交通事故贝叶斯最小风险控制模型

为了预测交通事故与控制事故风险,引进贝叶斯最小风险理论,构建了交通事故贝叶斯最小风险控制模型。当车辆在不同半径曲线上运行时,采集其位移坐标数据,并进行换算处理,如果速率梯度模的变化率出现不正常的振荡,则交通事故前兆出现。模拟结果表明:在车辆正常运行情况下,速率梯度模对时间的绝对变化率服从三参数的威布尔分布,利用柯尔莫哥洛夫检验可以判定交通事故前兆出现与否,从而实现对高速公路交通事故的动态监控。

基于最小风险贝叶斯算法的邮件过滤系统设计

大量垃圾邮件的出现给用户收发邮件带来了极大的困扰.在朴素贝叶斯算法的基础上,利用最小风险贝叶斯算法修正过滤器,设计出了一种新的电子邮件过滤系统模型.重点讨论了实现该系统所需处理的几个关键问题,最后给出了实验结果.

基于最小二乘的输电线路运行风险评估及运行状态预测

由于输电线路受环境因素和人为因素的影响,输电稳定性和供电可靠性受到一定程度的削弱。在多数研究中,分别分析了风、雷、鸟等单个因素对输电线路的影响,为了探索多因素共同对输电线路运行状态的影响,本文建立输电线路运行状态评估模型和运行状态预测模型。首先对输电线路运行影响因素进行分析,得到6种关键影响因素;然后基于马尔科夫链和最小二乘支持向量机算法构建输电线路运行状态评估模型,寻找关键影响因素对应的输电线路风险等级;最后基于贝叶斯网络建立输电线路运行状态预测模型,并将关键影响因素输入进行模型验证。结果表明,预测正确率为85.25%,预测模型具有一定的实用性。

基于改进贝叶斯模型的中文邮件分类算法

通过分析常见的贝叶斯分类方法和实现模型,提出了一种适用于中文邮件的分类算法——基于混合模型的最小风险贝叶斯方法。混合模型将二项独立模型和多项式模型相结合,提高邮件分类的查全率,同时,在此基础上应用最小风险贝叶斯方法,进一步提高准确率。实验表明,应用改进的方法可以得到更准确的邮件分类效果。

我国商业银行操作风险度量模型的选择

操作风险涉及银行经营活动的所有领域、各个环节和所有人员,不同银行、不同业务、不同环节的操作风险特征都不相同。操作风险度量是对操作风险进行经济资本配置的基础,目前还没有普遍适用的操作风险度量方法,现有的一些主流模型没有充分考虑内部控制对操作风险的影响和操作风险的因果性特征。因此,操作风险度量模型应考虑到其特征,既要综合主观和客观两方面的因素,也要可以灵活地进行动态调整。考虑到我国商业银行操作风险管理的实际,在操作风险度量模型的选择上,可用内部控制评价结果调整的基本指标法和标准法作为自上而下的度量模型,用贝叶斯网络技术作为自下而上的度量模型。

组团式区域开发设计风险控制研究

随着城市土地资源日益紧张,区域组团式开发逐渐成为现代城市开发模式主要选择。在追求开发的高效益时,项目设计风险成为项目风险管控中不可忽视的环节。结合文献分析和专家访谈探讨模式设计风险的影响因素,采用贝叶斯信念网络构建风险管控模型,发掘因素动态影响关系。通过对模型进行诊断、最大致因链和敏感性分析,识别风险主要影响因素。结合上海西岸传媒港项目,为区域组团式开发模式下项目设计风险的科学管理提供建议。

基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤技术的研究与改进

随着电子邮件的应用与普及,垃圾邮件的泛滥也越来越多地受到人们的关注。本文对基于贝叶斯的垃圾邮件过滤器的原理及其关键技术进行了详细的描述。针对朴素贝叶斯模型对分类信息过度简化和准确率低等缺点,通过引入分级的最小风险算法和对多项式和多重贝努利估计模型进行混合的方法分别对贝叶斯过滤器进行了改进,并进行了实验。实验结果表明,改进后的贝叶斯过滤器具有了更好过滤效果。

一种新的电子邮件过滤系统模型的设计

大量垃圾邮件的出现给用户收发E-mail带来了极大的困扰。该文在朴素贝叶斯算法的基础上，利用最小风险贝叶斯算法修正过滤器，设计出了一种新的电子邮件过滤系统模型。重点讨论了实现该系统所需处理的几个关键问题，最后给出了实验结果。

半参数回归模型中参数的Bayes估计

导出了半参数回归模型中参数的Bayesian最小风险线性无偏估计(BMRLUE),研究了其在均方误差矩阵(MSEM)准则、PRPC和PPC准则下相对于最小二乘加权估计(LSWE)的优良性.

基于贝叶斯和云模型的区域型社会稳定风险评估机制研究--以中国(济南)特医食品产业城为例

本文以区域型社会稳定风险评估为研究对象,在既有重大工程、重大项目、土地征收社会稳定风险评估理论研究的基础上,重新界定区域型社会稳定风险评估的相关定义,阐述了区域型社会稳定风险评估的实施方向,调查了区域型社会稳定风险评估的风险影响因素。在此基础上,构建了区域型社会稳定风险评估指标体系,提出了基于贝叶斯和云推理模型的区域型社会稳定风险评估方法和社会稳定风险控制方法。

基于样本依赖代价矩阵的小微企业信用评估方法

针对小微企业信用历史数据规模较小,而且类别不平衡问题较为严重,提出基于样本依赖代价矩阵的Smote XGboost-Bayes Minimum Risk(SXG-BMR)模型,对整体样本进行低倍率过采样,以弱化类别不平衡问题,降低模型过拟合的风险;模型将集成学习模型与最小风险贝叶斯决策相结合,以实现代价敏感。同时,模型中引入了样本依赖的代价矩阵,该代价矩阵不仅与类别有关,而且与样本自身属性有关,可以更为准确地表征代价。使用标准信用数据集和上海市小微企业信用数据集,进行多种算法的对比分析,结果表明,该模型性能优良。

基于TAN的最小决策损失诊断模型及其推理机制

针对故障诊断过程中决策误判的损失问题,将最小风险决策与树增强朴素贝叶斯相结合,提出了一种新的决策诊断模型。引入决策损失测度函数,构造基于最小风险准则的TAN推理模型,及基于该模型的三级推理机制,以最大限度减少误判的发生。以航天航空系统环境中作业人员生理参数数据集进行有效性验证,与其他相关智能推断模型对诊断结果进行对比。实验结果表明,采用最小风险准则的贝叶斯网络分类器进行推理诊断,具有更低的决策总损失。

单一表文件垃圾邮件过滤算法的研究与实现

研究探讨了传统贝叶斯模型的原理和优缺点,指出朴素贝叶斯算法没有考虑到合法邮件和垃圾邮件被误判带来的不同损失。针对个人用户的个性化需求,以朴素贝叶斯算法为基础,结合最小风险,提出改进的基于垃圾单词的单一表文件垃圾邮件过滤算法,给出其具体实现方法及过程,并且通过实验证明其可行性。最后综合黑白名单、规则过滤和文本内容分类过滤三级模式构建了邮件过滤模型。

安全级DCS软件可靠性定量评估方法研究综述

合理有效地定量评估核安全级DCS软件的可靠性是核电数字化控制系统研制中面临的主要难题之一。文章总结了软件可靠性定量评估方法的理想特性和共同限制,调研了现有的软件可靠性定量评估方法并将其分类进行描述,最后依据10个理想特性评估现有的软件可靠性定量评估方法。研究结果可为核安全级DCS软件可靠性定量评估方法的开发提供指导,为DCS模型评怙结果纳入反应堆PRA探索新的途径。