Bayes网络学习的MCMC方法

基于Bayes统计理论,提出了一种从数据样本中学习Bayes网络的Markov链Monte Carlo(MCMC)方法。首先通过先验概率和数据样本的结合得到未归一化的后验概率,然后使用此后验概率指导随机搜索算法寻找“好”的网络结构模型。通过对Alarm网络的学习表明了本算法具有较好的性能。

证券投资预测中的多层Bayes方法

本文提出了一种证券投资的分析方法——多层 Bayes方法。首先根据统计分组的方法 ,应用 Bayes统计理论建立预测模型对证券投资进行预测 ,然后结合实际问题进行了计算。

某型武器装备的Bayes可靠性验收试验方案研究

现代武器装备从论证、研制、定型到生产、列装的周期逐步缩小,武器装备更新速度加快。这就要求在保证装备可靠性要求不变的情况下,提高可靠性验收效率。鉴于此,本文充分考虑了某型武器装备在研制阶段的可靠性试验信息,借助于Bayes可靠性理论制定装备可靠性验收试验方案,在确保较好验收效果的前提下,减少定型阶段的装备可靠性试验时间。本文在详细阐述Bayes可靠性验收试验方案的原理及步骤的基础上,通过实例计算,验证了该方法的可行性。

最优Tikhonov正则化矩阵及其在卫星导航定位模糊度解算中的应用

首先,用贝叶斯(Bayes)统计理论的观点,把未知参数看作随机变量,引入未知参数的无信息先验分布函数,从数学上推导了均方误差最小意义下的正则化矩阵;然后,结合最优正则化矩阵和快速截断奇异值算法,提出了一种新的正则化方法;最后,探讨了新方法在全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System, GNSS)模糊度解算中的应用。通过一组GNSS模糊度解算实验,比较了最小二乘(least squares,LS)方法、L曲线岭估计和新方法的性能。结果表明,新方法解算成功率略高于L曲线岭估计,远高于LS方法;计算耗时略大于LS方法,远小于L曲线岭估计。

多状态试验数据融合处理方法

针对Bayes统计理论在工程应用中存在的一些疑问和指责,如验前信息的可信性、验前分布假设的主观性等,进行了深入的研究,提出了一套有效的验前信息综合利用方法,主要包括验前信息的获取、分类、检验、可信度计算、融合处理等内容,解决了Bayes统计理论成功运用的关键问题.