跟踪算法,该算法将目标区域分割成相同尺寸的非重叠区域,并根据相距目标中心的位置信息分配不同的权值,以此推导出具有自适应时空加权贝叶斯分类器;然后,利用改进的度量准则找出具有最大类差的分类样本,具有较高的跟踪适应性,且在目标被遮挡时具备对目标的重捕和跟踪。仿真实验表明,相比SiamFC等主流跟踪算法,所提算法在LSOTB-TIR目标跟踪数据集中重叠率和中心误差指标上均实现显著优化,大幅提升了跟踪稳定性与定位精度,且跟踪速度达到56帧/s,适合工程应用。 展开更多
关键词 红外图像 目标跟踪 压缩感知 空时加权 遮挡检测 贝叶斯分析
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基于MWST-DFS-K2算法的洱海水环境风险溯源研究
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作者 沈春颖 张蕊 +4 位作者 程乖梅 王铭明 左黔 张宗亮 刘春旸 《水文》 北大核心 2025年第1期90-96,共7页
针对湖泊流域水环境污染责任量化模糊,难以准确科学进行管理及监督的问题,采用贝叶斯网络结构和K2算法学习,通过最大支撑树(MWST)得到最大父节点数,再由深度优先搜索算法(DFS)得到节点序,提出一种可对流域不确定性污染源进行责任量化的... 针对湖泊流域水环境污染责任量化模糊,难以准确科学进行管理及监督的问题,采用贝叶斯网络结构和K2算法学习,通过最大支撑树(MWST)得到最大父节点数,再由深度优先搜索算法(DFS)得到节点序,提出一种可对流域不确定性污染源进行责任量化的改进MWST-DFS-K2算法。基于此算法以洱海为实例验证构建流域污染物贝叶斯网络模型图,对其进行污染物量化分析后得出结论为,江尾站对流域内其他站点的污染贡献达90%以上,四级坝站水质次于Ⅱ类的概率为82%,该站本身存在较大水质问题,后续管理过程中应重点关注洱海流域出湖处水文站点四级坝站与入湖处水文站点江尾站周围的污染源。与传统溯源方法相比,该方法不仅弥补了对污染源不确定性分析的不足,还对污染源进行了科学的污染责任量化,能够为高原湖泊流域的污染物溯源研究提供参考。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 深度优先搜索 最大支撑树 K2算法 污染风险溯源 洱海流域
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基于时空统计建模的主要类型癌症全球疾病负担变化研究
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作者 申力 徐瑱梵 +1 位作者 艾明耀 卢宾宾 《地球信息科学学报》 北大核心 2025年第3期698-715,共18页
【目的】癌症是全球绝大多数国家的主要致病死因,对人类寿命和公共卫生构成了严重威胁。本文探讨了全球五类主要癌症死亡率的时空分布特征,并给出了未来发展趋势预测。【方法】本文针对2011—2019年全球200个国家五类主要癌症(肺癌、结... 【目的】癌症是全球绝大多数国家的主要致病死因,对人类寿命和公共卫生构成了严重威胁。本文探讨了全球五类主要癌症死亡率的时空分布特征,并给出了未来发展趋势预测。【方法】本文针对2011—2019年全球200个国家五类主要癌症(肺癌、结直肠癌、胃癌、肝癌与胰腺癌),采用GBD数据与世界银行数据库资料,基于MGWR模型提取各类癌症死亡率影响因素的空间异质性特征,利用ARIMA模型提取各类癌症死亡率的时间变化趋势特征,并将该时空信息作为参数输入构建贝叶斯时空模型,对全球主要类型癌症死亡风险进行预测评估。【结果】研究发现,全球五类癌症死亡率均持续增加,2019年各类癌症死亡率较2011年平均上升了17.2/100000人。全球超过72.8%的国家癌症死亡相对风险较高(RR>1),呈现出明显的空间聚集性。【结论】相比非洲与南亚地区,欧洲、中亚、北美、东亚及太平洋地区癌症死亡率增速较快。相比中低收入和低收入国家,高收入和中高收入国家各类癌症死亡率上升趋势明显,相对风险更高。65岁及以上人口占比、吸烟、酒精、低运动强度、高糖加工饮食、人均GDP、人均GNI和人均医疗卫生支出成为全球主要类型癌症死亡风险的关键影响因素。本研究通过集成不同地理时空分析方法优势,创新性构建了涵括时空分组变量和不同影响因素的疾病风险时空预测模型,灵活度高,可解释性强,更适用于量化时空非平稳性关系,能够有效评估全球不同地区主要类型癌症死亡的相对风险,加深了地理空间建模技术与流行病研究的交叉融合,对严峻的全球癌症防控规划具有重大科学意义。 展开更多
关键词 全球疾病负担 癌症死亡率 多尺度地理加权回归 时间序列预测 贝叶斯时空模型
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基于多模态贝叶斯决策融合的帕金森病预测模型研究
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作者 张晓博 谌柯宇 +2 位作者 包金雨 张欣傲雪 马宇飞 《中国体视学与图像分析》 2025年第1期14-23,共10页
帕金森病的早期症状具有跨模态异质性(如微表情震颤、语音畸变等),传统基于单模态智能诊断的方法难以全面捕捉病理特征。同时,现有的多模态融合策略因静态权重分配与特征流形畸变问题,难以实现噪声场景下的可靠决策。针对上述问题,本文... 帕金森病的早期症状具有跨模态异质性(如微表情震颤、语音畸变等),传统基于单模态智能诊断的方法难以全面捕捉病理特征。同时,现有的多模态融合策略因静态权重分配与特征流形畸变问题,难以实现噪声场景下的可靠决策。针对上述问题,本文提出一种基于多模态贝叶斯决策融合的方法(Multimodal Bayesian Decision Fusion,MBDF),通过核密度估计与贝叶斯推理构建动态置信度评估模块,实现模态权重的自适应分配。此外,该方法设计了基于均值-方差统计特性的特征稳定性优化模块,以抑制高维噪声干扰。实验结果表明,所提方法有效验证了双模块的协同效应,显著提升了复杂场景下的诊断鲁棒性,为神经退行性疾病的智能诊断提供了可扩展的多模态融合范式。 展开更多
关键词 帕金森病 贝叶斯决策融合 多模态学习 自适应加权
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风险最小化加权朴素贝叶斯分类器 被引量:1
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作者 欧桂良 何玉林 +2 位作者 张曼静 黄哲学 Philippe Fournier-Viger 《计算机科学》 北大核心 2025年第3期137-151,共15页
朴素贝叶斯分类器被誉为机器学习领域的十大经典算法之一,其以完备的理论基础和简单的模型结构而闻名,在许多的实际应用中取得了良好的分类效果。然而条件属性独立性假设在一定程度上限制了朴素贝叶斯分类器的性能,因此大量的改进工作... 朴素贝叶斯分类器被誉为机器学习领域的十大经典算法之一,其以完备的理论基础和简单的模型结构而闻名,在许多的实际应用中取得了良好的分类效果。然而条件属性独立性假设在一定程度上限制了朴素贝叶斯分类器的性能,因此大量的改进工作被提出来缓解这一问题,加权朴素贝叶斯分类器便是其中之一。在对边缘概率权重作用深入分析的基础之上,文中提出了一种基于风险最小化的加权朴素贝叶斯分类器(Risk Minimization-Based Weighted Naive Bayesian Classifier,RM-WNBC),即在权重确定的过程中同时考虑分类器的经验风险和权重的结构风险。不同于现有的过分关注朴素贝叶斯分类器外在泛化性能的改进策略,RM-WNBC是从朴素贝叶斯分类器的内在概率分布出发改善其泛化性能。经验风险度量了加权朴素贝叶斯分类器的分类能力,采用后验概率的估计质量表示;结构风险刻画了加权朴素贝叶斯分类器对属性相关性的处理,采用类条件概率的均方差表示。经验风险最小化保证了RM-WNBC可以获得良好的训练精度,同时结构风险最小化又使得RM-WNBC能够取得最佳的属性相关表达能力。为了获得RM-WNBC的最优权重,推导了高效且收敛的权重更新策略来保证结构风险和经验风险的最小化。在31个UCI和KEEL标准分类数据集上对RM-WNBC的可行性、合理性和有效性进行了验证。实验结果表明:1)RM-WNBC的训练和测试精度随着边缘概率权重的不断更新逐渐增加直至收敛;2)RM-WNBC具有比现有加权朴素贝叶斯分类器更好的属性相关性表达能力;3)在给定的显著性水平下,RM-WNBC在31个数据集上能够获得比经典朴素贝叶斯分类器、3种贝叶斯网络、4种加权朴素贝叶斯分类器和1种特征选择朴素贝叶斯分类器更好的训练和测试表现。 展开更多
关键词 朴素贝叶斯 独立性假设 加权朴素贝叶斯 结构风险 经验风险 贝叶斯网络
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幽门螺杆菌与食管癌的因果关联:基于孟德尔随机化研究
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作者 杜凯豪 侯立朝 +5 位作者 东小鸽 罗兰明慧 蒋威 汪占金 薛伟伟 王展 《南京医科大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第10期1404-1416,共13页
目的:本研究旨在探索幽门螺杆菌(Helicobacter pylori,HP)与食管癌(esophageal cancer,EC)之间的潜在因果关系。方法:本研究分析了全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)数据,以HP感染作为暴露因素,EC作为结局变量。采... 目的:本研究旨在探索幽门螺杆菌(Helicobacter pylori,HP)与食管癌(esophageal cancer,EC)之间的潜在因果关系。方法:本研究分析了全基因组关联研究(genome-wide association study,GWAS)数据,以HP感染作为暴露因素,EC作为结局变量。采用了多种孟德尔随机化(Mendelian randomization,MR)方法,包括逆方差加权分析法、加权中位数法、MR Egger法、Simple mode法以及Weighted mode法来探索HP与EC之间的关联性。此外,还引入了贝叶斯加权MR方法,并通过假阳性发现率(false discovery rate,FDR)进行结果矫正,以提高分析的精确性。研究还包括离群值检测、异质性检测、敏感性分析、多效性分析,并且移除了可能因混杂因素影响结果的单核苷酸多态性(single nucleotide polymorphism,SNP)。对于争议较大的结果,进行了Meta分析以提供更广泛的视角。同时,通过Steiger测试和反向MR方法排除了潜在的反向因果关系。此外,本研究还利用连锁不平衡分数回归(linkage disequilibrium score regression,LDSC)评估了HP与EC之间的遗传相关性。结果:经过综合分析,无论是传统的两样本MR还是贝叶斯加权MR在FDR矫正后,结果均表明HP与EC之间没有统计学上的因果联系(P>0.05)。所有分析结果均未显示存在多效性(P>0.05),且“留一法”检验也证实了所得结果的稳健性。然而,对抗HP IgG血清阳性和HP GroEL抗体水平的遗传相关性分析提示,这些标志物与食管腺癌之间可能存在潜在的遗传相关性(P<0.05)。结论:尽管采用了遗传相关的统计方法,本研究发现当前的证据不足以支持HP与EC之间存在明确的因果关系。这一发现强调了需要更大规模的GWAS数据和更细致的亚型特异性分析来进一步探究二者之间关系的必要性。未来研究应包括更广泛的人群和地理区域,以增强发现的一般性和适用性,同时应探讨HP不同菌株的具体影响以及可能机制,为EC的预防和治疗提供更有力的科学依据。 展开更多
关键词 食管癌 幽门螺杆菌 全基因组关联研究 孟德尔随机化 贝叶斯加权孟德尔随机化
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k阶Erlang分布参数在加权p、q对称熵损失下的Bayes估计
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作者 季海波 《淮阴师范学院学报(自然科学版)》 2025年第2期102-106,共5页
研究了k阶Erlang分布的参数在加权p、q对称熵损失下的Bayes估计问题.在不同先验分布下给出了参数的Bayes估计的精确形式,进一步研究了Gamma先验分布情形下多层Bayes估计和E-Bayes估计,并运用Monte-Carlo模拟方法验证了各个Bayes估计的... 研究了k阶Erlang分布的参数在加权p、q对称熵损失下的Bayes估计问题.在不同先验分布下给出了参数的Bayes估计的精确形式,进一步研究了Gamma先验分布情形下多层Bayes估计和E-Bayes估计,并运用Monte-Carlo模拟方法验证了各个Bayes估计的合理性. 展开更多
关键词 ERLANG分布 加权p、q对称熵损失 BAYES估计 Monte-Carlo模拟
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加权精细复合多尺度散布熵与改进贝叶斯网络结合的轴承故障诊断
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作者 仝兆景 孟令强 +1 位作者 唐晋豪 吴鹏 《机械科学与技术》 北大核心 2025年第7期1151-1158,共8页
针对多尺度散布熵方法无法准确估计信号复杂性的问题,为更精确地提取轴承振动信号的故障特征,将加权精细复合多尺度散布熵(Weighted refined composite multiscale dispersion entropy,wRCMDE)引入到轴承故障特征提取中。在此基础上,提... 针对多尺度散布熵方法无法准确估计信号复杂性的问题,为更精确地提取轴承振动信号的故障特征,将加权精细复合多尺度散布熵(Weighted refined composite multiscale dispersion entropy,wRCMDE)引入到轴承故障特征提取中。在此基础上,提出了一种基于wRCMDE与改进贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断方法。通过计算不同故障振动信号的wRCMDE,并选取合适尺度下的多个wRCMDE值作为特征向量形成特征样本,输入到改进萤火虫算法优化的贝叶斯网络中进行故障分类识别。通过实验数据分析,将所提方法与基于多尺度散布熵和精细复合多尺度散布熵的故障特征提取方法进行对比,结果表明,该方法能够更加准确地识别滚动轴承的故障类型,且识别率更高。 展开更多
关键词 加权精细复合多尺度散布熵 萤火虫算法 贝叶斯网络 故障诊断
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基于特征多视图提升Naive Bayesian的Boosting改进算法 被引量:1
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作者 林正奎 唐焕玲 +1 位作者 鲁明羽 王敬东 《北京交通大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期70-75,共6页
AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显.为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差异的加权朴素贝叶斯(WNB)基分类器;尝... AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显.为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差异的加权朴素贝叶斯(WNB)基分类器;尝试使用几种不同的方式将样本权重嵌入WNB基分类器的参数中,对WNB产生扰动,进一步增加基分类器的不稳定性.实验结果表明,对比AdaBoost所提算法,Boost MV-WNB能够明显提升WNB文本分类器的性能. 展开更多
关键词 ADABOOST 加权朴素贝叶斯 文本分类 特征多视图 样本权重
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我国制造业企业数字化转型路径分类及绩效研究 被引量:1
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作者 李璨 陈博 +1 位作者 张艾嘉 李超 《科学学研究》 北大核心 2025年第8期1715-1728,共14页
企业数字化转型的过程,是生产方式、商业模式和产业形态的重构,也是企业核心价值的提升。传统制造业通过何种路径才能更好地实施数字化转型、赋能企业高质量发展,一直是我国制造业企业转型实践及理论研究亟待解决的难题。本研究基于理... 企业数字化转型的过程,是生产方式、商业模式和产业形态的重构,也是企业核心价值的提升。传统制造业通过何种路径才能更好地实施数字化转型、赋能企业高质量发展,一直是我国制造业企业转型实践及理论研究亟待解决的难题。本研究基于理论梳理与现实归纳,将企业数字化转型的可行路径划分为技术生产、商业模式与组织架构三种导向,运用文本挖掘方法将我国制造业企业进行分类,同时运用熵权-TOPSIS综合评价法评估不同的转型路径为企业带来的绩效增量,最后基于贝叶斯线性回归模型探究不同转型路径对于企业综合绩效的影响。研究发现:制造业样本企业最倾向采取的数字化转型路径为商业模式导向;技术生产导向的数字化转型路径对企业综合绩效增长的促进作用最大,是制造业企业长期竞争优势的来源。本文扩充了数字化转型研究领域的技术方法与理论成果,为我国制造业企业的数字化转型升级提供理论支持与路径参考。 展开更多
关键词 数字化转型路径 企业综合绩效 BERT 熵权-TOPSIS 贝叶斯线性回归
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基于熵权法改进的模糊贝叶斯网络瓦斯爆炸危险性评估
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作者 韩文 余照阳 +1 位作者 刘飞 赵浩佑 《煤矿安全》 北大核心 2025年第1期52-61,共10页
为了准确有效评估煤矿瓦斯爆炸风险,提出了基于熵权法改进的模糊贝叶斯网络瓦斯爆炸风险评估模型。首先,对瓦斯爆炸事故案例进行风险识别,提取出18个瓦斯爆炸主要风险因素;其次通过故障树模型,并根据映射规则建立出相应的贝叶斯网络模型... 为了准确有效评估煤矿瓦斯爆炸风险,提出了基于熵权法改进的模糊贝叶斯网络瓦斯爆炸风险评估模型。首先,对瓦斯爆炸事故案例进行风险识别,提取出18个瓦斯爆炸主要风险因素;其次通过故障树模型,并根据映射规则建立出相应的贝叶斯网络模型;为减少专家判断的主观性,将熵权法结合模糊理论得到的组合权重作为贝叶斯网络的先验概率,然后通过此模型对贵州松林煤矿的瓦斯爆炸危险性进行了评估。结果表明:贵州松林煤矿瓦斯爆炸风险概率为25%,风险等级为一般风险;瓦斯积聚和煤炭自燃是导致瓦斯爆炸的主要风险因素;其中,通风阻力、瓦斯突出、防爆设备故障、违规爆破、煤自燃等因素是瓦斯爆炸的关键致因因素,评价结果与实际情况相符。 展开更多
关键词 瓦斯爆炸 风险评估 故障树 模糊理论 熵权法 贝叶斯网络
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基于熵权贝叶斯模型的水生态系统健康评价方法及其应用
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作者 于新哲 周祖昊 +3 位作者 褚俊英 王坤 原康琦 饶杰 《南水北调与水利科技(中英文)》 北大核心 2025年第S1期165-170,共6页
为克服传统综合指标法存在主观性强等问题,提出基于熵权贝叶斯模型的水生态系统健康评价方法对水生态系统健康状况进行评价,确定物理、化学和生物等综合指标,集成贝叶斯推理和信息熵方法,从而提高评价结果的准确性和可信度。利用该方法... 为克服传统综合指标法存在主观性强等问题,提出基于熵权贝叶斯模型的水生态系统健康评价方法对水生态系统健康状况进行评价,确定物理、化学和生物等综合指标,集成贝叶斯推理和信息熵方法,从而提高评价结果的准确性和可信度。利用该方法对太湖流域2009—2020年的水生态系统健康进行评价。结果表明:太湖水生态健康综合评分位于55.57~68.41,蓝藻密度、湖泊更新周期、总磷和鱼类保有指数是影响太湖水生态健康的主要因素,尤其是蓝藻应引起重视。太湖流域虽然取得了显著的治理效果,但整体仍然处于亚健康状态,仍需进一步采取措施。该研究成果量化分析了各指标对水生态系统健康的贡献,提高了评价结果的客观性和准确性,为水资源管理和环境保护决策提供科学依据。 展开更多
关键词 水生态健康 熵权法 生态指标 贝叶斯模型 太湖流域
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基于Bayesian改进算法的回转窑故障诊断模型研究 被引量:21
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作者 刘浩然 吕晓贺 +2 位作者 李轩 李世昭 史永红 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1554-1561,共8页
贝叶斯网络是数据挖掘最有效和可靠的方法之一,而贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络研究的关键环节。针对现有经典结构学习算法——爬山算法易陷入局部最优、效率低的问题,通过计算互信息建立最大支撑树,并将最大支撑树与简化爬山算法相结... 贝叶斯网络是数据挖掘最有效和可靠的方法之一,而贝叶斯网络结构学习是贝叶斯网络研究的关键环节。针对现有经典结构学习算法——爬山算法易陷入局部最优、效率低的问题,通过计算互信息建立最大支撑树,并将最大支撑树与简化爬山算法相结合,提出了一种新的贝叶斯网络结构学习改进算法。通过与经典的爬山法和K2算法进行比较,结果表明该改进算法不仅能够得到较高准确率的模型,而且能够提高模型建立的效率。最后基于该改进算法,结合冀东水泥集团的水泥回转窑现场运行数据,建立了水泥回转窑故障诊断模型,实现了精确快速的故障诊断。 展开更多
关键词 最大支撑树 改进算法 贝叶斯网络结构学习 水泥回转窑 故障诊断模型
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基于水化学与氢氧同位素的聚乎更矿区地表水水体转换及迁移研究 被引量:1
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作者 岳一凡 任倩慧 +1 位作者 朱元涛 聂婷婷 《青海大学学报》 2025年第3期29-37,44,共10页
研究地表水水体转换及迁移对于水资源管理、生态保护、污染防治等具有重要的科学和实践意义。为探究木里矿区地表水与大气降水、地下水之间的水体转化关系及水分迁移路径,选取木里矿区最具代表性的聚乎更矿区,以区内地表水和地下水为研... 研究地表水水体转换及迁移对于水资源管理、生态保护、污染防治等具有重要的科学和实践意义。为探究木里矿区地表水与大气降水、地下水之间的水体转化关系及水分迁移路径,选取木里矿区最具代表性的聚乎更矿区,以区内地表水和地下水为研究对象,进行水化学与氢氧同位素的分析研究,为矿区污染的迁移提供依据。结果表明:(1)地表水中的常量离子呈现出明显的汛期集中、完全融化期分散的时空变化特征;地表水主要为重碳酸-钙、镁型水;地表水中的阳离子主要受岩石风化和蒸发结晶作用的影响,阴离子主要受岩石风化作用的影响。(2)地表水在汛期和冻结期主要由大气降水补给,完全融化期则由地下水补给。(3)通过对常量离子的水化学分析,结合氘盈余(d-excess)的变化得出,生态未恢复区和3号坑矿坑水对大通河支流哆嗦河影响显著,1号剖面及附近的生态恢复区对其影响较小。此外,哆嗦河流域的地表水水质变化受季风变化影响显著。 展开更多
关键词 氢氧同位素 水化学 反距离加权插值法 贝叶斯混合模型 d-excess
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妊娠期多种环境化合物暴露与出生体重的关联
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作者 曹秀丽 王晶宇 +3 位作者 李媛媛 徐顺清 周远忠 刘洪秀 《中华疾病控制杂志》 北大核心 2025年第2期132-138,共7页
目的探究孕妇妊娠期暴露于金属类、酚类、邻苯二甲酸酯类、对羟基苯甲酸酯类、苯并三唑类和苯并噻唑类组成的化学暴露组与出生体重之间的关联。方法选取2014―2015年加入武汉一项出生队列的829对母婴作为研究对象。在妊娠期指导孕妇填... 目的探究孕妇妊娠期暴露于金属类、酚类、邻苯二甲酸酯类、对羟基苯甲酸酯类、苯并三唑类和苯并噻唑类组成的化学暴露组与出生体重之间的关联。方法选取2014―2015年加入武汉一项出生队列的829对母婴作为研究对象。在妊娠期指导孕妇填写基线调查表,重复收集孕妇尿液样本,通过检测尿样中33种金属类、8种酚类、8种邻苯二甲酸酯类、3种对羟基苯甲酸酯类、4种苯并三唑类和4种苯并噻唑(benzothiazole,BTH)类污染物的浓度,来评估暴露水平。采用全暴露组关联分析(exposome-wide association study,ExWAS)独立检验每种暴露与出生体重的关联。随后采用弹性网络(elastic net,ENET)模型对ExWAS中的阳性变量进行筛选,并将其纳入贝叶斯核机回归(Bayesian kernel machine regression,BKMR)模型,以评估混合暴露的影响。结果ExWAS结果显示,双酚S(bisphenol S,BPS)、双酚F(bisphenol F,BPF)、铝(aluminum,Al)、镓(gallium,Ga)和BTH均与出生体重呈负相关,其浓度升高1个四分位数间距(interquartile range,IQR),出生体重的差异分别为-36.76(95%CI:-66.79~-6.73)g、-36.05(95%CI:-67.59~-4.51)g、-26.59(95%CI:-52.81~-0.37)g、-37.82(95%CI:-68.60~-7.04)g和-47.89(95%CI:-85.81~-9.96)g。ENET模型筛选得到BPS、Ga和BTH,BKMR模型发现这3种物质的混合暴露物与出生体重降低有关,与处于P_(50)相比,混合物浓度上升至P_(75),出生体重降低47.45(95%CI:19.21~75.69)g。性别分层分析显示,BPS、Ga和BTH仅对男婴的出生体重有影响。结论母亲妊娠期BPS、Ga和BTH暴露与婴儿出生体重的降低有关,尤其是男婴的体重降低情况。 展开更多
关键词 妊娠期暴露 出生体重 全暴露组关联分析 贝叶斯核机回归 队列
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基于云模型和贝叶斯网络的Natech灾害城市承载力评价研究
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作者 王秋寒 浦徐进 《运筹与管理》 北大核心 2025年第8期192-198,I0118-I0122,共12页
全球气候的急剧变化极易破坏暴露于自然灾害下的工业设备,进而引发次生工业安全事故,其和自然灾害的风险叠加正威胁着工业区域的可持续发展。本文基于灾害链理论,利用贝叶斯网络描述以自然灾害为触发事件所引起的工业安全事故的连锁反应... 全球气候的急剧变化极易破坏暴露于自然灾害下的工业设备,进而引发次生工业安全事故,其和自然灾害的风险叠加正威胁着工业区域的可持续发展。本文基于灾害链理论,利用贝叶斯网络描述以自然灾害为触发事件所引起的工业安全事故的连锁反应,识别城市系统失效的关键节点;随后,提出一种基于云贝叶斯网络的城市承载力评价方法,从基础设施、人口和环境承载力3个角度构建含有12个因素的评价指标体系,利用贝叶斯网络和云模型确定评估指标的等级量值区间,结合变异系数法获取缺失数据的节点权重;最后,评估珠江三角洲地区20092020年的城市承载力。研究发现:(1)珠江三角洲的城市发展对人口承载力有较强的依赖性;(2)珠江三角洲固有的社会发展模式不能有效应对工业的快速增长;(3)珠江三角洲内部城市的承载力差距较大,存在着承载力与城市发展趋势相反的现象。 展开更多
关键词 云模型 贝叶斯网络 组合权重 城市承载力
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基于集成学习的航班延误等级预测方法
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作者 鲁亮 万欣然 +1 位作者 樊玮 郭威龙 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第4期1030-1037,共8页
为提高航班延误预测的准确性,提出一种基于改进Stacking集成学习的航班延误等级预测方法。运用空中交通管理机场性能算法对出发和到达机场天气进行精确量化,引入机场相对繁忙度和前序航班等,对航班延误影响最为重要的因素构造特征,使用C... 为提高航班延误预测的准确性,提出一种基于改进Stacking集成学习的航班延误等级预测方法。运用空中交通管理机场性能算法对出发和到达机场天气进行精确量化,引入机场相对繁忙度和前序航班等,对航班延误影响最为重要的因素构造特征,使用Catboost模型进行特征筛选,以及SMOTE与Tomek Link算法进行不平衡数据处理;在Stacking集成学习方法中引入基学习器权重参数进行建模,引入贝叶斯优化找到模型最佳的超参数组合。实验结果表明,改进后的方法相比原有方法在多项预测评价指标上均有提高。 展开更多
关键词 航班延误等级 预测模型 空中交通管理机场性能算法 数据不平衡处理 Stacking集成学习 权重参数 贝叶斯优化
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基于Bayesian-Ridge模型的煤炭企业净资产收益率影响因素 被引量:2
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作者 谭旭红 王朕卿 《黑龙江科技大学学报》 CAS 2023年第4期622-628,共7页
为评估各因素对净资产收益的影响程度,以2002—2022年我国上市煤炭企业的相关数据为研究样本,基于机器学习中的Bayesian-Ridge模型进行训练,分析各自变量对因变量的影响程度,并与传统OLS模型进行对比。实验结果表明:在影响因素权重大小... 为评估各因素对净资产收益的影响程度,以2002—2022年我国上市煤炭企业的相关数据为研究样本,基于机器学习中的Bayesian-Ridge模型进行训练,分析各自变量对因变量的影响程度,并与传统OLS模型进行对比。实验结果表明:在影响因素权重大小方面,Bayesian-Ridge模型与OLS模型均显示经营负债比率对净资产收益率影响最大,其次是国有持股比例和营业利润率;在方法层面,随样本点数据增加,Bayesian-Ridge模型可降低先验分布的影响;Bayesian-Ridge模型决定系数R~2为0.002 3,高于OLS模型的0.001 8,在该问题研究中Bayesian-Ridge模型优于OLS模型。 展开更多
关键词 煤炭企业 净资产收益率 bayesian-Ridge模型 OLS模型 因子权重
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