基于改进贝叶斯概率模型的推荐算法

针对现有基于矩阵分解的协同过滤推荐系统预测精度与推荐精度较低的问题,提出一种改进的矩阵分解方法与协同过滤推荐系统。首先,将评分矩阵分解为两个非负矩阵,并对评分做归一化处理,使其具有概率语义;然后,采用变分推理法计算贝叶斯概率模型实部后验的分布;最后,搜索相同偏好的用户分组并预测用户的偏好。此外,基于用户向量的稀疏性设计一种低计算复杂度、低存储成本的推荐结果决策算法。基于3组公开数据集的实验结果表明,本算法的预测性能以及推荐系统的效果均优于其他预测算法与推荐算法。

具有随机化输入的贝叶斯概率模型

针对概率线性回归模型存在采用单层结构的表示能力有限、训练过程中容易存在过拟合问题,提出具有随机化输入的贝叶斯概率模型.通过对模型增加随机化输入层,对输入数据进行随机化处理,将单层线性处理模型转化为两层非线性模型以增强模型表示能力;同时对模型参数加入高斯先验概率分布以提高模型的泛化能力.理论分析和实验结果表明,具有随机化输入的贝叶斯概率模型具有较优的分类性能和较好的泛化能力.

义务教育阶段免试就近入学分配策略研究——基于中文分词技术和贝叶斯概率模型

"择校热"引发的"入学难""天价房"等一系列社会性问题日益凸显。为遏制择校问题,《中共中央国务院关于深化教育教学改革全面提高义务教育质量的意见》要求推进义务教育学校免试就近入学全覆盖,旨在通过促进教育起点公平,营造良好的教育生态,从而促进社会公平。文章立足于信息化技术发展,运用中文分词技术和贝叶斯概率模型,试图构建一套落实义务教育阶段免试就近入学政策的实用入学分配策略,旨在促进义务教育学校免试就近入学政策精准高效落地。

基于贝叶斯概率模型的鄂西北山地区耕地整治适宜性评价

在中国耕地保护形势日益严峻的情况下,如何在山地区开展耕地整治项目布局,提高耕地整治效率,是当前开展山地区土地整治规划工作的重要内容,而耕地整治适宜性评价则是耕地整治项目布局的前提。本文以鄂西北山地区房县为研究区域,选取灌溉保证率、地形坡度、土壤质地、有效土层厚度、耕地系数、与道路距离、与城镇中心距离和田块规模指数8个评价指标,运用贝叶斯概率模型计算影响因素权重和耕地整治的后验概率,并得到研究区耕地整治的适宜性分布图,最后进行预测结果检验。结果表明:1在影响山地区耕地整治的因素中,耕地系数、灌溉保证率、地形坡度、与道路距离四个因素对耕地整治影响程度比田块规模指数、有效土层厚度、与城镇中心距离和土壤质地4个因素对耕地整治的影响程度大;2对2013年耕地整治项目布局与适宜性分布图进行对比分析,有88.81%处于适宜性整治区,说明该模型具有可行性。该文可为耕地整治适宜性评价提供方法借鉴,并为鄂西北山地区更合理科学地开展土地整治规划提供依据。

贝叶斯模型下基于SIFT特征的人脸识别

根据姿态与表情变化对人脸识别的影响,采用对图像的旋转、尺度变化保持不变性的SIFT算子作为人脸特征,建立人脸各个子区域的相似性测度,并通过混合高斯建立不同变形条件下相同样本与不同样本的相似性概率模型。在此基础上,利用各子区域特有的识别能力获取子区域概率权值,结合基于贝叶斯公式建立的概率框架确定识别结果。实验结果表明,与直接用SIFT算子进行人脸识别的方法相比,该方法在姿态变化较大及表情变化较大的情况下识别率有明显提高。

采用贝叶斯决策概率型DT-MRI的脑白质纤维追踪成像

弥散张量磁共振成像(DT-MRI)的脑白质纤维追踪成像可无创重建脑白质纤维的三维结构,而现有追踪成像方法一般仅考虑局部纤维的弥散倾向,对纤维束几何结构的综合考虑不足,为此提出一种贝叶斯决策概率型的纤维追踪成像算法.该算法通过纤维束当前体素的弥散张量方向和纤维束几何结构信息,利用贝叶斯决策理论估算追踪下一体素的方向概率分布;按照概率分布对纤维束进行加权采样,重建纤维束的三维结构图像.最后利用文中算法在合成弥散张量数据上进行了成像仿真,在真实脑部DT-MRI数据上进行了成像实验.仿真和实验结果表明,该算法能实现预期的脑白质纤维追踪成像,比现有追踪成像方法结果更可靠,可重复性更强.

一种贝叶斯优化RSSI和ILS的室内定位算法

基于接收信号强度RSSI(received signal strength indicator)测距定位算法被广泛应用。针对WSNs(wireless sensor networks)中对定位算法要求定位精度高、功耗小的需求,提出了一种贝叶斯(Bayesian)优化RSSI和迭代最小二乘的室内定位算法。首先分析了RSSI测距模型;然后考虑室内环境对RSSI值的影响,采用贝叶斯概率模型处理RSSI的测量值,并筛选出"大概率"的RSSI值,再进行均值处理,从而获取精确的测距数据;最后利用最小二乘法估计未知节点位置,并依据Crossbow公司生产的Telos系列TelosB节点设计了测距实验,对获取的多组数据进行分析。实验结果表明,该算法具有低的平均定位误差和稳定的定位精度。

基于信息瀑布模型的回报式众筹中的羊群行为分析

众筹作为新兴的融资渠道,为解决我国中小微企业融资难的问题起到了举足轻重的作用。然而,众筹中的信息不对称问题却可能引发羊群行为,导致市场波动和逆向选择的发生。文章从信息瀑布模型入手,建立贝叶斯概率模型,通过模型分析发现公共信息、私人信息和他人用户决策信息共同对羊群行为的产生造成了影响。并在模型分析的基础上对项目发起者和众筹平台如何正确引导用户投资,利用投资者的羊群行为提高投融资效率给出了相应建议。

基于贝叶斯估计的配电网智能分布式故障区段定位算法

分布式的保护和控制系统因更符合智能配电网的结构特点和运行要求,成为未来配网控制系统的重要发展方向。以配电网的智能分布式控制模式为例,借鉴拜占庭一致性协议中的"投票"策略,建立了代数形式下的馈线状态与电流越限信息之间的因果关系模型,通过决策信息找出可能故障区段。最后用贝叶斯概率模型对可能故障区段进行评价,找出最能解释电流越限信息的馈线区段。该方法的优点在于:所提故障区段定位方法避免了集中式故障定位受限于信息传输距离和主站的信息处理能力的问题,对于含T型耦合节点的复杂配电网,提出的故障区段定位算法能够实现单重或多重故障区段的准确辨识,仿真结果表明,该算法具有较高的容错性能。

中文组织机构名称与简称的识别

本文提出了一种基于规则识别中文组织机构全称和简称的方法。全称的识别首先借助机构后缀词库获得其右边界,然后通过规则匹配并借助贝叶斯概率模型加以决策获得其左边界。简称的识别是在全称的基础上应用其对应的简称规则实现的。在开放性测试中,该方法的总体查全率为85.19%,查准率为83.03%,F Measure为84.10%;简称的查全率为67.18%,查准率为74.14%。目前该方法已应用于中文关系的抽取系统。

道路交通事故多发点鉴定方法探讨

基于已有的道路交通事故统计资料，应用动态聚类分析方法和贝叶斯概率模型，对事故多发点的鉴定方法进行了探讨。

基于相关向量机的语音识别算法研究

对基于相关向量机和矢量量化的语音识别算法模型进行了一系列的研究。与支持向量机识别算法相比,该算法基于贝叶斯统计模型理论,能够给出样本属于某一类的后验概率;而且,该算法充分利用了相关向量机所具有的高泛化性、核函数功能和结果的高稀疏性。基于矢量量化的特征提取仿真表明,该算法在减少相对误差和计算量方面有较大的优势。

生态文明建设视角下的高标准农田建设适宜性评价

在全面推进生态文明建设的当下,中国的耕地保护工作进入数量、质量、生态"三位一体"保护新时代,以耕地质量提升为中心的高标准农田建设对生态保护和修复的作用意义重大。本文以吉林省梅河口市为研究区,结合农用地等别更新、土地利用现状调查、土壤普查报告及实地调查采样数据,从耕地的自然禀赋、基础设施状况、空间特征和生态环境质量4个方面选取耕层质地、排水条件、田块规模、土壤综合污染指数等14个指标,运用贝叶斯概率模型对高标准农田建设进行适宜性评价,以期为梅河口市高标准农田建设项目规划布局与选址提供技术服务支撑。研究表明:①在高标准农田建设中,耕地坡度、障碍层距地表深度、有机质含量、有效土层厚度、田间道路通达度、土壤微生物生物量碳和土壤综合污染指数7个指标对高标准农田建设适宜性的影响程度较大;②根据后验概率结果,将梅河口市耕地划分为4个不同程度的建设适宜性区,今后高标准农田建设首先在优先建设区开展,同时后备建设区为其提供了可靠的保证;③耕地本底质量和基础设施条件良好状况下,应引入土壤微生物生物量碳、生物丰度系数和土壤综合污染指数等指标从生态保护的角度进一步划分建设适宜性程度。本文旨在实现生态服务功能和生产功能同步提升,从而为生态文明建设的理论思考和实践创新提供科学依据。

晶圆表面缺陷在线检测研究

针对准确与实时检测晶圆表面缺陷的需求,提出了一种基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和贝叶斯概率模型(Bayesian Probability Model,BPM)的在线检测算法;首先,改进双边滤波方法以消除晶圆表面图像中的噪声和突出晶圆缺陷的模式特征;然后,提取晶圆表面缺陷的Hu不变矩、方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,HOG)和尺度不变特征变换特征(Scale Invariant Feature Transform,SIFT);接着,采用PCA方法对特征进行降维;最后,在离线建模阶段构建正常晶圆表面模式和各种缺陷模式的BPMs;在在线检测阶段采用胜者全取(Winner-take-all,WTA)法判断缺陷的模式和构建新缺陷模式的BPMs;提出算法在WM-811K晶圆数据库中得到了87.2%的检测准确率;单副图像的平均检测时间为40.5ms;实验结果表明,提出算法具有较高的检测准确性与实时性,可以实际应用到集成电路制造产线的晶圆表面缺陷在线检测中。

太行山区耕地整理适宜性评价及障碍因子诊断--以河北省涞源县为例

[目的]耕地整理适宜性评价是土地整治规划的基础,可以为划定耕地整理重点区域、确定耕地整理项目和整理时序提供依据。[方法]文章以位于太行山区的涞源县为研究区域,以现状耕地图斑为评价单元,经独立性分析后选取地形坡度、表层土壤质地、灌溉保证率、耕地系数、与道路距离、与城镇中心距离、地质灾害易发性7个评价指标,运用贝叶斯概率模型计算各指标权重及未整理耕地的整理后验概率,并得到研究区未整理耕地的适宜性空间分布。同时根据改进的障碍因子诊断模型,分析了各适宜整理区的障碍因子并提出相应的整理措施。[结果](1)在影响涞源县耕地整理的各因素中,影响程度从小到大依次是表层土壤质地、与城镇中心距离、耕地系数、地形坡度、与道路距离、地质灾害易发性和灌溉保证率;(2)在涞源县未整理耕地中,高适宜整理区与较适宜整理区占未整理耕地的20.79%,可作为涞源县下一步耕地整理的选择;(3)制约涞源县全域耕地质量的障碍因子是灌溉保证率,整理过程中应根据实际情况科学寻找灌溉水源、结合地形条件采用蓄、引、提相结合的方式合理布设农田水利设施,提高水资源利用率。[结论]该文可为太行山区更科学合理地开展耕地整理项目提供依据。

订正与集成多模式的中国季度降水预测

针对两个最新换代的季度集合预测系统对中国季度降水预测中存在的系统缺陷,应用改进的贝叶斯联合概率模型(BJP)加以订正。对订正后的单一模式概率预测应用一种混合模型贝叶斯模型平均(BMA)方法加以集成,以综合各模式的优势来提高中国季度降水预测技巧。结果表明:BJP模型可有效地消除集合模式预测的系统偏差,同时大幅提高了概率预测的可靠性。经过订正的欧洲中尺度天气预报中心的System4预测在许多季度在中国的很大区域范围内都显示出了一定的预测技巧;而澳洲气象局的POAMA2.4预测只在个别季度局部范围内具有技巧。使用BMA对订正后的单一模式预测进行集成可显著提高对中国季度降水预测的精度,相比单一模式预测,技巧得分为正值的网格百分率分别提高了13.3%和20.0%。

基于无监督学习的测井岩相分析技术及其应用

加拿大阿萨巴斯卡地区油砂储层内的侧积砂层和泥岩隔夹层发育,井间非均质性强,储层内岩性的空间精确刻画对蒸汽辅助重力泄油(SAGD)开发井部署至关重要,而井孔储层段的岩性识别是进行空间岩性研究的基础。目前该地区井孔岩性划分主要依据钻井取心数据,成本很高,如果使用常规测井曲线就能准确识别岩性,则可以降低生产成本。以该地区Kinosis工区为研究对象,采用了基于贝叶斯概率模型无监督学习的测井岩相分析方法,选用常规测井曲线数据,在主成分分析(PCA)基础上进行聚类分析,得到井位处的垂向岩相分布。综合测井曲线、测井解释结果、岩心照片等地质资料,对岩相结果进行统计分析和标定,确定储层内每个岩相的岩性特征和地质特征。应用结果表明,无监督学习测井岩相分析技术充分利用数据之间的内在关系,无需提供先验的岩性模型,结果更为客观;通过标定,岩相识别结果与取心数据吻合率高,展示了一种利用常规测井曲线预测油砂储层井孔岩性的较为经济的研究方法。

面向大学生的网络课程推荐算法研究

互联网的发展,使网络课程成为大学生接受高等教育过程中的重要学习资源之一.本文依据专业以及基础水平的不同,将用户群体进行划分,获取用户节点的偏好数据,并通过它们的线性组合定义用户对视频的喜好程度,进而利用贝叶斯统计推荐算法,计算出各个网络课程对于不同专业以及不同基础水平的用户的偏好概率.实验证明,该算法能有针对性地为学生推荐匹配的视频,使推荐算法更好地服务学生.