基于本体的旅游网络评论情感分析与预警系统

挖掘旅游海量评论信息,智能分析用户情感,从而改进旅游产品和服务,是旅游电子商务成功的关键。论文从旅游网络评论信息出发,研究微博情感词汇本体的构建和基于贝叶斯分类算法的情感分类,实现了一个基于本体的旅游网络评论情感分析和预警系统。系统不仅节省了大量人力和物力,而且对制定合理的旅游政策具有一定的参考价值。     

贝叶斯网络分类器结构与变量分布的差异性分析

为了提高鉴别式学习策略训练的贝叶斯网络分类器的分类精度,分析了贝叶斯网络结构与数据中变量分布之间的差异对贝叶斯网络分类器性能的影响,实验以网络结构的实际联合概率分布的树型近似描述为基准,删除在条件对数似然函数极大化过程中不起作用的边,生成具有同一联合概率分布的不同描述程度的网络结构.实验结果表明,只有当网络结构表现力不足时,鉴别式参数学习才能起积极作用;而当网络结构中有多余的边时,反而容易受其制约.从而验证了网络中多余的边对分类器性能没有影响的观点是片面的.     

贝叶斯框架下的LS-SVM在热连轧机轧制力预报中的应用

利用贝叶斯置信框架推断最小二乘支持向量机模型参数并建立贝叶斯最小二乘支持向量机非线性预测模型.在推断第1层确定模型最优参数,第2层确定正则化参数,第3层确定核参数.将该模型用于某1800热连轧轧制力的预测,在预测精度和速度上都取得了较好的效果.     

基于粒子群算法的双辊铸轧工艺优化

针对双辊铸轧过程中凝固终点位置这一关键参数,基于贝叶斯方法的神经网络和理论模型,根据经验模型及熔池断面几何关系建立凝固终点位置数学模型.在化学成分和工艺约束已知的条件下,采用粒子群优化算法针对凝固终点位置这一铸轧过程中的关键因素进行相应的工艺参数的优化计算.铸轧实验结果验证了优化结果的可行性,从而为提高双辊铸轧板形和板厚的控制精度,改善铸带表面质量提供可能.     

贝叶斯网络在水资源管理中的应用

为了解决水资源管理中具有不确定性的多目标决策问题,将贝叶斯网络方法引入水资源管理中.通过对实例系统中变量间相互关系的分析,构建描述变量间不确定性关系的贝叶斯网络模型,其中包括表示其依赖关系的有向无环图和表示其具体概率依赖程度的条件概率表,并在6个目标变量均达到预期目标的前提下进行概率推理.实例结果表明:当补偿款数额增加到500元/亩①时,所有的目标变量均可达到最优,因此确定出政府应给农民补偿款的数额为500元/亩的合理水资源决策方案.贝叶斯网络以图模型的方式直观地表达了实例系统中变量之间的不确定性关系,概率推理的结果兼顾了环境效益以及农民的利益,使多个预期目标均达到了最优,有效地解决了水资源管理中具有不确定性的多目标决策问题.     

基于贝叶斯网络的高层住宅纠偏加固风险评估

针对采用掏土迫降、地基基础注浆加固施工方案的房屋纠偏加固工程,提出基于贝叶斯网络的高层住宅纠偏加固风险评估。将事件树输出的事件序列作为事故树的中间事件,构造出纠偏加固工程的事故树,将构建的事故树转化为贝叶斯网络,依据专家经验及问卷调查的数据确定贝叶斯网络中的参数,并以此为基础对项目进行风险评价,确定影响纠偏加固的关键风险因素并进行风险控制。应用该方法对房屋纠偏加固进行风险评价,验证该方法切实可行,为决策者提供了理论依据。     

多状态电子装备可靠性评估方法研究

电子装备潜隐性故障是工程实践中的客观存在,正确评估多态电子装备的可靠性状态是进行潜隐性故障分析的前提.在考虑电子装备"安全-潜在故障-故障"三种工作状态的基础上,建立了多状态电子装备状态模型,提出了基于贝叶斯网络的多状态电子装备可靠性评估方法,实现了对系统可靠性状态的有效评估.实例分析表明,多状态贝叶斯网络可靠性评估模...     

基于贝叶斯网络的计算机网络设备级故障诊断

贝叶斯网络能够用图形化的方式表示对象间的依赖关系,并支持不确定推理。研究基于贝叶斯网络的计算机网络设备级故障诊断方法,描述故障诊断模型的构造方法,设计故障诊断算法,并通过仿真验证该方法的有效性。     

动态测量不确定度贝叶斯评定的改进方法研究

动态测量不确定度的评定一直是比较复杂的问题,到目前为止,国内外有许多学者对这一问题进行了探索与研究,给出了一些评定的方法,但这些方法都存在自身的缺点与不足,还不能给出十分精确的评定结果。因此,通过对现有基于贝叶斯理论的动态测量不确定度评定方法进行分析,用最大熵原理改进其先验分布的选择与计算方法,从而有效提高计算后验分布的精度,最终提高不确定度的计算准确度。     

基于贝叶斯网络的系统测试性建模与分析

针对现有测试性建模方法对系统不确定信息描述及分析上的不足,提出了基于贝叶斯网络的测试性建模与分析方法。首先结合贝叶斯网络的基本理论,阐述了系统测试性模型的构成要素及建立流程,用相关性矩阵表示系统故障-测试之间的关联,用条件概率矩阵描述两者间的不确定信息;然后给出了测试性指标的具体分析过程和算法;最后通过实例验证了方法的有效性。