改进贝叶斯网络模型在起重作业人机交互差错风险分析中的应用

为量化分析起重作业人机交互差错风险,根据安全工效学原理及安全技术规范将起重作业人、机、环相关影响因素作为根节点,按照事故致因层次关联关系确定子节点,构建起重作业人机交互差错的3层级贝叶斯网络模型(Bayesian Network, BN);基于模糊集理论,采用认知可靠性与失误分析方法(Cognitive Reliability and Error Analysis Method, CREAM),厘定贝叶斯网络父节点失效概率以及中间节点条件概率;利用逆向推理仿真技术分析起重作业人机交互差错发生的因果链,探究起重伤害事故发生的人机交互差错风险。结果表明:起重作业人机交互差错最可能致因链为起重设备安全检查不到位→管理人员失误→人员操作失误→起重伤害事故发生;单因素失效条件下,起重作业人机交互差错风险概率呈线性增长趋势;在多因素失效条件下,一级节点因素失效概率愈大则人机交互差错效应愈显著,且呈现非线性增长态势。

智能财务危机预警与原因诊断方法研究——基于自适应贝叶斯网络模型SABNM的探析

随着经济环境的复杂化和信息化水平的提高,企业对财务危机预警和诊断的有效性和智能化也越来越受到重视。基于SABNM的财务预警与诊断模型利用遗传算法搜索最优贝叶斯网络,利用其正向推理进行财务危机预警,利用逆向推理进行财务危机原因诊断,避免了统计方法的局限性和人工神经网络的不足。实验表明,SABNM预测模型准确率较高,且短期预测能力明显强于中长期预测能力,而SABNM诊断模型的原因诊断结果与实际资料也基本相符。

基于贝叶斯衍生分类器的社交网络用户影响力评价模型

为了防止社交网络中的负面信息快速传播,则需要通过评价社交网络中用户的影响力来找出影响力大的社交网络节点。针对传统算法在社交网络领域中交叉特性缺失的问题,结合高斯贝叶斯衍生分类器,提出一种网络用户影响力评价模型。该模型结合用户活跃度、用户联系度、用户覆盖度等维度,建立社交网络用户影响力刻画指标,同时考虑社交网络用户之间的关系特征和用户自身的行为特征,降低僵尸粉和垃圾社交网络对网络评价结果的影响,通过建立连续属性朴素贝叶斯分类器方法,提出基于高斯贝叶斯衍生分类器的模型求解方法。使用新浪微博中152059423条媒体报纸用户评论作为实验数据,分析影响该评价模型的关键因素,利用仿真软件完成和HRank等传统模型对比实验,结果表明,该模型体现了社交网络用户的交叉特性,提升了模型的实用性,相比于其他传统算法,该模型分类误差更趋于稳定,分类结果的误差率更低,适应性更好。

原发性肝癌患者生存期的危险因素及贝叶斯网络模型分析

目的探讨影响原发性肝癌(PHC)患者30个月生存期的危险因素及因素间复杂的网络关系。方法回顾性分析2016年10月至2020年11月山西医科大学第一医院363例PHC患者临床资料。通过随访了解患者的生存状况等,从最初诊断时开始计算,以月为单位,观察期截断点为2022年10月。根据文献报道及本研究中PHC患者的平均生存时间(29.6个月),最终将生存时间的研究节点定为30个月。采用多因素Logistic回归分析影响PHC患者30个月生存期的危险因素,并建立贝叶斯网络模型,以深入分析这些危险因素间复杂的网络关系,再通过受试者操作特征(ROC)曲线和校准度散点图(calibration plot)对模型的效能进行评价。结果363例PHC患者中生存时间<30个月的患者有167例(46.01%)。单因素分析结果显示,两组患者在γ-谷氨酰转移酶(γ-GT)水平、肿瘤大小、有无远处转移等方面差异有统计学意义(P<0.05);多因素logistic回归分析结果显示,γ-GT(>40 U/L)、肿瘤大小(>3 cm)、伴有远处转移均为PHC患者30个月生存期的危险因素(P<0.05);贝叶斯网络模型结果显示肿瘤大小、γ-GT水平和有无远处转移是直接影响PHC患者30个月生存期的危险因素,肿瘤个数和年龄则是间接危险因素;条件概率分布表显示当节点肿瘤大小>3 cm、γ-GT>40 U/L,伴有远处转移的患者,PHC生存时间<30个月的概率最大(98.408%)。结论肿瘤大小>3 cm、γ-GT>40 U/L和伴有远处转移是影响PHC患者30个月生存期的危险因素,年龄通过影响肿瘤大小和有无远处转移与PHC患者30个月生存期间接相关。

基于贝叶斯网络模型的慢性阻塞性肺疾病伴重症肺炎患者合并低氧血症危险因素分析及气管镜介入治疗的效果观察

目的 探讨慢性阻塞性肺疾病(COPD)伴重症肺炎患者合并低氧血症的危险因素及气管镜介入治疗的效果。方法 回顾性分析2019年10月至2022年10月北京市房山区第一医院收治的183例COPD伴重症肺炎患者的临床资料,采用随机数字法将就诊患者以2∶1的比例分为训练集(122例)和验证集(61例)。根据是否合并低氧血症,将训练集患者分为合并低氧血症组(37例)和未合并低氧血症组(85例)。比较两组患者临床资料,分析影响患者合并低氧血症发生的危险因素,采用受试者工作特征(ROC)曲线评估各危险因素对患者合并低氧血症发生的预测价值。构建贝叶斯网络模型进行推理预测,利用训练集数据对模型区分度和准确度进行评价,利用验证集数据对模型进行外部评价。比较气管镜介入联合无创机械正压通气(NPPV)治疗与常规NPPV治疗对COPD伴重症肺炎的治疗效果。结果 多因素分析结果显示,年龄、体重指数(BMI)、吸烟、白细胞计数、C-反应蛋白、氧合指数、最低氧分压及肺功能(以1秒用力呼气容积/用力肺活量,FEV1/FVC表示)均为低氧血症发生的独立危险因素(P<0.05);8种危险因素均对COPD伴重症肺炎患者合并低氧血症有较高的预测价值[曲线下面积(AUC)=0.816、 0.822、 0.768、 0.839、 0.826、 0.793、 0.802、 0.857],8种因素联合预测结果(AUC=0.899)高于单独指标(Z=2.314、2.067、4.558、1.874、2.013、3.750、3.109、1.422,P<0.05)。训练集和验证集结果均显示贝叶斯网络预测模型具有较好的区分度和准确度。与常规NPPV治疗相比,气管镜介入联合NPPV治疗酸纠正时间、无创通气时间及住院时间均明显缩短;有创通气发生率和病死率均显著降低,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论 以年龄、BMI、吸烟、白细胞计数、C-反应蛋白、氧合指数、最低氧分压及肺功能8种因素构建的贝叶斯网络预测模型预测COPD伴重症肺炎患者合并低氧血症的危险因素效果良好,气管镜介入联合NPPV治疗效果明显优于常规NPPV治疗。

预测微通道经皮肾镜碎石取石术治疗鹿角形肾结石术后严重出血的贝叶斯网络模型的建立与验证

目的探讨微通道经皮肾镜碎石取石术(M-PCNL)治疗鹿角形肾结石术后严重出血的危险因素,以此构建预测术后严重出血的贝叶斯网络模型。方法回顾性分析2020年1月—2022年1月于新乡医学院第一附属医院由同等资历术者行M-PCNL的160例鹿角形肾结石患者,采用计算机产生的随机数法以3∶1的比例将患者分为建模组(120例)和验证组(40例),将建模组患者按照术后出血情况分为严重出血组(38例)和非严重出血组(82例),比较两组患者一般资料,分析患者术后严重出血的独立危险因素,采用R软件构建贝叶斯网络模型,Netica软件进行贝叶斯网络模型推理预测;采用受试者工作特征(ROC)曲线对模型进行评价。结果对建模组进行多因素logistic回归分析,初步筛选出肾功能不全(OR:2.845,95%CI:1.563~6.515)、结石最大径≥2 cm(OR:2.063,95%CI:1.824~4.555)、手术时间≥90 min(OR:3.632,95%CI:2.365~7.114)、一期手术(OR:2.321,95%CI:1.874~6.332)、多通道取石(OR:1.842,95%CI:1.366~3.687)是影响患者术后严重出血的独立危险因素(P<0.05)。结合多因素logistic回归分析的结果,以肾功能不全、结石最大径、通道数目、手术时间、手术分期和术后严重出血建立贝叶斯网络模型。利用建模组和验证组对贝叶斯网络模型进行内、外部评价。建模组的AUC为0.879(95%CI:0.804~0.931,P<0.001),灵敏度、特异度分别为87.68%和89.63%;验证组的AUC为0.875(95%CI:0.818~0.908,P<0.001),灵敏度、特异度分别为87.55%和89.40%。模型区分度良好。结论肾功能不全、结石最大径≥2 cm、手术时间≥90 min、一期手术、多通道取石是影响患者M-PCNL后严重出血的危险因素。采用贝叶斯网络构建的鹿角形肾结石术后严重出血的预测模型具有较好的预测能力,并且能够更加直观地描述疾病与各因素间复杂的网络风险机制。

基于贝叶斯网络模型的社区老年人认知衰弱的影响因素分析

目的分析社区老年人认知衰弱的影响因素及其中的网络关系,为更有效降低认知衰弱的发生提供科学依据。方法采用便利抽样法,2022年8月—2023年6月选取唐山市8个社区1449名老年人为研究对象,采用一般资料调查问卷、衰弱量表、简易精神状态检查量表、微型营养评价精法、流调中心抑郁水平评定量表、社区老年人数字健康素养评估量表对其进行调查,分析认知衰弱的影响因素及构建贝叶斯网络模型。结果以年龄、性别、婚姻状况、居住状况、受教育程度、个人平均月收入为协变量进行匹配共439对调查对象匹配成功。倾向性评分匹配后的二元logistic回归分析模型分析结果显示,有慢性病情况(OR=4.500)、睡眠时长不良(OR=2.398)、营养不良(OR=1.440)、无体育锻炼(OR=2.398)、抑郁(OR=4.586)、数字健康素养低水平(OR=1.574)是认知衰弱的危险因素(均P<0.05)。倾向性评分匹配后贝叶斯网络模型显示慢性病情况、睡眠时长、营养状况、体育锻炼、抑郁与认知衰弱直接相关。慢性病情况通过睡眠、营养状况、数字健康素养与认知衰弱间接相关,数字健康素养通过睡眠时长、营养状况与认知衰弱间接相关,体育锻炼通过抑郁与认知衰弱间接相关。研究对象营养良好、睡眠时长不良、有慢性病、进行体育锻炼、不存在抑郁时,其患认知衰弱的风险为0.460。结论贝叶斯网络模型揭示了社区老年人认知衰弱发生的直接和间接因素以及关联强度,阐明了因素间的复杂网络关系,为社区卫生服务人员更有效降低认知衰弱的发生和提出针对性的干预措施提供科学依据。

基于贝叶斯网络的资金流动监测模型研究

常规的资金流动监测模型主要使用Ljung-Box生成检验资金流入流出序列,易受序列的时间差影响,导致监测的主力资金流入比率偏差较高,因此,需要基于贝叶斯网络设计一个有效的资金流动监测模型。即利用小波神经网络,处理资金流动监测数据,再基于贝叶斯网络,抽取资金流动监测特征,从而生成资金流动监测优化模型。实验分析结果表明,使用文章设计的资金流动监测模型监测的不同账户的主力资金流入比率与实际主力资金流入比率较接近,证明设计的资金流动贝叶斯网络监测模型的性能良好,可靠性较好,有一定的应用价值,为降低金融企业的资金流动风险做出了一定的贡献。

大数据背景下基于轴裂纹的贝叶斯网络故障诊断模型研究

本研究专注于利用贝叶斯网络的建模方法进行故障诊断,特别关注轴裂纹故障。研究目标是通过比较和应用4种不同的贝叶斯网络模型来确定在轴裂纹故障诊断中最为精确的模型。实验过程中,首先从故障模拟器中收集和整理了轴裂纹故障的相关数据,这些数据包括可能导致轴裂纹的各种参数,如应力水平、材料属性和运行时间等。数据集被划分为训练集和测试集,以便进行模型训练和精度验证。在稳定的实验环境、精准的数据采集设备以及高效的计算机处理系统的支持下,运用4种贝叶斯网络建模方法对训练集进行了模型构建。随后,通过对测试集的验证,对比这4种模型的诊断精度得到最优的诊断模型。这一发现揭示了该方法在故障诊断领域的优势,并为提升工业设备的运行安全性和维护效率提供了实用工具。本研究的创新之处在于将4种不同的贝叶斯网络建模方法应用于轴裂纹故障诊断,并通过实证对比分析确定了最优模型。这一研究成果不仅丰富了故障诊断领域的理论方法,也为实际工程中的轴裂纹故障诊断提供了高效、精准的解决方案。

基于贝叶斯决策的交互式网络恶意入侵主动防御模型构建

为降低网络的恶意入侵风险,提出基于贝叶斯决策的交互式网络恶意入侵主动防御模型。采用K-聚类算法识别交互式网络中恶意入侵跳频数据,构建交互式网络恶意入侵节点分布模型;采用基于能量熵增量频域互相关系系数的敏感IMF分量选取算法,保留有效的恶意入侵特征分量。利用贝叶斯决策理念,构建恶意入侵防御模型,最终结果显示:该方法的抗干扰系数和冗余度结果分别在0.10和0.22以下;能够准确分类识别交互式网络中恶意入侵跳频数据;特征分量判定精度均在0.946以上;交互式网络的安全系数均在0.936;网络威胁等级均在2级以下,有效提升了网络的安全性。

基于贝叶斯网络模型的云南省自然保护区生物多样性研究

采用贝叶斯网络模型探索评估云南自然保护区的生物多样性,构建包括土地利用、物种多样性和其他关键指标的多维综合评价体系,同时量化保护区的生态健康程度。贝叶斯网络模型的构建基于压力-状态-响应框架,并通过Netica软件进行敏感性分析和模型推理。结果表明:云南自然保护区生物多样性整体水平不一,人类活动对部分地区生物多样性的负面影响显著。敏感性分析和情景模拟表明,改善土地利用和生态系统功能有助于提升生物多样性指数。

基于贝叶斯网络模型的交通基础设施韧性评价——以兰州市为例

本文从韧性的视角以兰州市为例,对兰州市交通基础设施韧性进行了评价。构建了三层指标评价体系,从技术、组织、社会、经济四个维度选取了22个三级评价指标,建立贝叶斯网络模型。用GeNIe软件对贝叶斯网络进行先验概率和后验概率以及敏感性分析。最后给出增强兰州市城市交通基础设施韧性的四个建议:(1)加大城市交通基础设施投资、培养交通韧性方面的技术人员。

基于贝叶斯模型的微博网络水军识别算法研究

为了能够有效地识别水军,在以往相关研究基础上,设置粉丝关注比、平均发布微博数、互相关注数、综合质量评价、收藏数和阳光信用这6个特征属性来设计微博水军识别分类器,并基于贝叶斯模型和遗传智能优化算法实现了水军识别算法。利用新浪微博真实数据对算法性能进行了验证,实验结果表明,提出的贝叶斯水军识别算法能够在不牺牲非水军识别率的情况下,保证水军识别的准确率,而且提出的阈值优化算法能显著提升水军识别的准确率。

基于贝叶斯网络的GO法模型算法

GO法是评价具有多状态时序特性的复杂系统可靠性的有效方法,但GO法操作符众多、算法复杂并且缺乏工具软件支持,制约了GO法的工程应用。针对该问题,本文提出一种基于贝叶斯网络的GO法新算法。首先,定义常用操作符到贝叶斯网络节点映射规则;然后,给出GO模型映射转换为贝叶斯网络的可编程流程;最后,利用贝叶斯网络成熟工具支持,定量求解映射后的贝叶斯网络模型。新算法操作符映射规则统一,模型映射转换流程简单直观,便于工程人员掌握和应用。此外,除了能得出传统的定量结果,新算法使得GO法还具有故障推理和诊断能力。

基于贝叶斯网络的软件项目风险管理模型

提出了一种基于贝叶斯网络的软件项目风险管理模型。随着软件项目的进行,该风险管理模型能够利用不断更新的项目数据持续地预测潜在风险,确定风险源并采取适当的应对措施降低风险发生概率。经实践检验,在软件开发过程中引入该风险管理模型能够有效地对风险进行管理,提高软件开发的成功率。

基于贝叶斯网络的装备部件战斗损伤评估模型

将破片作为部件损伤的研究对象来说明损伤函数的表达方式及存在的问题,提出利用贝叶斯网络进行装备部件战斗损伤评估的方法。分析了引起部件损伤的相关因素,利用专家经验等先验知识对其属性值进行离散化处理后得到损伤因素属性列表。在此基础上建立贝叶斯网络评估模型。最后通过实例证明了该方法的可行性。

基于贝叶斯网络的态势评估诊断模型

针对传统的水电设备诊断模型通用性差等问题,提出了基于贝叶斯网络的水电设备态势评估诊断模型.该态势评估模型根据功能分为三层结构:特征级、理解级、评估级.并将贝叶斯网络中的节点按照功能分为态势节点和事件节点,采用网络推理过程将传感器采集信息作为事件节点的证据用来更新态势节点概率,并反过来影响事件节点的概率.该诊断模型在水电设备调速系统的诊断应用中的准确率达到95.2%,证实了该模型的判决可信度.

基于贝叶斯网络的系统可靠性共因失效模型

研究了应用贝叶斯网络建立共因失效系统可靠性模型的方法。应用所建模型,对典型系统进行了可靠性分析,并应用Monte-Carlo数字仿真方法进行了仿真计算。结果表明,模型的计算结果与传统的定性分析结果相吻合,且具有较高的计算精度,证明了该理论模型的正确性和有效性。

一种基于贝叶斯网络模型及多策略计算的本体映射方法

本体是共享概念模型的明确的形式化规范说明,本体映射是实现异构本体之间知识共享、重用的关键技术.结合本体和贝叶斯网络模型以及多策略方法,本文提出一种新的本体映射方法——基于贝叶斯网络模型及多策略计算的本体映射方法MSBN(Mapping based on Multi-Strategy and Bayesian Netw ork).MSBN首先将本体模型转换成贝叶斯网络模型.然后使用多策略方法(Multi-Strategy)计算不同贝叶斯网络模型节点之间的相似度,并为所有节点生成相似度表ST(Similarity Table).最后,使用迭代的映射推理过程,从相似度表中推理出新的映射关系.

基于贝叶斯网络的不确定环境装备故障推理模型

针对不确定环境下装备故障传播及推理问题,提出了一种基于贝叶斯网络的故障推理模型,利用网络结构与概率分布有效表达装备中各部件故障状态、关联关系及传播方式。首先将模型中变量按照其对应部件在装备中所处地位及层次的差别进一步分为故障检测变量、故障原因变量与故障模式变量三个子集。其次,依据维修人员在故障推理过程中的思维方式,提出了一套符合故障推理任务的模型网络结构有向边取向规则。然后,分析故障推理模型中变量条件概率分布特点,明确其在不确定性表达及参数简化中的优势。最后,建立平视显示器的故障推理模型实例,结合贝叶斯网络推理能力进行故障预测及诊断分析,验证模型的有效性。