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人工智能应用于教育的价值审视与融合创新 被引量：9
1
作者 黄刚 宗铁岩 《现代教育管理》 北大核心 2025年第2期42-53,共12页
人工智能应用于教育是教育创新发展的必然走向,但人工智能与教育的融合过程中也会面临诸多困境,如促进教育公平与教育公平受到影响并存,促进人的全面发展与加剧人的单向度性并存,提升教育质量与淡化教育人文关怀并存,推动社会进步与教... 人工智能应用于教育是教育创新发展的必然走向,但人工智能与教育的融合过程中也会面临诸多困境,如促进教育公平与教育公平受到影响并存,促进人的全面发展与加剧人的单向度性并存,提升教育质量与淡化教育人文关怀并存,推动社会进步与教育功利化持续放大并存。造成这些困境的主要原因为:智能化教育的程序公平无法得到有效监督,智能技术削弱了人的自主性,算法运行的固定化忽略了教育的人文性,教育评价过度强调工具理性导致教育功利化加剧。因此,人工智能应用于教育的过程中要注重融合创新,以道德决策助推人工智能应用于教育的公平正义,以价值理性引领人工智能应用于教育的深层次发展,以提高算法透明度增强人工智能应用于教育的可知性和可信性,以体制机制创新建构人工智能应用于教育的规范体系和监管框架。 展开更多
关键词 人工智能 智能化教育 技术嵌入 算法赋能 教育创新
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基于拉普拉斯混合模型的航迹抗差关联方法 被引量：1
2
作者 韦春玲 吴孙勇 +1 位作者 刘锦新 余润华 《电讯技术》 北大核心 2025年第2期313-321,共9页
针对组网雷达系统误差与上报目标不完全一致等复杂环境下的航迹关联鲁棒性问题,基于非刚性点集配准理论提出了一种航迹邻域结构信息与拉普拉斯混合模型(Laplace Mixture Model, LMM)相结合的关联方法。首先利用更鲁棒的拉普拉斯混合模... 针对组网雷达系统误差与上报目标不完全一致等复杂环境下的航迹关联鲁棒性问题,基于非刚性点集配准理论提出了一种航迹邻域结构信息与拉普拉斯混合模型(Laplace Mixture Model, LMM)相结合的关联方法。首先利用更鲁棒的拉普拉斯混合模型对被视为异常点的非共同探测目标的航迹进行建模,然后定义局部相似性测度计算航迹邻域结构的相似性来决定拉普拉斯分量的权重,并通过期望最大化(Expectation-Maximization, EM)算法求解拉普拉斯混合模型的闭合解。最后利用经典分配法对E步获取的后验概率矩阵进行航迹关联判决。仿真结果表明,该方法在面对各种复杂环境如不同系统误差、检测概率、目标分布密度等情况时均有较高的关联正确率和较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 组网雷达系统 航迹关联 拉普拉斯混合模型 局部相似性测度 EM算法
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AE-EM:一种期望最大化Web入侵检测算法 被引量：1
3
作者 尹兆良 黄于欣 余正涛 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第3期315-325,共11页
现有的入侵检测算法集中在模式匹配、阈值分割法和多层感知机等机器学习和以神经网络深度学习方法上,在处理基于签名和异常的入侵时效果显著,但耗时费力。在面对Web入侵场景时,现有方法将检测模式重心放在网络流量分析(NTA)上,对URL携... 现有的入侵检测算法集中在模式匹配、阈值分割法和多层感知机等机器学习和以神经网络深度学习方法上,在处理基于签名和异常的入侵时效果显著,但耗时费力。在面对Web入侵场景时,现有方法将检测模式重心放在网络流量分析(NTA)上,对URL携带的负载信息和流量之间的关联语义信息提取不足,异常检测效果有待提升。提出一种无监督算法,名为注意力扩展期望最大化算法(attention expand expectation-maximization algorithm,AE-EM),该算法提取应用层URL中的攻击负载语义,采用Attention机制混合编码网络层流量结构化数据,训练融合多维特征和关联应用层语义的向量作为算法的输入,使用轻量化期望最大化算法估计高斯混合模型的参数,用于网络安全入侵检测的Web入侵检测场景。通过在基线数据集上使用常用的学习算法和消融实验比较,提出的AE-EM算法在Web入侵检测领域准确率和性能上优于传统算法。 展开更多
关键词 入侵检测 Web攻击检测 注意力机制 EM算法 AE-EM算法
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基于改进EM算法的航空发动机可靠度估计方法研究
4
作者 张保山 郭基联 +1 位作者 周章文 刘晓欣 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期170-175,共6页
针对各部件在结构上、功能上和故障上存在耦合现象,导致航空发动机串联系统可靠度难以估计的问题,提出一种改进EM算法的航空发动机可靠度估计方法。首先,通过归纳航空发动机的典型故障演化规律和原因,逐一分析现行可靠度算法的适用性,... 针对各部件在结构上、功能上和故障上存在耦合现象,导致航空发动机串联系统可靠度难以估计的问题,提出一种改进EM算法的航空发动机可靠度估计方法。首先,通过归纳航空发动机的典型故障演化规律和原因,逐一分析现行可靠度算法的适用性,并针对其串联系统可靠性估计提出模型假设;其次,利用威布尔分布两参数间的单调关系提出一种改进EM算法,以解决传统算法在进行混合威布尔分布参数估计时,存在超越方程的问题;最后,以某型航空发动机主燃烧室串联部件为例,对所提出模型进行验证。实验结果表明:所提出的参数估计方法在的拟合优度为0.990,优于传统方法所得的拟合优度0.759,对实施装备健康管理具有突出意义。 展开更多
关键词 EM算法 参数估计 航空发动机 故障机理
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基于EM算法与混合模型的动态聚类分析
5
作者 金向阳 章惠民 +1 位作者 王语涵 林建华 《厦门大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期727-739,共13页
[目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分... [目的]对2022年福建漳州烟草公司品牌销售数据开展动态聚类,以揭示数据深层结构,支撑市场策略优化.[方法]研究综合运用EM算法与高斯混合模型进行参数估计及动态聚类.依托统计软件实现算法流程,包括参数初始化、EM迭代优化及基于概率分布的聚类,严格遵循统计原则保障结果客观性.[结果]新算法有效估计概率模型参数,实现烟草品牌精准动态聚类.分析揭示了各品牌类别的差异化特征,为市场策略定制及产品组合优化提供依据.算法准确计算品牌在各类别中的概率分布,增强了决策的精准性.同时,算法具备灵活性与适应性,可随市场变化动态调整.[结论]本研究提出的基于混合高斯分布与EM算法的数据分析方法,为市场数据分析提供了新视角.该方法提高了数据分析的精度与效率,助力企业在复杂市场环境中制定科学策略,具有良好的应用价值与推广前景. 展开更多
关键词 概率模型 EM算法 混合分布 动态聚类
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基于EM-IKF协同算法的滚动轴承剩余寿命预测
6
作者 李军星 朱文进 +1 位作者 邱明 傅惠民 《航空动力学报》 北大核心 2025年第2期251-258,共8页
针对滚动轴承性能退化过程具有平稳和退化两阶段的特点,提出基于EM-IKF(expectation maximization-incremental Kalman filter)协同算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。对于平稳阶段,利用西沃兹信息准则(SIC)进行轴承健康状态变点识别,确... 针对滚动轴承性能退化过程具有平稳和退化两阶段的特点,提出基于EM-IKF(expectation maximization-incremental Kalman filter)协同算法的滚动轴承剩余寿命预测方法。对于平稳阶段,利用西沃兹信息准则(SIC)进行轴承健康状态变点识别,确定轴承的初始退化点;对于退化阶段,建立基于Wiener过程的性能退化表征模型。为了克服传统卡尔曼滤波方法忽略相邻时刻参数的波动性问题,建立基于增量卡尔曼滤波(IKF)算法的状态空间方程;同时为了充分开发利用历史数据和在线监测数据,以便准确确定状态空间方程初始参数,提出基于EM-IKF协同算法的参数自适应更新方法,从而实现轴承剩余寿命自适应在线预测。通过滚动轴承工程实例验证与分析,结果表明:与传统方法相比,本文方法预测精度至少可以提高24.64%。 展开更多
关键词 滚动轴承 剩余寿命预测 西沃兹信息准则(SIC) 增量卡尔曼滤波(IKF) EM算法
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一种组合算法在随钻电磁波信号解调中的应用
7
作者 何巍 陆建勋 《现代电子技术》 北大核心 2025年第15期64-70,共7页
在电磁随钻测量中,由于信号衰减和噪声干扰,传统相干解调方法误码率高,导致数据解码不准确。为了解决这一问题,文中设计了一种有限冲激响应(FIR)滤波和自适应滤波相组合的方法,旨在提高解调的准确性。该方法首先利用FIR滤波算法去除带... 在电磁随钻测量中,由于信号衰减和噪声干扰,传统相干解调方法误码率高,导致数据解码不准确。为了解决这一问题,文中设计了一种有限冲激响应(FIR)滤波和自适应滤波相组合的方法,旨在提高解调的准确性。该方法首先利用FIR滤波算法去除带外噪声;然后将滤波后的信号送入两个具有不同参考信号的自适应滤波器。通过比较这两个滤波器的输出信号进行判决,从而获得解码后的数据。为了验证所提方法的效果,使用仿真软件对两种不同噪声条件下的电磁波通信过程进行模拟。仿真结果证明:与传统相干解调方法相比,在高斯白噪声环境下、码元速率为2 b/s时,该方法信噪比提高1 dB左右,误码率差别不大;在码元速率为0.5 b/s时,信噪比提高了约6 dB,误码率降低了约8%。在现场噪声环境下,组合算法的误码率降低了约4%。因此在相同的信噪比条件下,所提方法能够显著降低误码率,展现出更优的解调性能。 展开更多
关键词 EM-MWD 随钻测量 FSK信号 调制解调 FIR滤波 自适应算法
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一种基于图像变化检测的目标毁伤评估方法 被引量：2
8
作者 徐永会 袁诗桐 《兵工自动化》 北大核心 2025年第3期66-69,72,共5页
针对目标毁伤评估是指挥员实施科学决策、正确指挥的重要依据,提出一种基于高斯混合模型和EM算法的图像变化检测算法。通过检测目标打击前后的图像变化率,评估判断目标毁伤情况;同时考虑图像的灰度和纹理特性,构建差分融合图像,针对差... 针对目标毁伤评估是指挥员实施科学决策、正确指挥的重要依据,提出一种基于高斯混合模型和EM算法的图像变化检测算法。通过检测目标打击前后的图像变化率,评估判断目标毁伤情况;同时考虑图像的灰度和纹理特性,构建差分融合图像,针对差分融合图像的变化像元和非变化像元,构建高斯混合模型,采用EM算法计算模型参数;用最小错误率的贝叶斯决策,对差分融合图像进行变化检测。实验结果表明:该方法合理可靠,目标毁伤评估实用性强。 展开更多
关键词 毁伤评估 变化检测 高斯混合模型 EM算法
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APX-EM算法的带误差加速
9
作者 邓银 唐亚勇 《四川大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期52-56,共5页
因子分析模型在经济学等领域有着广泛的应用.在应用因子分析模型时需要对模型中的参数进行极大似然估计,EM(Expectation Maximization)算法就是其中一种常用的估计算法.为了克服EM算法收敛速度慢的问题,研究者提出了参数扩展EM算法和基... 因子分析模型在经济学等领域有着广泛的应用.在应用因子分析模型时需要对模型中的参数进行极大似然估计,EM(Expectation Maximization)算法就是其中一种常用的估计算法.为了克服EM算法收敛速度慢的问题,研究者提出了参数扩展EM算法和基于线性预处理和非线性共轭梯度的APX-EM(Accelerated Parameter Expanded EM)算法.APX-EM算法是一种混合加速算法,比EM算法的收敛速度快,更稳定.但是,因APX-EM算法本质上只是EM算法的一种修正,其内在的计算误差可能降低算法的稳定性.本文基于强Wolfe条件提出了一种带误差的APX-EM加速算法,给出了算法的全局收敛性.应用于因子分析模型的数值模拟表明,算法拥有与APX-EM算法同样快的收敛速度,但更稳定. 展开更多
关键词 EM算法 APX-EM算法 因子分析模型 强Wolfe条件
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基于NHMS-AR模型的气温预测与风险评估
10
作者 吴成诚 孟生旺 《统计研究》 北大核心 2025年第10期131-145,I0063-I0066,共19页
构建科学合理的气温模型是进行气候风险管理的重要基础,该模型需准确拟合实际气温数据并具备良好的长期预测能力。针对日均气温的季节性、均值回复性、非平稳性和非线性等典型特征,本文提出一种非齐次马尔可夫切换自回归(NHMS-AR)模型,... 构建科学合理的气温模型是进行气候风险管理的重要基础,该模型需准确拟合实际气温数据并具备良好的长期预测能力。针对日均气温的季节性、均值回复性、非平稳性和非线性等典型特征,本文提出一种非齐次马尔可夫切换自回归(NHMS-AR)模型,用于刻画气温的随机动力学特征。与传统模型相比,NHMS-AR模型能够识别气温背后的异质性隐状态,并捕捉状态切换的季节性规律;扩展自回归参数结构,支持表达更高级别的滞后时序依赖关系;通过构建波动率复合结构,可以分离波动率的基准效应和状态效应;允许设置任意形态的新息分布以满足实际数据的偏度和峰度要求。参数估计中,通过条件前向–后向递推方法显著加速EM算法;推理过程中,提出一种高效的前向预测算法,并据此构建随机天气情景发生器。此外,将气候遥相关指数引入气温建模框架,对气温中枢及其随机动力学特征进行全面校准,以解释气温的年际差异。我国城市气温数据的实证研究表明,经过气候校准的NHMS-AR模型能够准确再现气温的短期复杂结构与长期行为特征,且使用NHMS-AR模型计算的尾部风险度量VaR更加准确,该模型具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 非齐次马尔可夫链 自回归模型 EM算法 气温预测 风险评估
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基于Guass-Seidel型迭代分层线性模型的参数估计
11
作者 周梦雨 田茂再 《数理统计与管理》 北大核心 2025年第1期135-143,共9页
缺失数据现象在观测数据中是十分常见的问题,而EM算法是针对缺失数据问题中求参数估计的常用方法,将不完全数据转化为完全数据问题来处理,本文针对缺失数据的分层线性模型提出了Guass-Seidel型迭代方法,其主要思想是,迭代产生当前最新值... 缺失数据现象在观测数据中是十分常见的问题,而EM算法是针对缺失数据问题中求参数估计的常用方法,将不完全数据转化为完全数据问题来处理,本文针对缺失数据的分层线性模型提出了Guass-Seidel型迭代方法,其主要思想是,迭代产生当前最新值,并运用最新值计算得到下一步最新参数估计值,对分层线性模型中固定效应与随机效应部分的参数估计进行推导,依据判断准则决定迭代过程的收敛,迭代过程结束,本文主要贡献之一在于利用Guass-Seidel型迭代提高算法收敛速度。 展开更多
关键词 缺失数据 分层线性模型 EM算法 Guass-Seidel型迭代
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求解多模概率分布Gamma混合模型的半EM算法
12
作者 陈佳琪 何玉林 +1 位作者 成英超 黄哲学 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2153-2161,共9页
期望最大化(EM)算法在混合模型参数估计中发挥着重要作用,然而现有的EM算法在求解Gamma混合模型(GaMM)参数时存在局限性,主要体现在因近似计算导致的低质量参数估计,以及由于大量数值计算造成的计算效率低下问题。为了克服这些局限,并... 期望最大化(EM)算法在混合模型参数估计中发挥着重要作用,然而现有的EM算法在求解Gamma混合模型(GaMM)参数时存在局限性,主要体现在因近似计算导致的低质量参数估计,以及由于大量数值计算造成的计算效率低下问题。为了克服这些局限,并充分利用数据的多模性质,提出一种半EM(Semi-EM)算法求解用于估计多模概率分布的GaMM。首先,通过聚类探测数据的空间分布特性,以初始化GaMM参数,进而更准确地刻画数据的多模性;其次,在EM算法框架的基础上,对于缺乏封闭更新表达式而导致的参数更新困难问题,采用自定义的启发式策略对GaMM形状参数进行更新,使它们朝着最大化对数似然值的方向逐步调整,同时以封闭形式更新其他参数。经过一系列具有说服力的实验,验证了Semi-EM算法的可行性、合理性和有效性。实验结果表明,Semi-EM算法在精确估计多模概率分布方面优于对比的4种算法,具有更低的误差指标以及更高的对数似然值,表明该算法能提供更准确的模型参数估计,从而更精确地刻画数据的多模性质。 展开更多
关键词 多模概率密度函数 Gamma混合模型 期望最大化算法 聚类 对数似然函数
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EM算法单调性的新证明
13
作者 彭玉兵 谢显华 《南昌大学学报(理科版)》 2025年第3期244-249,共6页
研究EM算法的单调性,通过将E步,M步和单调性证明转化为同一个式子极大化的三步,更容易让人理解。而其他文献是需要单独进行单调性研究,让人费解。将EM算法的理论的连贯性性进行演示,有利于推广。
关键词 极大似然估计 EM算法 凹函数
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基于改进神经网络算法的大规模路网交通流短时预测 被引量：2
14
作者 张令涛 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第2期432-438,共7页
针对大规模路网交通流在短时间内具有高度复杂性以及非线性特征,对交通流短时预测精度有一定影响的问题,提出了基于改进神经网络算法的大规模路网交通流短时预测方法。利用构建大规模路网函数,通过将路段视为路网核心,将道路节点视为相... 针对大规模路网交通流在短时间内具有高度复杂性以及非线性特征,对交通流短时预测精度有一定影响的问题,提出了基于改进神经网络算法的大规模路网交通流短时预测方法。利用构建大规模路网函数,通过将路段视为路网核心,将道路节点视为相应的连接元素实现路网函数优化。以优化后的路网函数为基础,通过K均值算法与EM(Expectation-Maximization)算法结合的方式提取交通流特征。通过遗传算法与Elman神经网络算法相结合的改进方式,对该路网的交通流进行短时预测,得到相关的预测结果。经实验证明,改进的方法单点平均速度预测结果与实际值更为接近,大规模路网交通流短时预测误差较低,预测结果可靠性更高。 展开更多
关键词 神经网络算法 遗传算法 大规模路网 交通流短时预测 特征提取 EM算法
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SDLDP:一种支持数据敏感分级的本地差分隐私框架
15
作者 陈亚青 叶宇桐 +1 位作者 张敏 舒波文 《信息安全学报》 2025年第4期40-53,共14页
在当今大数据时代,人们在日常生活中产生的数据规模空前庞大。基于用户数据的分析与应用为各行各业的发展提供了有力支持,同时也引发了公众对隐私泄露的担忧。本地差分隐私模型常用于数据统计任务中保护用户的隐私数据,通过为真实数据... 在当今大数据时代,人们在日常生活中产生的数据规模空前庞大。基于用户数据的分析与应用为各行各业的发展提供了有力支持,同时也引发了公众对隐私泄露的担忧。本地差分隐私模型常用于数据统计任务中保护用户的隐私数据,通过为真实数据添加随机噪声,降低隐私泄露风险。然而本地差分隐私模型的高可用性伴随着对大规模数据以及较高隐私预算的依赖,隐私性和可用性之间更优的平衡仍待挖掘。本文根据数据的取值自然拥有不同敏感级别的特性,提出了一种支持数据敏感分级的本地差分隐私框架SDLDP,通过对不同取值的数据提供不同程度的隐私保护,针对性地降低低敏感数据的本地差分隐私噪声添加量,实现更高的数据可用性。进一步地,本文提出了基于该框架的两种机制:SDGRR和SDPM。SDGRR优化了本地差分隐私的经典离散型扰动机制GRR,适用于频率估计任务。SDPM对本地差分隐私的连续型扰动机制PM进行优化,经过EM算法后处理,可高效地估计数据均值。实验结果表明,与原始LDP机制相比,本文提出的两种机制显著提高了频率估计和均值估计结果的准确性。 展开更多
关键词 本地差分隐私 隐私保护 均值估计 频率估计 EM算法
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逐步Ⅱ型删失数据下Gamma分布的参数推断
16
作者 王子豪 郭照庄 《新乡学院学报》 2025年第3期10-13,共4页
基于逐步Ⅱ型删失方案研究了Gamma分布的参数估计问题,为了克服该删失方案下求解Gamma分布的对数似然函数存在的困难,利用EM算法进行了参数的极大似然估计,利用Bootstrap自助法进行了参数的区间估计,利用Monte-Carlo方法对逐步Ⅱ型删失... 基于逐步Ⅱ型删失方案研究了Gamma分布的参数估计问题,为了克服该删失方案下求解Gamma分布的对数似然函数存在的困难,利用EM算法进行了参数的极大似然估计,利用Bootstrap自助法进行了参数的区间估计,利用Monte-Carlo方法对逐步Ⅱ型删失试验下的参数估计进行模拟。结果表明,随着样本量的增大,参数估计值的平均偏差和均方误差均逐渐减小,区间长度也逐渐变短,利用EM算法对删失数据下Gamma分布进行参数估计是一种有效的方法。 展开更多
关键词 GAMMA分布 逐步Ⅱ型删失 EM算法 Bootstrap区间估计
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双区间删失数据下基于Stochastic EM算法的比例优势模型的估计研究
17
作者 王淑影 李红伟 赵波 《应用概率统计》 北大核心 2025年第3期434-447,共14页
潜伏期是流行病学、疾病进展研究等关心的重要指标之一,对疾病防控及治疗具有重要作用.潜伏期是从病毒感染到产生症状这两个事件发生时间的间隔时间,并且这两个发生时间均有可能出现删失,于是产生了双区间删失数据.在双区间删失数据的... 潜伏期是流行病学、疾病进展研究等关心的重要指标之一,对疾病防控及治疗具有重要作用.潜伏期是从病毒感染到产生症状这两个事件发生时间的间隔时间,并且这两个发生时间均有可能出现删失,于是产生了双区间删失数据.在双区间删失数据的研究中,后续时间仅考虑发生右删失或区间删失的研究很多,考虑右删失和区间删失同时存在的研究成果相对较少;此外研究方法大多基于Cox模型.本文在后续时间同时存在右删失和区间删失的这类双区间删失数据下建立比例优势模型,利用Stochastic EM算法处理双区间删失数据并进行极大似然估计.通过模拟研究评估了所提方法在有限样本下的优良性,接着利用该方法分析了AIDS数据. 展开更多
关键词 双区间删失数据 比例优势模型 Stochastic EM算法 拒绝抽样
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相依区间删失数据下可加可乘模型的半参数分析
18
作者 王淑影 汪童 马睿 《云南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期201-213,共13页
区间删失数据是生存分析中常见的数据类型,且在实际问题中感兴趣的失效时间与观测时间之间具有相依性,忽略这种相依性可能会带来有偏的分析结果.在相依Ⅱ型区间删失下考虑可加可乘模型的半参数回归分析,引入了一个脆弱项来刻画观测时间... 区间删失数据是生存分析中常见的数据类型,且在实际问题中感兴趣的失效时间与观测时间之间具有相依性,忽略这种相依性可能会带来有偏的分析结果.在相依Ⅱ型区间删失下考虑可加可乘模型的半参数回归分析,引入了一个脆弱项来刻画观测时间和失效时间之间的相关性,并分别对失效时间和观测时间构建相应的可加可乘脆弱模型.为了估计参数,提出了一种基于伯恩斯坦多项式的Sieve极大似然估计方法,并结合EM算法对感兴趣的参数进行估计.然后,大量的模拟研究表明所提出的方法表现良好.最后将所提出的方法应用于一项年龄相关性眼病研究中产生的真实数据,分析结果表明模型拟合效果优良. 展开更多
关键词 相依区间删失 可加可乘风险模型 Sieve极大似然估计 EM算法 伯恩斯坦多项式
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NBN-EM模型在建筑基坑施工事故致因分析中的应用
19
作者 申建红 孟子祥 +1 位作者 王思冉 张茜 《沈阳大学学报(自然科学版)》 2025年第3期239-247,共9页
为实现基坑施工不同类型事故的致因分析,从源头遏制基坑施工事故的发生,为事故相关方的风险预防和控制提供决策支持,首先,在收集2008—2023年的200份基坑施工事故报告的基础上,利用扎根理论对基坑施工事故进行3级编码,识别出基坑施工风... 为实现基坑施工不同类型事故的致因分析,从源头遏制基坑施工事故的发生,为事故相关方的风险预防和控制提供决策支持,首先,在收集2008—2023年的200份基坑施工事故报告的基础上,利用扎根理论对基坑施工事故进行3级编码,识别出基坑施工风险的致因因素;其次,采用改进的朴素贝叶斯网络的拓扑结构和EM算法,使用GeNIE软件对200份基坑施工事故数据进行训练,得到基坑施工事故致因分析的朴素贝叶斯网络模型;最后,通过概率分析和敏感性分析对不同类型事故致因因素的重要度进行排序,得到不同类型事故的关键致因因素。同时,一方面通过模型验证,得出模型的准确率为82.5%,验证了模型的可行性;另一方面通过情景分析,预测在不同风险因素组合下最可能发生的基坑施工事故类型,为事故相关方的风险预测以及采取防控措施提供理论支撑。 展开更多
关键词 基坑施工事故 致因分析 数据驱动 EM算法 朴素贝叶斯
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混合分布下GARCH-Jump模型的稳健推断
20
作者 张宾 周艺 《哈尔滨商业大学学报(自然科学版)》 2025年第1期83-89,共7页
金融资产价格的收益率往往呈现尖峰厚尾的特征,且收益率可以分解为跳跃过程和非跳跃过程,其中跳跃行为会对金融市场产生显著影响.对现有文献中基于高斯分布的GARCH-Jump模型进行了改进,研究更符合金融数据的混合分布条件下对数收益率的G... 金融资产价格的收益率往往呈现尖峰厚尾的特征,且收益率可以分解为跳跃过程和非跳跃过程,其中跳跃行为会对金融市场产生显著影响.对现有文献中基于高斯分布的GARCH-Jump模型进行了改进,研究更符合金融数据的混合分布条件下对数收益率的GARCH-Jump模型,运用EM算法进行参数估计,判断跳跃点的发生.通过实证分析,发现在混合分布下建立的GARCH-Jump模型更符合对数收益率的分布特征,对于跳跃点的识别比现有基于混合高斯分布的模型更加稳健,同时可以获得更高收益. 展开更多
关键词 对数收益率 GARCH-Jump模型 混合分布 T分布 参数估计 EM算法
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