分层贝叶斯网络模型研究

贝叶斯网络模型是近年来智能推理研究的热点。提出一种分层贝叶斯网络模型,通过构建虚拟节点,将底层贝叶斯网络的推理结果作为不确定证据,输入到对应的上层网络节点中,以代替该底层贝叶斯网络。结果表明该方法是有效可行的。     

大米供应链中黄曲霉菌风险概率快速评估方法

针对大米供应链中黄曲霉菌的定量风险评估分析时间过长等问题,提出了一种基于贝叶斯网络推理与微生物生长预测模型结合的快速风险评估的建模方法。该模型通过贝叶斯公式得到各节点的联合风险概率分布,并将黄曲霉菌的生长预测模型加入供应链节点中,进而得出各节点黄曲霉菌风险概率的解析解。最后通过对供应链中不同温度下黄曲霉菌的风险概率对比进行案例验证。结果表明,该方法能快速有效地反映供应链节点的风险概率,为企业在生产流通过程中预防和管理安全风险提供有力的工具,具有重要的理论和应用价值。     

地下洞室群施工进度完工风险方法的研究

文章针对PERT、MC等方法在计算完工概率时存在的局限性,结合历史数据和专家知识,提出了进度贝叶斯网络模型,该方法能够很好地计算得出项目中每一个节点完工风险情况,通过案例分析说明,该模型为工程决策者在进行项目进度风险决策时提供重要依据。     

基于模糊贝叶斯网络的门座式起重机起升机构电气故障诊断的研究

为了明确门座式起重机起升机构电气故障发生的关键因素,按照相关资料文献,利用贝叶斯网络构建了拓扑结构,并结合模糊理论的相关知识,利用三角模糊数和条件概率表(CPT)得出事件的条件概率,依据贝叶斯网络推理得出故障诊断的后验概率。利用Ge NIe软件的诊断推理和灵敏度分析,可以准确找出导致门座式起重机起升机构发生故障的最关键因素。将计算得到的结果与实际经验对比表明该方法对于诊断门座式起重机起升机构故障是切实可行的。     

基于JXTA网络节点RPV表的JPDV算法

针对基于JXTA平台的P2P网络底层网络拓扑失配,造成消息在网络传播过程中传输效率低下,网络资源浪费严重的问题,提出了一种基于JXTA网络节点集合点路由RPV表的时延统计向量(JPDV)算法.该算法中节点选择信誉度好、能力高的集合点作为界标节点,通过周期性对界标节点进行时延探测来构造时延统计向量并计算出距离值,然后与原逻辑邻居节点距离值比较,用距离值较小者更新节点路由表,使得在通信时选择距离自己较近的节点进行路径构造,从而提高与底层网络拓扑的匹配度.仿真实验结果表明,该算法可减少链接长度,提高检索效率,具有合理性和有效性.     

基于贝叶斯网络的软件系统需求风险评估研究

现阶段,对软件的可靠性进行评估通常是以贝叶斯理论作为基础进行评估,本文中对软件系统需求风险评估的方法是通过构造贝叶斯网络模型,从而对需求风险以及需求风险源之间的关系进行描述,定量的描述每个节点所对应的需求风险所发生的概率以及风险产生的影响,进而得出综合的需求风险值,从而构建起软件系统需求风险评估模型,为风险管理员识别高风险的软件需求模块提供依据。该软件系统需求风险评估方法的设计主要分为三个流程模块,分别为:风险识别模块、风险分析模块以及风险评估模块。     

连续型贝叶斯网络在制丝工艺过程稳态优化中的应用

为弥补传统制丝工艺过程稳态优化方法的不足,基于贝叶斯网络分析方法构建了以工艺参数为节点、影响关系为路径、影响大小为路径参数的网络模型,通过定量分析工艺参数间的关系,实现制丝过程中关键参数的优化调整。以昆明卷烟厂制丝线数据为对象对网络模型进行验证,结果表明:6个关键参数的网络模型预测值与真实值间的偏差均在1%以内,预测值与真实值间平均偏差为0.52%,优于真实值与工艺标准设定值间平均偏差(0.85%),表明该模型具有较高的准确性。该技术可为进一步优化和完善制丝工艺过程提供支持。     

大型水泥厂生产线的故障自动诊断系统的设计方法

为了满足大型水泥厂生产线中故障诊断的实时性和准确性要求,结合对大型水泥厂生产线故障类型的特点,提出一种基于贝叶斯模型的大型水泥厂生产线的故障自动诊断系统设计方法。该系统充分利用了贝叶斯易于调整的特点和较强的学习推理能力,并结合专业人员的经验知识,因而能够对大型水泥厂生产线中的故障进行实时和准确的诊断。     

基于贝叶斯网络的酱卤肉制品安全预警研究

目的简要介绍贝叶斯网络基本概念和算法,建立贝叶斯网络预警模型对酱卤肉制品进行安全预警。方法利用领域专家知识对可能影响酱卤肉食品安全的重金属污染物、兽药残留、食品添加剂、微生物、非食用物质5个方面的因素进行分析,划分食品安全状况等级与预警指标;运用最大似然估计算法和贝叶斯网络建立酱卤肉制品安全预警模型结构,使用VS code软件进行仿真实验,对酱卤肉制品安全的风险程度进行分类预测。结果贝叶斯网络模型得到的酱卤肉制品总体情况与实际的数据统计值的误差在0.005-0.006的范围内,属于合理误差范围。BP神经网络和贝叶斯网络的平均准确率分别为0.85和0.99。在此次实验中,贝叶斯网络的准确率较高。结论在小样本情况下,贝叶斯网络在酱卤肉制品安全风险预警中具有较高的准确率,是一种能准确、稳定实现酱卤肉制品安全风险预警的算法,且方法优于BP神经网络。     

基于贝叶斯网的城市道路交通事故机理分析

认识事故发生机理是预防交通事故的基础,首先运用层次分析法,给出引发交通事故的单因素权重排序,确定贝叶斯模型的显性变量,同时引入两个隐节点来表征各因素之间的依赖关系,针对镇江市解放路路段事故数据,运用Netica建立各成因耦合作用的机理模型,结果表明,实际交通事故形态与理论分析相吻合,证明该模型可以作为城市道路交通安全改善方案的理论依据。     

贝叶斯网络分析电梯风险不确定性研究

电梯即是人们生活关系密切的交通和运输工具,又是存在安全隐患的特种设备,其安全运行关系到人们的生活生产质量安全和经济效益。本文结合工作实践引入适合大型数据库数据挖掘的贝叶斯网络,推理电梯八个子系统间的不确定性风险。     

基于CAN总线和OPC技术的分布式横向控制系统

针对纸张的横向质量控制是由多组大规模执行器协调控制的结构特点,设计了一种基于CAN总线和OPC技术的分布式横向控制系统,具有扩展性强、实时性高的特点。主控制节点通过CAN总线网络对各组执行器进行实时控制,并通过OPC技术实现了测量数据、现场信息的存取与共享;设计了基于CAN总线的智能执行器和相应的底层通信软件以完成局部信息处理与底层控制;并通过实际应用效果证明了该系统的可行性和有效性。     

基于贝叶斯网络的计算机经济信息系统可靠性模型及其应用

贝叶斯网络的主要功能在于解决复杂设备不确定性和关联性所引起的故障。随着计算机用户的不断增加,原有的经济信息系统可靠性模型,在解决问题和分析信息的时候,都表现出了不足,已经满足不了用户的需求,而贝叶斯网络的强大优势和良好的适用性,能够帮助计算机经济信息系统可靠性模型更好的应用。     

贝叶斯网络在微生物定量风险评估中的应用

文章介绍微生物风险评估的基本理论,归纳构建微生物预测模型的软件模块;分析贝叶斯网络的特点,综述其在食源性微生物定量风险评估中的应用。并在该基础上,对贝叶斯网络在微生物定量风险评估中的应用进行展望。     

纺织材料设计反问题的贝叶斯统计推断方法

针对具有不适定性纺织材料设计反问题,给出了利用贝叶斯蒙特卡洛方法求解纺织材料单参数和多参数反演问题的一种新方法。因织物稳态热湿传递模型的非线性和反问题的不适定性,基于贝叶斯统计推断方法的纺织材料类型、厚度、孔隙率等参数的后验概率分布推断是一种有效的方法。这种方法将参数的先验信息描述为先验概率密度,构建了纺织材料设计反问题的数值算法。数值实验结果表明,与马尔科夫链蒙特卡洛抽样算法相匹配的贝叶斯推理可用来求解纺织材料设计反问题。     

基于贝叶斯网络对全国PM2.5浓度影响因素分析

为能更有针对性的控制PM_(2.5)浓度,对2000-2017年间全国31个省市PM_(2.5)浓度数值和由专家先验得出的影响PM_(2.5)的六种人为因素分别建立了基于BIC评分函数、K2评分函数进行结构学习的两种贝叶斯网络模型、支持向量机模型、K-近邻模型进行分析。利用5-折交叉验证对四种模型进行评估。发现在样本量不太大的情况下,贝叶斯网络表现出更好地稳健性与优越性,而基于K2评分函数进行结构学习的贝叶斯网络模型具有更好地分类性能。为政府相关部门对我国PM_(2.5)浓度更加有效的控制,以及采取更加具有针对性的治理方案提供了思路与方案。     

南京市仙林地区地下物流网络节点建设模型

地下物流网络具有占用空间资源少、运输速度快、环境污染小的特点,对缓减大城市的地面交通压力,增加运输效率和减少环境污染等有着巨大的作用。文章以南京市仙林地区为例,以Toregas集合覆盖模型为基础,结合0-1整数规划模型,以节点数为目标函数,以服务覆盖范围为约束条件,采用Chvatal算法求解,并借助LINGO计算,求解出针对南京市仙林地区地下物流网络建设的节点需求。结果表明:整个南京仙林地区的地下物流网络需要29个一级节点,36个二级节点,服务范围即可覆盖整个区域。并且,节点覆盖密度与地图上建筑分布的趋势一致。因此,该地下物流网络节点群能较好地满足当前的物流需求,表明模拟求解的结果较好,可以作为地下物流网络节点设计的初步方案。     

基于A1优化的无线传感网拓扑构建方法的研究

针对在无线传感器网络下的A1拓扑结构模型中存在的问题,进行了改进。综合考虑了节点的负载均衡,剩余能量等因素。通过节点剩余能量和节点的度的乘积,作为选取节点的标准。该方法使用较小的数据包来传递消息,且每个节点只传递一次来形成拓扑结构,从而减少能量开销。     

基因工程大肠杆菌BL21产β-甘露聚糖酶的代谢流研究

该研究基于化学计量平衡建立重组大肠杆菌（Escherichia coli）BL21产β-甘露聚糖酶的代谢流模型,通过比较模型预测的CO2释放通量值和实验测定的CO2释放通量值验证该模型的可靠性,分析菌体合成通量和β-甘露聚糖酶合成通量分别最大时的极端代谢流分布,并对代谢网络节点（葡萄糖-6-磷酸、丙酮酸）进行分析。结果表明,模型预测的CO2释放通量值和实验测定的CO2释放通量值无显著差异（P＞0.05）,模型可靠;通过极端代谢流分析得出,最大菌体合成通量为9.39 h-1,最大β-甘露聚糖酶合成通量为0.18 mmol/（g·h）;通过代谢网络节点分析得出,葡萄糖-6-磷酸为柔性节点,丙酮酸为刚性节点,为提高β-甘露聚糖酶的生产能力提供理论依据。     

一种具有激励效用的P2P网络信任模型

在基于兴趣共同体的信任模型中,为兴趣共同体设置超级节点,主要用于共同体内节点信息的存储、节点信誉值的简单计算和存储等。对于高可信节点和充当超级节点的节点进行奖励,对于信誉值过低的节点进行惩罚。分析及仿真实验表明,该策略能有效提高节点充当高信任值节点的主观能动性和担负超级节点职能的积极性,保证较高的交易成功率,促进P2P网络的良性发展。