贝叶斯定理认定因果关系的逻辑展开——从个人信息侵权案切入

个人信息侵权案件受到算法黑箱与技术壁垒的多重限制,在因果关系的事实认定中存在证明标准失范和自由心证滥用等缺陷,传统的法解释分析方法难以解决其中的科学证据认定难题。贝叶斯定理运用概率论的数学原理精准计算因果关系,借助较为准确的先验概率和似然率精确分析证据,将证据与事实转化为概率陈述以丰富法官形成心证的质料,契合个人信息侵权案件中因果关系的证明原理。将贝叶斯定理作为证据推理与事实认定的重要工具,有助于构筑起认定个人信息侵权案件中因果关系的全新方法论。重构事实推理的认识论与方法论以破除认知壁垒,采用案例指导制度作为规范路径,将贝叶斯定理融入智慧司法来拓展事实认定方法,是贝叶斯定理融入中国司法实践的现实可行路径。

基于贝叶斯定理与洪水预报误差抬高水库汛限水位的风险分析

水文气象预报技术的发展为水库防洪调度动态控制汛限水位提供了可能。抬高水库汛限水位可提高水库兴利效益,但有一定防洪风险。该文基于贝叶斯定理与洪水预报误差特性,提出确定汛限水位动态控制域上限的风险分析方法。以清河水库为实例,当汛限水位动态控制域上限遭遇设计频率洪水时,该文分析在不同洪水预报误差范围内,调洪最高水位超过各设计频率特征水位的概率,并应用贝叶斯定理得出各设计频率洪水发生时遭遇不同洪水预报误差的风险。结果表明,清河水库实施预报调度方式确定的汛限水位动态控制域上限127.80 m是安全的。该文提出的风险分析方法弥补了目前预报调度方式风险分析中不能直接得知不同洪水预报误差的风险的不足,充实了水库调度风险分析的理论基础,具有一定的理论意义和实用价值,可供同类型水库参考应用。

MCMC方法的发展与现代贝叶斯的复兴——纪念贝叶斯定理发现250周年

信息科学的进步如何影响统计学理论与方法的发展,是21世纪大数据时代统计学面临的重要问题。回顾20世纪40年代MCMC方法的起源与发展,基于千岛湖植物考察与R软件直观性解释Metropolis–Hastings算法,讨论MCMC方法的发展对现代贝叶斯统计复兴具有至关重要的作用。基于云计算随机模拟,统计学与信息科学密切结合、贝叶斯与频率统计相互交融的统计分析新范式,可能成为大数据研究的新思路。

基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的Web用户浏览行为预测模型

对用户的Web浏览行为进行分析,既可以使用户减少等待时间,同时也能减轻网络负载.依据Web网站的层次结构特点,首先设计了基于Hash表的反向索引结构来提高数据的预处理速度;在此基础上,利用分层思想构建了基于马尔科夫模型和贝叶斯定理的Web用户浏览行为预测模型.给出了模型的设计思想、相关定义、模型框架以及模型中所涉及的关键构建方法等.最后,对模型进行了实验分析,结果表明在适当的预测准确率前提下,模型能够有效减少在预测时所需的候选网页数量,并大幅提升预测效率.

贝叶斯定理构建水库汛限水位动态控制推理模式及其风险

针对现行的汛限水位动态控制推理模式的建模假定合理性证明及风险率计算不完备性问题,以南水北调受水区的白龟山水库资料为例,应用贝叶斯定理证明了现行推理模式的建模假定是成立的,依据完备条件下风险构建新的推理模式较现行的模式结构合理,逻辑性与可操作性强.这一研究成果既有理论意义又有实用价值,可达到既保证防洪安全,又增加洪水资源量的双赢目的,有助于进一步推广应用汛限水位动态控制方法.

贝叶斯身世之谜——写在贝叶斯定理发表250周年之际

2013年12月23日,是理查德·普莱斯(Richard Price)在伦敦皇家学会会议上宣读托马斯·贝叶斯(Thomas Bayes)著名论文的250周年纪念日。世界各地举行多种活动纪念这个对统计学具有重要意义的日子。本文针对贝叶斯的诞辰日问题,基于网络资料的先验信息,结合贝叶斯历史研究学术文献中的证据,对贝叶斯的出生日进行贝叶斯统计推断,然后对如今广为流传的贝叶斯画像进行讨论,以此纪念贝叶斯定理发现250周年。

基于贝叶斯定理的势能函数应用于蛋白质结构预测

改进了一种基于贝叶斯定理的S势能函数并应用于对loop结构的测试取得较好结果,证明S势能函数对loop结构预测是可行的和有效的。测定结果说明S势能函数的辨别率高于RAPDF势能函数,对loop结构具有较好的预测能力。

基于环境振动和贝叶斯定理的有限元模型自动修正方法及应用

传统的有限元模型修正方法通常没有定量考虑测试误差和模型误差的不确定性对修正结果的影响,并且难以用于复杂结构.针对上述问题,提出了一种基于环境振动测试和商业软件交互访问的贝叶斯有限元模型修正方法.该方法以环境振动测试和快速贝叶斯方法识别所得模态参数为已知数据,基于贝叶斯定理得到修正参数的后验概率密度函数,利用单纯形法最小化修正参数的负对数似然函数,得到其最有可能值及后验变异系数,并通过SAP2000有限元模型和MATLAB修正程序的交互访问,实现复杂结构有限元模型参数的自动修正.对某两层大跨楼板结构进行了环境振动测试和模态参数识别,利用所提方法直接对混凝土楼板和钢梁的弹性模量进行修正,修正后的自振频率和振型与识别值吻合较好.

贝叶斯定理在合并样本方差估计中的应用

合并估计是计量学中的一种常见情况,《测量不确定度表示指南》(简称GUM)推荐了在此情况下估计测量不确定度的常规方法,但它的不足之处在于没有运用先前的测量信息。另一种被称为频率方法则充分利用了先前的测量信息,但在实际中却难以操作。而根据贝叶斯定理推导出的贝叶斯方法克服了上述方法的缺陷和不足,可以给出更可靠的测量结果,并且具有较好的可操作性。

基于贝叶斯定理的支持向量机短期负荷预测

电力负荷受天气原因、突发事件、随机变化等因素影响较大,诸如在某些时期由于某些工厂的投停产、大型设备的超载等将影响负荷的变化,具有非常复杂的非线性关系。对负荷预测中存在的不确定性和非线性关系,提出基于贝叶斯支持向量机回归预测方法。建立基于先验概率分布的正太分布的贝叶斯支持向量机模型,描述不确定性的影响因素信息,采用求极大似然估计和迭代算法求解模型最佳参数,将每一步迭代求解后得到的关联向量机作为随机变量输入,最终通过建立的时间序列预测模型获得负荷的预测结果。通过实例进行仿真预测,验证了基于贝叶斯准则的支持向量机预测效果更加符合短期负荷预测的要求,与实际负荷趋势十分接近,克服了不确定性信息对负荷预测的影响,具有良好的预测精度。

基于贝叶斯定理的能源供应网络脆弱性研究

文章构建了能源供应链脆弱性测度指标体系。基于贝叶斯网络构建了能源供应链脆弱性测度评价模型,并以我国30个省份的一次能源输入和输出数据为例,对模型进行了检验。研究结果显示,从资源约束的角度看,我国各省的能源供应链脆弱点分析情况与＂胡焕庸线＂说基本吻合。当能源供应链发生风险后,能源调入是＂胡焕庸线＂以东省份的能源供应链脆弱点,能源生产是＂胡焕庸线＂以西省份的能源供应链脆弱点。其中,煤炭调入是＂胡焕庸线＂以东省份的能源供应链脆弱点,煤炭生产是＂胡焕庸线＂以西省份的能源供应链脆弱点。符合以＂胡焕庸线＂划分的能源配置格局,符合我国资源禀赋特点和以煤为主的能源消费结构。

司法鉴定结果的表述体系与建构——基于贝叶斯定理在鉴定中的展开

司法鉴定携带现代信息技术在诉讼发现真实中发挥的作用越来越显著,以信息数据为基础的概率评估已成为评价证据证明力的重要衡量尺度。然而,我国司法鉴定结果表述的不同,如DNA鉴定结果表述形式繁多,在一定程度上影响了鉴定意见作为法定证据种类的证明功能。基于贝叶斯定理,探讨DNA鉴定、声纹鉴定、电子数据鉴定等司法鉴定发展及其在证据关联性、证明力上的契合,探索贝叶斯定理以及采用似然比(率)表达鉴定结果这不仅符合鉴定科学性的内在本质,也可能是未来鉴定结果表达的主要选择方式。

贝叶斯定理在风险型决策中的应用

阐述了风险型决策的4个特性、贝叶斯定理公式的基本模型及其对解决风险型决策问题的重要意义。重点列举两个典型案例,生动具体地说明了贝叶斯定理在风险型决策中的应用过程以及产生的良好效应,同时对决策树方法进行了规范并进行了详细的讲解。

贝叶斯定理在疾病诊断中的应用

应用各种实验室检查、医疗仪器对病人进行检查,目的是对疾病作出诊断或者用于疾病筛检的试验,称之为诊断试验.贝叶斯定理可以进一步延伸应用于多项不同的试验(或研究)资料,对具有某些特征(如年龄、性别、症状、某种特殊检查的变量值等)的病人预测其有某病或无某病的概率,从而有助于临床医生提高诊断水平。

贝叶斯定理在审案中的应用

通过研究贝叶斯定理在审案中的应用,对提高审案的正确性提供一定的帮助。

基于可达矩阵和贝叶斯定理的含分布式电源的配电网故障区段定位

随着分布式电源接入配电网,电流变为双向流动,导致传统的故障区段定位方法不再适用。为解决含分布式电源的配电网故障区段定位问题,提出了一种基于可达矩阵和贝叶斯定理的故障区段定位方法。不同于传统矩阵算法中使用邻接矩阵描述网络拓扑的思路,使用蕴含信息量更大、全局可观性更强的可达矩阵进行拓扑描述和矩阵运算。为应对信息畸变,利用贝叶斯定理进行容错处理,从而找出故障区段。算例结果表明:该方法具有良好的通用性,对于电机型和逆变型分布式电源,可以统一处理。对于含分布式电源的配电网中的单个故障和多重故障,该方法能够准确定位故障区段并且具有一定的容错性。

基于贝叶斯定理的地震危险性概率预测研究

由于地震孕育过程的复杂性和观测技术的局限性,不同地震观测资料表现出异常变化与后续较大地震的对应关系存在不确定性,因此对预测意见进行概率表达是一种科学恰当的做法。本文基于泊松分布的危险区背景地震概率预测和单项预测方法(包括测震、流体、形变、电磁等学科)的历史预测效能,采用贝叶斯定理计算得到单项预测方法的短期或年度地震危险概率预测结果,进而采用综合概率方法,给出基于多种单项预测方法的短期或年度地震危险概率预测结果。短期概率预测初步结果表明,2018年2～9月,中国大陆72%的5级以上地震都位于相对高概率预测区域。

应用贝叶斯定理，你也能神预测

上次我们讲到了似然比，阳性似然比数值越大说明诊断的价值越大。那么似然比除了判断体检的价值外，在临床上还有什么用呢？这一节我将通过贝叶斯定理来探讨似然比更大的用途。

一种基于贝叶斯定理的软件测试有效性的评估模型

软件测试是软件开发生命周期中的一个关键步骤。从某种程度上说,软件测试决定了该产品的最终成败。一种有效的软件测试方法可以侦测出软件产品中的错误,并保证软件产品可以准确无误的发布。但如何保证软件测试的有效性一直是人们探讨和争论的问题。通过提出了一种软件测试的简单模型,以帮助人们正确的评估软件测试的有效性。

志愿计算中基于贝叶斯定理的信任模型

志愿计算因其开放性、匿名性和动态性得到广泛应用,但同时也对系统的安全性带来挑战.传统认证方式无法满足志愿计算系统的安全性需求,而通过在系统中建立信任机制可以有效解决这一问题.为此,构建一种基于贝叶斯定理的志愿计算系统信任模型VC-trust.依据贝叶斯定理对节点的不确定性行为进行分析预测,根据节点历史交互记录并引入处罚因子和调节函数计算节点信任值,同时利用时间滑动窗口对其进行更新.实验结果表明,在节点行为变化的情况下,VC-trust模型较BTMS模型具有更高的交互成功率.