基于Bayes概率的用户兴趣发现

本文结合网页结构,充分考虑用户在网页的滞留时间和页面切换,基于Bayes概率提出了一种能挖掘出优良的用户兴趣迁移模式及感兴趣的页面。采用本文提出的思想及算法,再结合人工智能策略,将能更好地辅助网站设计,并为电子商务的决策提供充分依据。

基于Bayes概率模型的单基因遗传病复发风险估计与分析

遗传咨询是在一个家庭范围内预防遗传病患儿出生的最有效的措施,其中遗传病复发风险的估计为遗传病咨询的核心内容。正确估计遗传病,特别是单基因病遗传病的复发风险,对遗传病的预防具有重要的指导作用。基于Bayes理论(条件概率模型)的遗传病复发风险估计,使得遗传病咨询及遗传病诊断更趋定量化。本文就Bayes概率模型应用于单基因遗传病复发风险估计的原理和方法进行了简要的阐述和分析。

基于Bayes概率的用户访问路径及其发现算法

用户访问模式的数据挖掘 ,研究如何从用户与 Web服务器的交互数据中发现隐含的规律性。本文根据交互数据的特点 ,提出一种基于 Bayes概率的用户访问模式表示法 ,并给出基于这种模型的频繁访问路径发现算法。

序贯Bayes概率比检验在雷达可靠性试验中的应用

依据经典概率统计原理设计试验方案进行舰炮雷达靶场可靠性试验，试验统计分析需要较大样本量，实施难度大。利用Bayes序贯概率比检验，可以有效解决这一问题。本文从经典概率统计可靠性检验入手，详细介绍基于Bayes序贯概率比检验理论的可靠性检验原理及方案，并结合某型雷达试验实例进行分析，介绍其在雷达可靠性试验中的应用。

Bayes概率模型在新生儿黄疸阴阳属性判别中的应用

目的探讨Bayes概率模型在新生儿黄疸阴阳属性判别中的应用价值。方法将107例出生后10天内入院的新生儿黄疸患儿,按中医辨证分型分为阳黄组(68例)和阴黄组(39例)。分析可能与新生儿黄疸有关的胎内因素、出生时及出生后因素,入院当日或次日化验血常规,肝、肾功能,心肌酶等指标。应用非条件Logistic回归模型及Bayes判别分析筛选有判别意义的指标;建立阴黄及阳黄的Bayes概率模型并进行评价。结果经非条件Logistic回归模型及Bayes判别分析筛选出的对新生儿黄疸阴阳属性有判别意义的指标为:母亲年龄、妊娠期糖尿病、胎龄、窒息史、ABO溶血病、红细胞分布宽度(red blood cell distribution width,RDW-SD)、大血小板比率(platelet-large cell ratio,P-LCR)、血清直接胆红素(serum direct bilirubin,DB IL)、碱性磷酸酶(alkaline phosphatase,ALP)及胆碱酯酶(cholinesterase,CHE)。利用SPSS进行Bayes判别分析,得到Bayes判别函数系数。根据判别函数系数建立Bayes判别函数:阳黄y_1=-21.701+2.589×母亲年龄+1.037×妊娠期糖尿病-1 7.175×窒息史+13.876×胎齿争+6.303×ABO溶血病+2.1 16×RDW-SD+0.831×DBIL+0.012×ALP+1.697×LCR+0.001×CHE;阴黄y_2=-33.51 1+2.991×母亲年龄+3.960×妊娠期糖尿病-12.877×窒息史+11.848×胎龄+1.820×ABO溶血病+2.231×RDW-SD+0.999×DBIL+0.023×ALP+1.916×LCR+0.002×CHE。对判别函数进行假设检验,Wilks′λ=0.393,P=0.000,故判别函数有统计学意义。对其进行考核,阴黄及阳黄的符合率均在90%以上。结论通过构建Bayes概率模型可以较准确地判别新生儿黄疸的阴阳属性。

乳腺癌淋巴结转移分析中Bayes逆概率法和Logistic回归的应用

通过对与乳腺癌腋淋巴结转移概率有关的３个危险因素运用Ｂａｙｅｓ逆概率法和Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析进行分析，探索两种方法在临床应用上的适用性，以期为选择手术方案提供依据。分析结果：Ｂａｙｅｓ逆概率法的一致性为５７．３％，Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归分析的一致性为６４．６％。后者优于前者。

基于Bayesian网络的缺损数据处理方法

总结了处理缺损数据的几种方法 ,并提出一种基于 Bayesian网络的缺损数据处理方法。Bayesian网络能够将样本数据和先验信息有效地结合起来。最后通过一个实例验证了该方法的有效性和正确性。

基于Bayes的对等网信任模型仿真与分析

针对对等网络环境中的信任关系的复杂性,动态性和不确定性以及传统的信任管理模型不能很好地适应对等网络,对基于Bayes概率统计的信任量化模型进行仿真与分析,在信任计算中,引入经验贝叶斯估计来计算直接信任值和推荐信任值,节点根据自身的情况进行权重分配,计算综合信任评价,最后提出了信任模型在对等网络中的实现方法。仿真结果显示,该模型具有很好的动态适应能力,可以有效地检测并隔离系统中的恶意节点,降低系统的服务失败率。

基于Bayes后验概率的设备故障诊断模糊分析方法在空调维修中的应用

空调设备故障发生具有一定的随机性,故障征兆与故障成因之间以及人的经验判断又存在一定的模糊性.对于空调设备维修必须既要考虑故障发生的随机性因素,又要考虑分析诊断过程中的模糊性因素.鉴于这一考虑将Bayes后验概率表示和模糊分析方法应用于空调设备维修的故障诊断.实例验证了该方法具有一定的实用性.

一种基于贝叶斯概率诊断及药敏分析系统数据挖掘的设计

医生诊断疾病是一个复杂的决策过程,临床用药更是治疗的重要环节。根据贝叶斯(Bayes)概率法,提出了一种基于贝叶斯概率诊治疾病的解决方案,该方案包括临床用药的药敏试验分析,并用一定的计算机程序算法实现了这一方案。在实际应用中,它可以扩展应用到辅助专家系统的设计中以及临床规范用药的研究中。

临床诊断概率模型的建立与改进

介绍建立临床诊断问题数学模型的思路、过程和改进方法,并通过计算得到相应的结论:在一定条件下进行病情普查或诊断时,必须综合考虑多个指标才能提高诊断的正确率.该模型是较为理想的模型,具有一定的推广意义.

向量空间模型中特征词的区分度的定量研究

本文提出了关于一个词的文本类间频率的概念 ,给出一个词在文本分类中的区分度的定义 ,讨论了区分度的性质 ,提出了选择特词新的方法 ,定义了特征词的权重 ,建立了向量空间模型的一套加权距离分类规则。实验结果表明 。

骑行者智能手机使用行为的影响因素与风险情景

对校园内部骑行者使用手机行为的原因和情景,开展了基于人机工程学的综合研究。通过当面采访、实地录像记录,统计了骑行中使用手机的比例;通过问卷方法,调查了骑车人使用手机的频度及原因、以及对于骑行中使用手机行为影响的认识。构建Bayes二项互补双对数概率模型,综合对骑行中使用手机行为的因素,分析了行驶环境、行驶时间、天气等客观条件和骑行者的性别、习惯、心情等主观因素。结果表明:所调查的校园内骑行者使用手机的概率为3.2%,骑行情景多发生在路段和工作日时间。该研究结果可为骑行文明规范的引导和相关安全法规的设定提供了依据和方向。

基于Bayes公式的信任评估

Bayes公式在很多学科、领域都有着广泛的应用.为了在教学中明确Bayes公式的形式和应用,以Bayes公式在信任评估中的应用为主题,开展专题研究.分别演示和推导了Bayes公式的事件形式在信任累积中的应用和Bayes公式的概率密度函数形式在P2P商业模式中的信任评估.文章既展现了基于Bayes公式的信任累积及虚拟环境下信任评估的过程,也体现了Bayes公式的灵活、有效的应用价值;这对Bayes公式的教学和科研都有一定的启迪价值.

Logistic回归模型和判别分析方法的比较分析

Logistic回归模型和判别分析方法都可以达到对样本分类的目的,比较和分析这2种方法的差异以及其各自的特点,可以为更好的应用提供参考。从类别表现、样本情况、归类函数、归类原则、预测功效等5个方面对Logistic回归模型中的基线-类别Logit模型和判别分析方法中具有代表性的Bayes后验概率判别、Fisher判别的基本思想和步骤进行比较,并通过"鸢尾花"样本数据的品种判别对这3种方法进行了实证分析。Logistic回归建立了总体各因子与总体类别的回归模型,在因子与类别之间形成了解释与被解释的关系;通过对回归系数的检验,可以探究各因子对总体类别的影响程度;为了取得更好的预测效果,在各种模型中,应尽量增大训练样本的容量。

截尾Gamma分布无失效数据的贝叶斯可靠性分析

对无失效数据(ti,ni),在时刻ti的失效概率pi=P{T刍ti}的先验分布为截尾Gamma分布时,给出了pi的Bayes估计和多层Bayes估计,从而得到无失效数据情形可靠度的估计.