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基于Bayesian网络的软件开发模型 被引量:1
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作者 杜献峰 《微型电脑应用》 2007年第12期61-64,70,共4页
在这篇论文中,阐述了用贝叶斯信任网络(Bayesian Belief Networks:BBN)进行软件建模的方法,提出了基于BBN软件开发模型,该模型能够表示软件过程的主要活动,给出了如何构建BBN开发模型的步骤,在定义要求控制和计划的关键工作流时该模型... 在这篇论文中,阐述了用贝叶斯信任网络(Bayesian Belief Networks:BBN)进行软件建模的方法,提出了基于BBN软件开发模型,该模型能够表示软件过程的主要活动,给出了如何构建BBN开发模型的步骤,在定义要求控制和计划的关键工作流时该模型能支持专家意见,这种模型能够应对软件开发过程的迭代特性,并对开发过程中的每一步都会渐近产生精确评估,根据其结构可对每一个工作流的整体结果做出评估。 展开更多
关键词 软件开发模型 RATIONAL UNIFIED PROCESS 贝叶斯信任网络
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平原圩区水系结构与功能特征及其影响机制——以昆山南部为例
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作者 周可婧 孔繁花 +4 位作者 庄雪颖 班玉龙 尹海伟 杨子健 宋小虎 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3268-3279,共12页
明晰平原河网水系结构和功能的影响机制对区域生态可持续发展具有重要意义。以昆山市南部防洪分区为例,选取水系指标分析圩区单元尺度下的水系网络结构与调蓄功能,并构建贝叶斯网络模型,综合考虑用地、自然、工程与政策管理等因子及其... 明晰平原河网水系结构和功能的影响机制对区域生态可持续发展具有重要意义。以昆山市南部防洪分区为例,选取水系指标分析圩区单元尺度下的水系网络结构与调蓄功能,并构建贝叶斯网络模型,综合考虑用地、自然、工程与政策管理等因子及其相互作用,定量探究水系结构与功能的影响机制。结果表明:(1)水系网络结构具有显著空间异质性,且水系调蓄功能与结构特征密切相关,较复杂的水系形态结构往往表现出较强的调蓄功能;(2)政策、工程、用地和自然条件等因子对水系调蓄功能的影响强度依次减弱;(3)识别水系功能优化目标下的关键变量与关键状态子集,可从社会⁃生态协同视角指导圩区单元的水系治理与优化。研究结果可为平原圩区水系网络健康与可持续发展提供理论参考和决策依据。 展开更多
关键词 平原圩区 水系结构与功能 贝叶斯网络模型 影响机制分析
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无线传感器网络混合恶意节点检测方法研究 被引量:1
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作者 陈嘉旺 刘北水 +2 位作者 刘国栋 吴鹏 孙悦 《信息安全研究》 CSCD 北大核心 2024年第11期990-996,共7页
无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)在环境监测、医疗保健等多个领域的应用越来越广泛.然而,WSN中的传感器节点易受安全威胁,尤其是恶意节点发起的不诚实推荐攻击,可能会破坏通信完整性.因此,对WSN中的恶意节点进行检测显得... 无线传感器网络(wireless sensor networks,WSN)在环境监测、医疗保健等多个领域的应用越来越广泛.然而,WSN中的传感器节点易受安全威胁,尤其是恶意节点发起的不诚实推荐攻击,可能会破坏通信完整性.因此,对WSN中的恶意节点进行检测显得尤为重要.尽管近年来基于信任管理的恶意节点检测方法不断涌现,以增强WSN的安全性,但现有研究往往忽视了数据一致性及信任评估中对参与节点的持续评估,这在一定程度上限制了检测方法的有效性.针对这些问题,提出了一种融合了模糊信任模型(fuzzy trust model,FTM)算法和贝叶斯信念估计(Bayesian belief estimation,BBE)方法的WSN恶意节点检测新技术.其核心在于通过FTM算法考量数据随时间的关联性确定直接信任值,并通过BBE方法基于推荐节点的先验信任概率评估间接信任值的可信性.通过模拟实验对所提方法的有效性进行了验证,结果证明,该模型在检测WSN中的恶意节点方面相较于现有技术,具有更高的检测率和更低的误报率. 展开更多
关键词 无线传感器网络 恶意节点检测 模糊信任模型 贝叶斯信念估计 安全威胁防御
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多状态机械系统可靠性的离散化建模方法 被引量:13
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作者 钱文学 尹晓伟 谢里阳 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第11期1609-1612,1632,共5页
针对传统的基于二态逻辑的可靠性评估方法应用于多状态系统理论和实际应用存在差异的问题,根据贝叶斯信念网(BBN)具有双向不确定性推理功能和图形化显示的特点,提出了一种多状态机械系统可靠性离散化建模方法.首先确定BBN的节点及离散... 针对传统的基于二态逻辑的可靠性评估方法应用于多状态系统理论和实际应用存在差异的问题,根据贝叶斯信念网(BBN)具有双向不确定性推理功能和图形化显示的特点,提出了一种多状态机械系统可靠性离散化建模方法.首先确定BBN的节点及离散系统各元件的多个状态,并给出各状态的概率,用概率分布表(CPD)描述元件各状态之间的关系来表达关联节点的状态,最终建立离散化BBN模型.该模型避免了已有方法复杂的公式计算,对元件数量没有限制.实例分析表明了应用BBN离散化模型进行多状态机械系统可靠性评估的有效性和优越性. 展开更多
关键词 可靠性 多状态系统 贝叶斯信念网 离散化 建模
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食品中微生物危害的风险评估建模方法改进与应用 被引量:14
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作者 刘丽梅 高永超 王玎 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期279-286,共8页
为了解决目前食品中微生物危害风险评估中模块化过程风险模型仅能评估当前风险而未能考虑流通领域的风险因素和危害溯源等缺陷,该文对食品中微生物危害的定量风险评估建模方法进行了改进。改进方法将操作环境、人员、设备等风险因素抽... 为了解决目前食品中微生物危害风险评估中模块化过程风险模型仅能评估当前风险而未能考虑流通领域的风险因素和危害溯源等缺陷,该文对食品中微生物危害的定量风险评估建模方法进行了改进。改进方法将操作环境、人员、设备等风险因素抽象为危害转移模块,设置控制模块表征控制措施对风险因素的控制作用,设置效益模块表征实施控制措施的成本和收益;采用贝叶斯网络模型结构,结合预测微生物学,通过贝叶斯推理估计食品处理过程中微生物危害的数量及其出现的概率。仿真分析表明,改进方法在实现食品中微生物危害风险评估的同时,在同一模型结构下能溯源危害被引入的风险因素源头,评估风险因素对食品产品安全的影响程度,管理者通过综合考虑控制效果和成本能够选择合适的风险控制措施。改进的风险评估建模方法对现有方法进行了补充,扩展了风险评估模型的功能,也为企业在生产流通过程中预防和管理安全风险提供有力的工具,具有重要的理论和应用价值。 展开更多
关键词 风险评估 微生物 模型 食品安全 模块化建模 贝叶斯网络 预测微生物学
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贝叶斯网及其概率推理在智能教学中的应用 被引量:9
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作者 冀俊忠 刘椿年 +1 位作者 江川 杨文盛 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期353-357,共5页
对贝叶斯网及其概率推理进行了简述,提出并实现了一种以贝叶斯网为学生模型的智能教学系统,并重点介绍了学生模型的结构、功能和概率推理算法.系统运行的实例数据真实地反映了学生模型当前的解题情况.
关键词 贝叶斯网 概率推理 智能教学系统 学生模型 人工智能 计算机辅助教学 认知心理学
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视觉信息处理中的马尔可夫随机场 被引量:5
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作者 陶霖密 王奇凡 邸慧军 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2009年第9期1705-1711,共7页
由于视觉信息处理中存在大量的不确定性,概率图模型在计算机视觉领域有着广泛的应用,备受广大学者的关注。许多视觉问题都可以通过建立概率图模型进行求解,随着高效求解算法的提出和发展,马尔可夫随机场在解决计算机视觉领域的大规模数... 由于视觉信息处理中存在大量的不确定性,概率图模型在计算机视觉领域有着广泛的应用,备受广大学者的关注。许多视觉问题都可以通过建立概率图模型进行求解,随着高效求解算法的提出和发展,马尔可夫随机场在解决计算机视觉领域的大规模数据问题中具有很大的优势。首先简要地介绍了概率图模型的概念,然后对马尔可夫随机场模型的定义、特性和推导求解进行了分析和讨论,在此基础上,以马尔可夫随机场在视觉信息的应用为线索,对目前基于马尔可夫随机场的计算机视觉信息处理的主要技术进行了概述和比较研究。 展开更多
关键词 马尔可夫随机场 概率图模型 贝叶斯网络 信息传播 图像切割 能量最小化
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基于软件模块排序模型的纠正性软件维护 被引量:1
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作者 罗云锋 贲可荣 《计算机与数字工程》 2007年第8期113-116,共4页
识别有故障倾向的模块能够将有限的资源最大化地用于软件维护。目的是利用软件模块排序模型预测模块故障倾向程度,从而指导纠正性软件维护。研究软件模块排序模型的评估和使用方法,并提出以贝叶斯信念网络改进排序模型的基本定量模型。
关键词 模块故障倾向 排序模型 基本定量模型 贝叶斯信念网络
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基于双结构深度学习的滚动轴承故障智能诊断 被引量:4
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作者 齐咏生 郭春雨 +2 位作者 师芳 高胜利 李永亭 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第10期103-113,共11页
大型转动机械在工业生产过程中,轴承故障频发,呈现出一种“大数据”的特性,并且现场获取的故障数据往往是不完备和无标签的,亟需开发具有自学习能力的诊断算法。针对该研究提出一种基于双结构深度学习的轴承故障类型与损伤程度的智能诊... 大型转动机械在工业生产过程中,轴承故障频发,呈现出一种“大数据”的特性,并且现场获取的故障数据往往是不完备和无标签的,亟需开发具有自学习能力的诊断算法。针对该研究提出一种基于双结构深度学习的轴承故障类型与损伤程度的智能诊断算法。该方法使用不完备的数据建模,分为故障类型自学习网络和故障损伤等级识别网络两个结构。对轴承故障信号进行形态学滤波,抑制部分噪声,增强信号的脉冲特征;对消噪后信号进行S变换得到时频图,获取故障类型的共性特征;并将时频图作为卷积神经网络(CNN)的输入,利用网络的相似性度量在目标空间对同类型样本汇聚、不同类型样本分离,实现对轴承故障类型的分类与新故障类型的自学习。将实现故障类型分类的信号经归一化处理后作为深度置信网络(DBN)的输入,利用DBN对微小故障的敏感性对不同损伤程度的差异特征进行提取,之后将提取的特征作为贝叶斯分类器的输入,依据后验概率判别规则实现故障损伤等级自主识别。将该方法应用于西储大学实验平台的滚动轴承故障数据,结果表明,该方法在不完备数据建模的情况下,不仅能完成故障类型与损伤等级的准确分类,而且还能实现故障自学习和损伤等级自增长,增强了诊断过程的智能性。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 深度置信网络(DBN) 贝叶斯分类器 滚动轴承 相似性度量 不完备数据建模
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Improving herdsmen’s well-being through scenario planning:A case study in Xilinhot City,Inner Mongolia Autonomous Region
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作者 Jiajia Liu Ganlin Huang +1 位作者 Peng Jia Liyuan Chen 《Geography and Sustainability》 2020年第3期181-188,共8页
Grassland ecosystems support well-being with food,shelter,income,and culture of herdsmen.While the associa-tion between ecosystem services and human well-being has been widely studied,such association is understudied ... Grassland ecosystems support well-being with food,shelter,income,and culture of herdsmen.While the associa-tion between ecosystem services and human well-being has been widely studied,such association is understudied in grassland ecosystems.This study aims to fill this gap through a case study of Xilinhot City,Inner Mongolia Autonomous Region,China.We examined the association between grassland provisioning services and herds-men’s well-being between 1985 and 2015 through participatory observations,interviews,surveys,and Bayesian belief network modeling.Considering the uncertainties of weather and sheep prices,we developed four scenarios to examine the future well-being of herdsmen.Our results show that the most important factor for herdsmen’s well-being was income,which is highly sensitive to the market price of sheep and precipitation.Considering the uncertainties of sheep prices and precipitation,scenario analysis revealed a divergence between income and well-being.While herdsmen’s income is most likely to increase with low precipitation and increased sheep prices,their well-being is most likely to improve with abundant precipitation and increased sheep prices.Based on our find-ings,we argue that developing alternative income sources(e.g.,tourism),reducing dependence on government subsidies through commercial insurance,and branding lamb with grassland ecosystem to alleviate the impact of price fluctuations would help improve herdsmen’s well-being in all scenarios. 展开更多
关键词 GRASSLAND Ecosystem service WELL-BEING bayesian belief network model Scenario planning Inner Mongolia
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金沙江流域生态系统服务的权衡与协同效应评价 被引量:2
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作者 陈威廷 胡淇研 +2 位作者 刘凤莲 刘艳 王舒 《Journal of Resources and Ecology》 CSCD 2024年第1期15-32,共18页
全球气候变化和人类活动已经威胁到流域生态系统。金沙江作为长江上游,研究其生态系统服务功能对维护整个长江流域的生态安全、促进生态可持续性具有重要意义。基于生态系统服务与权衡综合评价(InVEST)模型和修正通用土壤流失方程(RUSLE... 全球气候变化和人类活动已经威胁到流域生态系统。金沙江作为长江上游,研究其生态系统服务功能对维护整个长江流域的生态安全、促进生态可持续性具有重要意义。基于生态系统服务与权衡综合评价(InVEST)模型和修正通用土壤流失方程(RUSLE)模型,对2000–2020年金沙江流域生态系统提供的5种生态系统服务功能:产水量(WY)、生境质量(HQ)、土壤保有量(SR)、食物供应(FS)、碳储量(CS)进行了评价,并分析了它们的时空变化特征,权衡协同关系及其驱动因素。结果表明:(1)2000–2020年间,金沙江流域的各生态系统服务总量除生境质量外都存在不同程度的波动,各生态系统服务在空间分布上基本呈现出东南高西北低的空间格局。(2)CS_SR_HQ和WY_SR_FS之间存在显著的协同关系,WY_CS之间存在显著的权衡关系。(3)CS_SR_HQ的主要驱动因素是净初级生产力(NPP)和土地利用类型(LU),WY_SR_FS的主要驱动因素是年降雨量(PRE)、LU和降雨侵蚀(R),WY_CS的驱动因素在研究期内较多变。 展开更多
关键词 生态系统服务 In VEST模型 贝叶斯信念网络 权衡/协同效应 金沙江流域
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