逐步连续重新评估方法 --改进的确定药物最大耐受剂量的方法

在研究了新药第Ⅰ阶段临床试验最大耐受剂量估计方法的基础上,给出了基于启动规则的逐步连续重新评估方法(CRM),并与传统的Up-and-Down方法进行了模拟比较,结果表明:逐步CRM方法减少了受试人数,降低了受试者中毒人数的百分比,从而提高了该方法的临床可接受性.     

联合最大似然贝叶斯信道估计

在高信噪比情况下统计贝叶斯估计是一种有效的信道估计方法,但是在低信噪比时由于噪声估计不准确,其性能逐渐下降.研究了基于鲁棒的非线性降噪方法,提出了一个简化的联合最大似然贝叶斯信道估计.计算机仿真结果和分析表明这种方法在较高和较低的信噪比情况下,提高了信道估计和联合检测的性能.     

信号估计中的贝叶斯方法及应用

贝叶斯估计理论在图像处理领域有广泛的应用.结合图像去噪问题,讨论了贝叶斯最大后验概率估计技术,并推导了信号的最小均方误差估计;在此基础上,提出了一种利用后验均值准则推导维纳滤波表达式的方法.     

改进的朴素贝叶斯分类器在医疗诊断中的应用

朴素贝叶斯分类器具有高效率和可扩展性好等优点,它已经被广泛应用于文本分类、个人信用评估等数据挖掘任务中。但是其简单的结构和不合理的基本假设限制了该模型的分类精度和表述能力。应用集成学习算法和概率估计式对朴素更叶斯分类器作了两点改进,使得该模型的分类精度和表达能力都获得了一定提高。之后,将其用于一个典型的分类问题：根据患者的表面症状初步诊断病因,确定发病的人体生理系统,此模型在该问题上获得了较好的结果。     

编谱中最大载荷的确定方法

把实测和理论推导有机的结合起来 ,给出了一种精度较高的最大载荷的求解方法 ,该方法对多工况及多参数的求解也具普遍意义     

基于改进贝叶斯方法的基因调控网络构建

为了研究基因之间的复杂调控关系,使用贝叶斯网络模型来构建基因调控网络,针对以往单一贝叶斯网络模型结构学习算法精度低的问题,提出一种结合信息论构建初始网络并在该网络上进行评分搜索的基因调控网络学习方法,使用最大信息系数筛选有较高关联性的节点构建初始网络以提高解的质量,在评分搜索中使用禁忌搜索和BDe评分训练生成最终网络。之后在一组单细胞的蛋白质因果表达网络数据和大肠杆菌表达网络数据上进行构建基因调控网络实验,并在不同数据量,不同性能指标上与其他网络构建算法进行对比。实验结果表明,构建方法在不同规模的数据集上的有效性和准确率优于用于对比的其他算法。     

改进的最大优先级指标方法

对程莹提出的最大优先级指标方法中会出现违反约束条件及偏向选择相对约束条件少的项目的情况进行改进,并通过蒙特卡洛模拟考察改进的最大优先级指标方法与原最大优先级指标方法之间的优劣,研究结果表明:改进的最大优先级指标方法在约束条件控制和能力估计的准确性方面均好于原最大优先级指标方法.     

贝叶斯方法在既有结构抗力推断中的应用

利用贝叶斯方法对既有结构当前的抗力标准值进行推断,原理是假定无信息先验分布,并用样本信息修正先验信息,然后进行统计推断得到后验信息.文章提出了变异系数未知和已知情况下抗力标准值的贝叶斯推断公式,并予以验证.     

Monte Carlo方法在放射治疗计划剂量计算中的应用

为了在放射治疗计划系统中的临床应用,探讨Monte Carlo剂量计算方法。应用已经建立Monte Carlo虚拟源模型,针对一例食道肿瘤病例,完成该食道癌患者放射治疗计划各个射野的剂量计算,并进行了计划设计。研究发现,高剂量区与计划靶区(PTV)保持了很好的适形,关键器官的照射量很小,得到了很好的保护。结果表明,用Monte Carlo虚拟源剂量计算模型生成的剂量分布符合临床放射治疗的实施原则,治疗计划靶区得到了高剂量照射,危险器官受照剂量远低于耐受剂量。由于该模型的精确性,完全可以替代现有的解析型剂量计算模型。     

K2算法在贝叶斯网络结构学习中的改进研究

针对K2算法学习贝叶斯网络(BN)结构苛刻的先验节点顺序条件,提出先验信息重构方法来提高算法适用性,让K2算法得到更加精准的网络结构。对于K2算法在较小样本数据中结构精度低的问题,使用模拟退火(SA)算法对其进行优化。利用重构先验信息构建初始网络结构,改进SA算法的邻域求解方法,以求得网络的最优结构。通过学习4个BN结构,将改进的混合算法分别与K2算法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法进行优劣仿真比较。仿真结果表明:在相同的网络结构和先验条件下,该文改进的混合算法都能更好地识别网络结构,在各网络结构中无论先验经验是否准确,在结构精确度和海明距离方面都具有较强的学习能力。     

求不可约非负矩阵最大特征值及最大特征向量的一种数值方法

本文给出求任意不可约非负矩阵最大特征值及对应的特征向量的一种数值方法。我们证明了该算法的收敛定理并把它与幂方法作了比较。     

最大熵方法中特征选择算法的改进与纠错排歧

对应用最大熵原理建立语言模型的特征选取方法作了改进.用特征模板从训练样本中获得候选特征集,应用频次与平均互信息相结合的方法从候选特征集中选取特征.在选择有效特征时,对候选特征集中出现频次大于某一限值的特征或平均互信息很大的特征直接加入有效特征集,且不是每选一个特征都调用参数的求解过程,从而加快了特征选择的速度.将改进的算法应用于文本纠错建议的排歧,实验证明,所改进的特征选择算法有效.     

改进的节理岩体强度参数经验确定方法及工程应用

在节理岩体工程的数值计算及稳定性评价中,强度参数的确定至关重要.在原位试验受到各种限制无法进行时,经验确定方法不失为一种好的选择.在大量收集国内外节理岩体强度参数经验确定方法的基础之上,提出了改进的节理岩体强度参数经验的确定方法,即对完整岩石进行"尺寸效应折减"与"节理化折减"的二次折减法,并应用于某坝址区工程实例中,所得的计算值与现场实测抗压强度值接近,较以往的经验确定方法更加准确,证明了节理岩体强度的降低是尺寸效应与节理化综合作用的结果,为节理岩体强度参数的研究提供了一条新的思路.     

赤平投影方法在解析古剩磁偏角变化中的改进及应用

针对在解析古剩磁偏角变化时遇到的传统赤平投影方法已不适用的问题,采用改进的赤平投影方法并将其应用于古剩磁偏角变化的解析中。结果认为:改进的赤平投影方法不仅能够确定研究点在地球表面上的地理坐标,还能够解析研究点运动轨迹上任意一点处的古剩磁偏角,指导岩石圈板块运动引起古剩磁偏角变化规律的研究。