贝叶斯网相关论文
为揭示空铁联程乘客感知对乘客总体满意度影响情况，建立了包含目标层、中间层以及指标层的三层指标体系，结合GTT与EM算法构建了贝叶......
随着工程技术的发展和经济规模的扩大,现代工程项目出现了投资大、工期长、专业复杂度高、不确定性因素多等特点。其中不确定性因......
随着自动驾驶技术的发展,如何验证自动驾驶汽车的安全性变得越来越重要。基于场景的测试是自动驾驶测试的重要方法之一,为了快速得......
能耗是嵌入式软件系统的关键重要属性。据报道,在嵌入式系统中高达80%的能耗直接与软件执行活动密切相关。因而在电能缺乏电池更换......
航班保障主要是指航班在过站期间按照一定规则和顺序进行的航油加注、餐食配供、加水、装卸行李等地面保障环节。航班保障环节作业......
贝叶斯网(Bayesian Networks,BN)又称信度网,起源于20世纪80年代中期对不确定性问题的研究,其清晰的语义结构揭示了研究对象的内在......
作为国民经济发展的重要支柱产业之一，过程工业在生产运行时为了保障设备的安全、提高生产效率、改善产品质量，特别是尽可能避免灾难......
贝叶斯网络是伴随着影响图发展起来的一类决策分析工具,它提供了不确定性环境下的知识表示、推理、学习手段,可以完成决策、诊断、......
随着社会与生产技术的高速发展,决策在人们日常生活中越来越重要。影响图是描述复杂决策问题的图模型,作为一种不确定性决策问题的......
随着信息技术的迅速发展,信息数据急剧增长。由于原始数据本身不准确或是采用了粗粒度的数据集合,产生了大量的不确定性数据(Uncer......
为了阐述网上智能中的知识发现,该文以电子商务中的知识发现为例,具体分析了在B2C电子商务网站中进行知识发现的流程、技术和应用,......
人工生命的研究是当前的研究热点之一。贝叶斯网模型也以强大的知识表达和推理能力成为目前数据挖掘领域中的一项重要的工具。本文......
软件可靠性是计算机工程中的一个重要领域。软件可靠性评估是软件可靠性研究的重要内容,通过软件可靠性评估,量化软件可靠性有关参......
贝叶斯网学习是指用机器学习的方法从数据集中学出贝叶斯网模型。具有隐藏变量的贝叶斯网学习是指从数据集中学出具有隐藏变量的贝......
当今，传统测验越来越不能满足社会的需求，因为它只能提供给被试一个笼统的分数或能力，对于考生具体的知识状态无法获知。与传统测验相......
时间序列预测在生活和工农业生产中扮演着越来越重要的角色，它的应用遍及很多领域，极大地推动了各个领域的发展。支持向量机(SVM)是......
语义搜索(SemanticSearch)是一种将语义Web技术与搜索系统相结合以提高搜索效果的技术。学术语义搜索系统是以特定领域的实体作为......
贝叶斯网(BN)起源于人工智能领域的研究,是一种将概率统计运用于复杂领域进行不确定性推理和数据分析的工具。近年来,贝叶斯网络在......
IB方法旨在将数据对象压缩到一个预先定义好的“瓶颈”变量中,同时极大的保存另一数据对象的相关信息,发现数据对象中隐含的结构模......
目前,最能体现互联网智能化发展的是发现用户偏好,即将信息有针对性地推送给用户,体现个性化服务。因此,人们更加关注通过分析用户......
知识图谱作为海量数据的支撑技术,为搜索引擎、问答系统和推荐系统等应用提供知识服务,由实体以及实体之间关系构成的三元组是知识......
随着移动互联网的高速发展,电子商务和在线社交网络等Web2.0应用快速普及,随之产生了海量且动态变化的用户行为数据。用户评分数据......
随着移动互联网的不断发展,用户通过互联网产生了大量的用户评价数据,例如电子商务中用户对商品给出的评价,这些数据体现了用户对......
随着移动互联网的快速发展,互联网已经渗入到人们生活工作的方方面面,随之产生了大量的用户行为数据。用户行为数据中蕴含着用户的......
用户在淘宝、京东、Amazon、豆瓣、大众点评、Tripadvisor等Web2.0应用上的评分行为产生了海量评分数据,这些数据直观反映了用户对......
随着信息技术的发展,在科学研究、工程实践和金融业等计算领域产生了大规模海量的数据。处理这些领域的数据需求的计算能力大大超......
文本型Web内容(Textual Web Content,TWC)包含电子邮件、网页新闻等。以TWC文档中实体关联为基础,可完成数据获取、关系强度评估、......
贝叶斯网是描述随机变量间关系的一种模型,它以有向无圈图(DAG)表示随机变量的条件独立关系,以条件概率表示随机变量依赖关系的强......
随着互联网的快速发展和用户规模的不断扩大,互联网上的各种应用包括电影应用平台、电子商务网站,以及论坛等得到了飞速发展。越来......
知识图谱中实体所涉及的关系之间通常具有相互依赖的性质,基于这种依赖性可利用数据中的新实体来构造更多的三元组从而补全知识图......
期刊
贝叶斯网是20世纪80年代提出的不确定性推理方法,是用来表示变量之间连接概率的图形模式,它为因果关系提供了一种自然而有效的表达......
三维草图语义描述是三维草图理解研究的基本问题之一,其中线型标注是三维草图语义描述的基本方法,三维草图交点识别又是三维草图线......
贝叶斯网(BN)是人工智能领域不确定知识表示和推理的经典工具,现已被广泛运用于数据挖掘、医疗诊断、模式识别、工业控制、语音识......
学位
绝大多数复杂性状疾病(complex diseases)都是多基因病(polygenic disorders),随着人类基因组单型图( HapMap)的逐步完成,单核苷酸......
医院病历信息管理系统是医院信息管理重要组成部分。病历数据是医疗信息的核心,贯穿于患者医疗的各个环节。这类数据中隐藏着许多......
本文对数据缺失和网络结构未知情况下学习贝叶斯网问题进行了相关研究,并提出了几个有趣有效的解决方案。首先,利用并行策略下的PA......
大型相控阵雷达具有功能复杂、设备量大、集成度高等特点,一旦发生故障,将很难定位与隔离。其解决途径是在研制雷达的时候并行开展......
电力系统运行中总会受到自然和人为因素的干扰,导致电力系统不可避免的发生故障。而故障发生后,大量的警报信息传入调度中心,将给......
不确定性问题一直是人工智能领域研究的焦点,在不确定性环境下进行推理和决策日益受到人们的关注。贝叶斯网将概率论和图论有机结......
条件独立模型刻画随机变量间的因果关系，实际生活中事件之间的因果关系常常通过概率分布函数来描述，这就使得一些图上的概率分布特别......
图像分割为理解图像提供了基础,比如,目标识别、图像检索等等。但是,图像分割仍然是一个棘手的问题,一种理想的图像分割框架是,它......
