ERDAS-NDVI【MODELER】
另外，ERDAS MODEL做NDVI分类
首先说如何做NDVI，虽然ERDAS里有个现成专门可以做NDVI的的地方，但是我们注意到TM4+TM3可能为0，当除数为0时系统会报错，所以应该在分母上加0.001或0.0001都可以。这样分母就不会为0了，同时注意输出图象类型要是float single，否则做出来的结果可能是空白图象。
NDVI：归一化植被指数
和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关。
1、NDVI的应用：检测植被生长状态、植被覆盖度和消除部分辐射误差等；
2、-1<=NDVI<=1，负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光高反射；0表示有岩石或裸土等，NIR和R近似相等；正值，表示有植被覆盖，且随覆盖度增大而增大；
3、NDVI的局限性表现在，用非线性拉伸的方式增强了NIR和R的反射率的对比度。对于同一幅图象，分别求RVI和NDVI时会发现，RVI值增加的速度高于NDVI增加速度，即NDVI对高植被区具有较低的灵敏度；
4、NDVI能反映出植物冠层的背景影响，如土壤、潮湿地面、学、枯叶、粗超度等，且与植被覆盖有关；
1、植被覆盖度是指植被植株冠层或叶面在地面的垂直投影面积占植被区总面积的比例（周国林，1982；Greig-Smith，1964；Chapman，1976），又称为投影盖度（曲仲湘等，1983）。这一指标具有一定的相对性，同一片植被，因被纳入统计的范围不同而表现为不同的植被覆盖度。其范围分布在0-1之间，数值越大表明植被覆盖度越高。国内外研究表明，植被指数反映了植被的状况，同植被覆盖度有良好的相关关系，通过计算NDVI（归一化植被指数），建立NDVI同植被覆盖度之间关系的经验公式，来计算植被覆盖度。
2、NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）归一化植被指数，又称标准化植被指数。其计算公式为：NDVI=NIR-R/NIR+R
其中，NIR为近红外波段（0.7-1.1μm），R为红波段（0.4-0.7μm）。
NDVI长期以来被用来监测植被变化情况，也是遥感估算植被覆盖度研究中最常用的植被指数。是植物生长
状态以及植被空间分布密度的最佳指示因子，与植被分布密度呈线性相关。
NDVI计算结果会分布在0至1之间，一般说来，NDVI数值越高说明植被覆盖、长势越好。
ERDAS软件菜单Interpreter-Spectral Enhancement-Indices中有现成的ndvi指数的模块，直接调用就好。
3、构建NDVI计算模型。首先是打开ERDAS软件，选择MODELER工具，单击Model Maker 打开工具面板，开始创建模型，生成ndvi.img，数据类型是float Single；
4、同上一步，建模生成植被覆盖度.img，输入数据为上一步生成的ndvi.img，植被覆盖度的表达式为：f(c)=(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)，生成覆盖度数据，数据类型仍然是float Single；切记！
5、NDVImax，NDVImin近似值查找：在ERDAS软件的VIEW窗口中打开生成的ndvi.img，在VIEW窗口的工具栏中点击info工具，在弹出的窗口中有一个Statistics info项，其中有一个min和max，此值即可为相应的最大值和最小值；
6、在ARCGIS9.3中调用3D Analyst或者Spatial Analyst模块，点击Reclassfy，输入第4步中生成的float Single覆盖度数据，在old values栏中显示的是从0-1的覆盖度数值，这种类型的数值在使用时不太方便，与土壤侵蚀强度分析的要求不一致。
7、点击右边的classify，调整第二行的classes为4，在Break Values中将值改为0.3，0.45，0.60，最后一个用默认的值，指定输出栅格数据名称，如fgd等；
8、在3D Analyst或者Spatial Analyst模块的下拉菜单中选Convert-raster to feature，输入第7步中生成的栅格数据，如fgd，字段为VALUE，指定输出矢量多边形的文件名，OK；
9、用研究区的边界切生成的覆盖度矢量数据，在ARCVIEW中编辑属性表，添加一个字段，将gridcode字段中的1、2、3、4分别修改成<30%、30-45%、45-60%及60%以上，就此完成。
曲柄连杆机构运动学仿真
课程设计任务书
目录 1 绪论 (1) 1.1CATIA V5软件介绍 (1) 1.2ADAMS软件介绍 (1) 1.3S IM D ESIGNER软件介绍 (2) 1.4本次课程设计的主要内容及目的 (2) 2 曲柄连杆机构的建模 (3) 2.1活塞的建模 (3) 2.2活塞销的建模 (5) 2.3连杆的建模 (5) 2.4曲轴的建模 (6) 2.5汽缸体的建模 (8) 3 曲柄连杆机构的装配 (10) 3.1将各部件导入CATIA装配模块并利用约束命令确定位置关系 (10) 4 曲柄连杆机构导入ADAMS (14) 4.1曲柄连杆机构各个零部件之间运动副分析 (14) 4.2曲柄连杆机构各个零部件之间运动副建立 (14) 4.3曲柄连杆机构导入ADAMS (16) 5 曲柄连杆机构的运动学分析 (17) 结束语 (21) 参考文献 (22)
1 绪论 1.1 CATIA V5软件介绍 CATIA V5(Computer-graphics Aided Three-dimensional Interactive Application)是法国Dassault公司于1975年开发的一套完整的3D CAD/CAM/CAE一体化软件。它的内容涵盖了产品概念设计、工业设计、三维建模、分析计算、动态模拟与仿真、工程图的生成、生产加工成产品的全过程，其中还包括了大量的电缆和管道布线、各种模具设计与分析、人机交换等实用模块。CATIA V5不但能保证企业内部设计部门之间的协同设计功能而且还可以提供企业整个集成的设计流程和端对端的解决方案。CATIA V5大量应用于航空航天、汽车及摩托车行业、机械、电子、家电与3C产业、NC加工等领域。 由于其功能的强大而完美，CATIA V5已经成为三维CAD/CAM领域的一面旗帜和争相遵从的标准，特别是在航空航天、汽车及摩托车领域。法国的幻影2000系列战斗机就是使用CATIA V5进行设计的一个典范；波音777客机则使用CATIA V5实现了无图纸设计。另外，CATIA V5还用于制造米其林轮胎、伊莱克斯电冰箱和洗衣机、3M公司的粘合剂等。CATIA V5不仅给用户提供了详细的解决方案，而且具有先进的开发性、集成性及灵活性。 CATIA V5的主要功能有：三维几何图形设计、二维工程蓝图绘制、复杂空间曲面设计与验证、三维计算机辅助加工制造、加工轨迹模拟、机构设计及运动分析、标准零件管理。 1.2 ADAMS软件介绍 ADAMS即机械系统动力学自动分析(Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems)，该软件是美国MDI公司(Mechanical Dynamics Inc.)开发的虚拟样机分析软件。目前，ADAMS己经被全世界各行各业的数百家主要制造商采用。根据1999年机械系统动态仿真分析软件国际市场份额的统计资料，ADAMS软件销售总额近八千万美元、占据了51%的份额。 ADAMS软件使用交互式图形环境和零件库、约束库、力库，创建完全参数化的机械系统几何模型，其求解器采用多刚体系统动力学理论中的拉格郎日方程方法，建立系统动力学方程，对虚拟机械系统进行静力学、运动学和动力学分析，输出位移、速度、加速度和反作用力曲线。ADAMS软件的仿真可用于预测机械系统的性能、运动范围、
基于Workbench仿真的内燃机曲柄连杆机构动力学分析
基于Workbench的仿真内燃机曲柄连 杆机构动力学分析 （机械与动力工程学院南京 211816） 摘要：本文以S195 内燃机为例，对单缸内燃机的曲柄连杆机构简化模型 进行了有限元分析。根据力学分析结果和强度要求设计内燃机曲柄连杆机构结构，并应用UG软件建立该机构三维数字化虚拟装配模型，结合有限元理论及其分析软件ANSYS Workbench，模拟分析了曲柄连杆机构装配体动力学分析，结果表明，数字化模型结合装配体有限元分析，可解决曲柄连杆机构结构强度评价问题，有助于缩短汽油机开发周期和减少成本。 关键词：曲柄连杆，有限元分析，Workbench，动力学仿真。 Dynamic analysis of the crank connecting rod mechanism based on Workbench simulation (Nanjing Technology of University, mechanical and power engineering, Yin Zhenhua, Nanjing, 211816) Abstract Based on the S195 diesel engine as an example, the crank connecting rod mechanism of single cylinder diesel engine was analyzed in finite element analysis. According to the mechanical analysis results and strength requirements, the structure of the engine crank connecting rod mechanism is designed, and the 3D digital virtual assembly model of the mechanism is established. Combined with the finite element theory and the analysis software ANSYS Workbench. The results show that the numerical model combined with the finite element analysis can solve the problem of structural strength evaluation of the crank link mechanism, which helps to shorten the development cycle and reduce the cost. Key words: crank connecting rod, finite element analysis, Workbench, dynamic simulation.
比较简单的贝叶斯网络总结
贝叶斯网络 贝叶斯网络是一系列变量的联合概率分布的图形表示。 一般包含两个部分，一个就是贝叶斯网络结构图，这是一个有向无环图（DAG），其中图中的每个节点代表相应的变量，节点之间的连接关系代表了贝叶斯网络的条件独立语义。另一部分，就是节点和节点之间的条件概率表（CPT），也就是一系列的概率值。如果一个贝叶斯网络提供了足够的条件概率值，足以计算任何给定的联合概率，我们就称，它是可计算的，即可推理的。 3.5.1 贝叶斯网络基础 首先从一个具体的实例（医疗诊断的例子）来说明贝叶斯网络的构造。 假设： 命题S(moker)：该患者是一个吸烟者 命题C(oal Miner)：该患者是一个煤矿矿井工人 命题L(ung Cancer)：他患了肺癌 命题E(mphysema)：他患了肺气肿 命题S对命题L和命题E有因果影响，而C对E也有因果影响。 命题之间的关系可以描绘成如右图所示的因果关系网。 因此，贝叶斯网有时也叫因果网，因为可以将连接结点的弧认为是表达了直接的因果关系。 图3-5 贝叶斯网络的实例 图中表达了贝叶斯网的两个要素：其一为贝叶斯网的结构，也就是各节点的继承关系，其二就是条件概率表CPT。若一个贝叶斯网可计算，则这两个条件缺一不可。 贝叶斯网由一个有向无环图（DAG）及描述顶点之间的概率表组成。其中每个顶点对应一个随机变量。这个图表达了分布的一系列有条件独立属性：在给定了父亲节点的状态后，每个变量与它在图中的非继承节点在概率上是独立的。该图抓住了概率分布的定性结构，并被开发来做高效推理和决策。 贝叶斯网络能表示任意概率分布的同时，它们为这些能用简单结构表示的分布提供了可计算优势。 假设对于顶点xi，其双亲节点集为Pai，每个变量xi的条件概率P(xi|Pai)。则顶点集合X={x1,x2,…,xn}的联合概率分布可如下计算： 。 双亲结点。该结点得上一代结点。
基于贝叶斯网络的数据挖掘技术_陈秀琼
第21卷第2期V ol 121N o 12 三明高等专科学校学报JOURNA L OF S ANMI NG C O LLEGE 2004年6月 Jun 12004 收稿日期:2004204226 作者简介:陈秀琼(1969-),女,福建尤溪人,三明高等专科学校计算机科学系讲师。 基于贝叶斯网络的数据挖掘技术 陈秀琼 (三明高等专科学校计算机科学系,福建三明 365004) 摘 要:从海量数据中挖掘有用的信息为高层的决策支持和分析预测服务,已成为网络时代人们对信息系统提出的新的需求,但我们发现数据处理和数据的提炼技术是匮乏的。起源于贝叶斯统计学的贝叶斯网络以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习方法等特性表示了客体的概率分布和因果联系,成为当前数据挖掘众多方法中最为引人注目的焦点之一。本文首先对贝叶斯网络、贝叶斯网络推理和贝叶斯网络学习进行综合性的阐述,然后讨论其在数据挖掘中的应用和优势。 关键词:贝叶斯网络;贝叶斯推理;贝叶斯学习;数据挖掘 中图分类号:O211 文献标识码:A 文章编号:1671-1343(2004)02-0047-06 随着计算机网络和存储技术的迅猛发展,数据传播和积累的速度不断提高,我们迫切需要强有力的数据挖掘工具从海量数据中挖掘有用的信息,为高层的决策支持和分析预测服务。起源于贝叶斯统计学的贝叶斯网络以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习方法等特性表示了客体的概率分布和因果联系,利用其模型进行数据挖掘能从数据库中挖掘出多层、多点的因果概念联系,推理出客观世界客体间存在的普遍联系,因此成为当前数据挖掘众多方法中最引人注目的焦点之一[1]。 1 贝叶斯网络 图1 贝叶斯网络结构示例 贝叶斯网络(Bayesian netw ork ),又叫概率因果网络、信任网络、知识图等,是一种有向无环图[2]。一个贝叶斯网络由两个部分构成: (1)具有k 个节点的有向无环图G (如图1)。图中的节点代表随机变量,节点间的有向边代表了节点间的相互关联关系。节点变量可以是任何问题的抽象,如测试值、观测现象、意见征询等。通常认为有向边表达了一种因果关系,故贝叶斯网络有时叫做因果网络(causal netw ork )。重要的是,有向图蕴涵了条件独立性假设,贝叶斯网络规 定图中的每个节点V i 条件独立于由V i 的父节点给定的非V i 后代节点构成的任何节点子 集,即如果用A (V i )表示非V i 后代节点构成的任何节点子集,用∏(V i )表示V i 的直接双
1选题：本课题国内外研究现状述评,提出选题的背景及意义.doc
1.选题：本课题国内外研究现状述评，提出选题的背景及意义。 2.目标与内容: 本课题研究拟完成的研究目标和主要研究内容，研究内容要对?拟解决的问题进行具体化。3、研究思路与方法：本课题研究的技术路线、方法和计划。4.预期价值：本课题理论创新程度和实践应用价值。（课题设计论证限3000字以内） 一直以来如何有效的提高学生的学习效率和教师的教学效率不断的得到大量的研究，近二十年以来，随着计算机信息技术和互联网应用的飞速发展，在教育心理学中正在发生着一场革命，应用建构主义的学习理论（Slavin, 1994）来指导改革教学成为一大趋势。建构主义学习理论从“学习的含义”（即关于“什么是学习”）与“学习的方法”（即关于“如何进行学习”）这两个角度说明学习的影响因素及提高学习效率的方法，建构主义学习理论认为学习是在一定的基础知识之上，在一定的情境即社会文化背景下，借助其他人的帮助即通过人际间的协作活动而实现的意义建构过程。“情境”、“协作”、“会话”和“意义建构”是学习环境中的四大要素或四大属性。所谓“情境”即是学习的综合环境；“协作”: 指学习中与他人的沟通与合作；“会话”：学习小组成员之间通过会话商讨如何完成规定的学习任务的计划；“意义建构”：建构事物的性质、规律以及事物之间的内在联系，是整个学习过程的最终目标。建构主义的学生观、教师观和知识观和以往的学习理论有了很大的变化，应用建构主义学习理论来提高教学效率正成为当前的研究热点，但目前的研究多从学习的方法论和学习技术本身入手，考虑学生的具体群体的学习特点较少，不能很好的有的放矢，在分析学生的学习影响因素时多直接用常规的数理统计理论进行分析与讨论，而实际上影响学生的学习因素是相当复杂与繁多的，而且学习因素之间W能存在相互的因果关系，而这种因果关系有时往往不知道，因素之间的影响到底多大，定量的关系不明确，甚至可能有很多隐藏的因素在起作用，发现学习的各种影响因素及其因果关系与比重，以及它们的变化分布规律对我们找出主要因素从而正确指导教学以及设计调查问卷摸查学生的学习基础与学习特点对教师的教学设计和提高教学效率具有重要意义，目前对此的研究还比较少。 贝叶斯网络又称信度网络，是Bayes方法的扩展，是目前不确定知识表达和推理领域最有效的理论模型之一。自1988年由Pearl提出后，己知成为近几年来研究的热点一般的贝叶斯网络结构是一个有向无环图（Directed Acyclic Graph,DAG）,如图1所示，由代表变量节点及连接这些节点有向边构成。节点代表随机变量，节点间的有向边代表了节点间的互相关系（由父节点指向其后代节点），用条件概率进行表达关系强度，没有父节点的用先验概率进行信息表达, 节点变量可以是任何问题的抽象（如知识表达），适用于表达和分析不确定性和概率性的事件，可以从不完全、不精确或不确定的知识或信息中做出推理。贝叶斯网络本身是一种不确定性因果关联模型，贝叶斯网络与其他决策模型不同，它本身是将多元知识图解可视化为一种概率知识表近与推理模型，更为贴切地蕴含了网络节点，变量之间的因果关系及条件相关关系，如果节点表达为学习因素，
基于贝叶斯网络的用户行为相似性研究
Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2019, 8(2), 65-71 Published Online April 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/1a467679.html,/journal/sea https://https://www.wendangku.net/doc/1a467679.html,/10.12677/sea.2019.82008 Research on Users Behavior Similarity Based on Bayesian Network Jiamei Ye Mathematics and Statistical Institute of Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang Jiangxi Received: Mar. 24th, 2019; accepted: Apr. 8th, 2019; published: Apr. 15th, 2019 Abstract With the rapid development of mobile devices and mobile services, mobile social networks are integrated into people’s daily lives, and people are also generating a large amount of data here. The research on this huge data source is very meaningful and necessary. User similarity in social networks is an important research field in social media data analysis. It also plays a very impor-tant role in the research of product recommendation and social network user relationship evolu-tion. The similarity between users depends not only on the network topology, but also on the de-gree of dependence between users. In order to achieve the similarity measure between users in social network data, this paper proposes a basis based on topology and probabilistic reasoning. The user similarity measurement method of social network is adopted, and Bayesian network is used as the framework of this uncertain knowledge discovery. A user similarity discovery method based on Bayesian network is proposed. Keywords User Behavior Similarity, Bayesian Network, DBLP Dataset 基于贝叶斯网络的用户行为相似性研究 叶佳美 江西财经大学统计学院，江西南昌 收稿日期：2019年3月24日；录用日期：2019年4月8日；发布日期：2019年4月15日 摘要 随着移动设备和移动服务的高速发展，移动社交网络融入了人们的日常生活。每时每刻人们都在这里生
贝叶斯网络研究现状与发展趋势的文献计量分析
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2020, 10(3), 493-504 Published Online March 2020 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/1a467679.html,/journal/csa https://https://www.wendangku.net/doc/1a467679.html,/10.12677/csa.2020.103052 The Bibliometric Analysis of Current Studies and Developing Trends on Bayesian Network Research Zhongzheng Xiao1, Nurbol2, Hongyang Liu3 1College of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi Xinjiang 2Network Center, Xinjiang University, Urumqi Xinjiang 3Xichang Satellite Launch Center, Xichang Sichuan Received: Feb. 26th, 2020; accepted: Mar. 12th, 2020; published: Mar. 19th, 2020 Abstract In this paper, 2,930 literatures related to Bayesian network in the recent 10 years in the web of science were taken as the research object. Based on the literature metrological content analysis method, the focus, development rules of research context, existing commonalities and differences, and research status at home and abroad were systematically reviewed. The study found that, as of now, especially in the prevalence of neural networks, Bayesian networks can be deepened and have great potential because of their strong mathematical interpretability. The analysis results are helpful to provide reference for the research status and progress of scholars in the field of Bayesian network research in China. Keywords Bayesian Network, Map Analysis, Citespace, Research Context 贝叶斯网络研究现状与发展趋势的文献计量 分析 肖中正1，努尔布力2，刘宏阳3 1新疆大学信息科学与工程学院，新疆乌鲁木齐 2新疆大学网络中心，新疆乌鲁木齐 3西昌卫星发射中心，四川西昌 收稿日期：2020年2月26日；录用日期：2020年3月12日；发布日期：2020年3月19日
SolidWorks的曲柄连杆机构动力学仿真研究
基于SolidWorks的曲柄连杆机构动力学仿真研究 发表时间：2012-2-28 作者: 陈敏*刘晓叙来源: 万方数据 关键字: 发动机运动学动力学仿真 本文用SolidWorks软件建立了一个简化的单缸发动机模型，用COSMOS Motion对该模型进行了发动机运动学和动力学仿真，对运动学仿真的结果进行了验证。 设计往复活塞式发动机时，要进行发动机的运动学和动力学计算，发动机的运动学是计算发动机活塞的位移、速度和加速度。动力学计算主要包括主要运动件的载荷，为零件的强度计算提供依据。在过去的设计中，发动机的运动学和动力学引算一般是采用计算机编程的方式进行。 SolidWorks是目前应用较为广泛的三维设计软件，COSMOS Motion是以ADAMS软件的技术为内核的机构运动学和动力学仿真软件，是SolidWorks的一个插件，与SolidWorks可以进行无缝对接。我们运用该软件，对一个简化的单缸发动机模型进行了运动学与动力学仿真，其结果对往复活塞式发动机的运动学和动力学设计计算有参考意义，现将研究情况介绍如下： 1 发动机模型的基本情况 为了研究的需要，建立了一个简化的单缸发动机模型，主要的结构参数为：缸径125mm，行程160mm，连杆大、小头孔中心距210mm，λ=0.381。发动机的活塞、活塞销、连杆和曲轴用SolidWorks进行三维实体造型设计，然后进行装配，发动机装配后效果及坐标系见图1。 图1 发动机模型 2 发动机的运动学仿真 由于是对一个特定的模型作定量的运动学和动力学仿真，所以，从简单起见，在仿真参数中，将曲轴的转速设为60r/min，即1r/s。在COSMOS Motion中运行仿真后，可以得到活塞运行的位移、速度和加速度，见图2、图3、图4。
基于贝叶斯网络的各种抽样方法比较
摘要: 本文主要介绍了贝叶斯网的基本概念以及重要性抽样方法的基本理论和概率推理, 重点介绍了两种重要的抽样方法, 即逻辑抽样方法和似然加权法, 并且比较了它们的优缺点 关键词: 贝叶斯网 抽样法 无偏估计 1．引言 英国学者T.贝叶斯1763年在《论有关机遇问题的求解》中提出一种归纳推理的理论, 后被一些统计学者发展为一种系统的统计推断方法, 称为贝叶斯方法．采用这种方法作统计推断所得的全部结果, 构成贝叶斯统计的内容．认为贝叶斯方法是唯一合理的统计推断方法的统计学者, 组成数理统计学中的贝叶斯学派, 其形成可追溯到 20世纪 30 年代．到50～60年代, 已发展为一个有影响的学派．Zhang 和Poole 首先提出了变量消元法, 其原理自关于不定序动态规划的研究（Bertele and Brioschi,1972）．相近的工作包括D`Ambrosio （1991）、Shachter （1994）、Shenoy （1992）等人的研究．近期关于变量消元法的研究可参见有关文献【1】由于变量消元法不考虑步骤共享, 故引进了团树传播法, 如Hugin 方法．在实际应用中, 网络节点往往是众多的, 精确推理算法是不适用的, 因而近似推理有了进一步的发展. 重要性抽样法（Rubinstein, 1981）是蒙特尔洛积分中降低方差的一种手段, Henrion （1988）提出了逻辑抽样, 它是最简单也是最先被用于贝叶斯网近似推理的重要性抽样算法. Fung 和Chang （1989）、Shachter 和Peot （1989）同时提出了似然加权算法. Shachter 和Peot （1989）还提出了自重要性抽样和启发式重要性抽样算法. Fung 和Favero （1994）提出了逆序抽样（backward sam-pling ）, 它也是重要性抽样的一个特例. Cheng 和Druzdzel （2000）提出了自适应重要性抽样算法, 同时也给出了重要性抽样算法的通用框架, 这就是各种抽样方法的发展状况. 本文就近似推理阐述了两种重要的抽样方法即逻辑抽样方法和似然加权法, 并比较了它们的优缺点． 2. 基本概念 2.1 贝叶斯网络的基本概念 贝叶斯网络是一种概率网络, 用来表示变量之间的依赖关系, 是带有概率分布标注的有向无环图, 能够图形化地表示一组变量间的联合概率分布函数． 贝叶斯网络模型结构由随机变量（可以是离散或连续）集组成的网络节点, 具有因果关系的网络节点对的有向边集合和用条件概率分布表示节点之间的影响等组成．其中节点表示了随机变量, 是对过程、事件、状态等实体的某些特征的描述; 边则表示变量间的概率依赖关系．起因的假设和结果的数据均用节点表示, 各变量之间的因果关系由节点之间的有向边表示, 一个变量影响到另一个变量的程度用数字编码形式描述．因此贝叶斯网络可以将现实世界的各种状态或变量画成各种比例, 进行建模． 2.2重要性抽样法基本理论 设()f X 是一组变量X 在其定义域n X R Ω?上的可积函数．考虑积分 ()()X I f X d X Ω= ? (2.2.1)
Promedas—贝叶斯网络在医学诊断中的应用
Promedas—贝叶斯网络在医学诊断中的应用1. 综述 现代的医学诊断是一个非常复杂的过程，要求具备患者准确的资料，以及对医学著作深刻的理解，还有多年的临床经验。这样的情况尤其适用在内科诊断中，因为它涵盖了一个巨大范围的诊断门类。而且也因此使得内科诊断成为了一个需要专攻的学科。 诊断是一个过程。通过这个过程，医生为病人的症状寻找拥有最佳解释的病因。这个研究的过程是一个连续的过程，即病人的症状会指示医生对其进行一些初步的检查。基于这些初步检查的结果，一个关于可能的病因的试探性的假设形成了。这个过程可能会在若干个循环中推进，直到病人被以充分的确定性来做了诊断，而且其症状的病因也被建立起来。 诊断过程的一个很重要的部分是标准化诊断的形式。这里有若干的规则来限制：依据病人的症状以及检验的结果，什么样的检查应该被执行，它们的顺序应该是什么样的。这些规则形成了一个决策树，其节点是诊断的中间过程；依据当前诊断的结果，其枝干指向额外的检查。这些规则是由每个国家的一个医学专家委员会制定的。 在平时遇到的大部分诊断里，上面提到的指南已经足以准确的指导我们做出正确的诊断。对于这种“一般”的情形，一个“决策支持系统”是没有必要的。在10%~20%的案例中，进行诊断的过程是很困难的。因为对于正确的诊断结果的不确定性，以及对下一步进行什么检查的不确定性，不同的医生在不同的诊断过程中做出的决策是不一样的，而且缺乏“推理”。在这些案例中，通常一个专攻此类疾病的专家或者详细描述此类疾病的著作将会被咨询。对于这种困难的情形，基于计算机的决策支持系统可以作为一个可供选择的信息来源。而且，这样一个由计算机提供帮助的决策支持系统在指出其他一些原来可能被忽略的疾病方面是有帮助的。它可能就此导致一个被提高的，更加理性的诊断过程，并且更见高效和廉价。
汽车曲柄连杆机构设计
摘要 本文以捷达EA113汽油机的相关参数作为参考，对四缸汽油机的曲柄连杆机构的主要零部件进行了结构设计计算，并对曲柄连杆机构进行了有关运动学和动力学的理论分析与计算机仿真分析。 首先，以运动学和动力学的理论知识为依据，对曲柄连杆机构的运动规律以及在运动中的受力等问题进行详尽的分析，并得到了精确的分析结果。其次分别对活塞组、连杆组以及曲轴进行详细的结构设计，并进行了结构强度和刚度的校核。再次，应用三维CAD软件：Pro/Engineer建立了曲柄连杆机构各零部件的几何模型，在此工作的基础上，利用Pro/E软件的装配功能，将曲柄连杆机构的各组成零件装配成活塞组件、连杆组件和曲轴组件，然后利用Pro/E软件的机构分析模块(Pro/Mechanism)，建立曲柄连杆机构的多刚体动力学模型，进行运动学分析和动力学分析模拟，研究了在不考虑外力作用并使曲轴保持匀速转动的情况下，活塞和连杆的运动规律以及曲柄连杆机构的运动包络。仿真结果的分析表明，仿真结果与发动机的实际工作状况基本一致，文章介绍的仿真方法为曲柄连杆机构的选型、优化设计提供了一种新思路。 关键词：发动机；曲柄连杆机构；受力分析；仿真建模；运动分析；Pro/E
ABSTRACT This article refers to by the Jeeta EA113 gasoline engine’s related parameter achievement, it has carried on the structural design compution for main parts of the crank link mechanism in the gasoline engine with four cylinders, and has carried on theoretical analysis and simulation analysis in computer in kinematics and dynamics for the crank link mechanism. First, motion laws and stress in movement about the crank link mechanism are analyzed in detail and the precise analysis results are obtained. Next separately to the piston group, the linkage as well as the crank carries on the detailed structural design, and has carried on the structural strength and the rigidity examination. Once more, applys three-dimensional CAD software Pro/Engineer establishing the geometry models of all kinds of parts in the crank link mechanism, then useing the Pro/E software assembling function assembles the components of crank link into the piston module, the connecting rod module and the crank module, then using Pro/E software mechanism analysis module (Pro/Mechanism), establishes the multi-rigid dynamics model of the crank link, and carries on the kinematics analysis and the dynamics analysis simulation, and it studies the piston and the connecting rod movement rule as well as crank link motion gear movement envelopment. The analysis of simulation results shows that those simulation results are meet to true working state of engine. It also shows that the simulation method introduced here can offer a new efficient and convenient way for the mechanism choosing and optimized design of crank-connecting rod mechanism in engine. Key words: Engine；Crankshaft-Connecting Rod Mechanism；Analysis of Force；Modeling of Simulation；Movement Analysis；Pro/E
基于贝叶斯网络的人因可靠性评价
基于贝叶斯网络的人因可靠性评价 * 孙 旋1,2 牛秦洲1 教授 徐和飞1 巫世晶2 秦 明2 黄河潮 3 (1桂林工学院电子计算机系,桂林541004 2武汉大学动力与机械学院,武汉430072 3香港城市大学建筑系) 学科分类与代码:620.20 中图分类号:X914 文献标识码:A =摘 要> 提出一种贝叶斯网络的人因可靠性评价(HRAB N)方法,其中的每个因子对应于贝叶斯网络中的节点,该方法可对人因可靠性作定量分析和定性分析。在定性分析上,节点的因果关系(HRA 中的因子关系)及需要改进的薄弱节点都直观地显示在层次图中;在定量分析方面,对节点因子后验概率的推断通过HRA 中的先验信息(包含仿真数据、现场操作及专家知识等)和最新信息得到。如果人因可靠性贝叶斯网络中的每个节点的先验概率分布和后验概率分布都已知,模型的可信性就可通过贝叶斯因子进行定量验证。贝叶斯网络扩展性好,当有新的节点因子需要考虑时,只需要补充对应的节点;笔者的方法也能很好地应用在不同行业的HRA 。 =关键词> 人因可靠性分析(HRA); HRA 模型; 模型的可信性; 贝叶斯网络; 贝叶斯因子 Human Reliabili ty Assessment Based on Bayesian Networks SUN Xuan 1 NIU Qin -zhou 1,Prof. XU He -fei 1 W U Sh -i jing 2 QIN Ming 2 HUANG He -chao 3 (1Department of Computer,Guilin University of Technology,Guilin 541004,China 2School of Mechanical &Po wer Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China 3Department of Architecture,City University of Hong Kong,Hong Kong,China) Abstract: A human reliability assessment method using Bayesian networks is presented,in which each factor in the human reliability assessment corresponds to a node in the Bayesian networks,and could be used in qual-i tative and quantitative analyses.In the qualitative analysis,the causality of the nodes (the factors in the HRA)and the weak points need to be improved will be shown directly through hierarchical graph.In the quantitative analysis,the posterior probability (the potential factor)is inferred by the prior information (including simulation data,onsite experience data and e xpertise kno wledge)and latest information of HRA.A certain potential human actions could be predicted by mathe matical expectation of the node .s posterior probability.The c onfidence of the model of HRAB N might be quantitatively analyzed if the prior probability distribution and posterior probability distribution of every node were known.In addition,the flexibility of Bayesian networks is well,only corre -sponding nodes are added when new factors must be taken into account.The method could be well applied to every aspect in HRA. Key w ords: Human Reliability Analysis(HRA); model of HRA; c onfidence of model; Bayesian networks; Bayesian factor 第16卷第8期 2006年8月 中国安全科学学报Chi na Safety Science Journal Vol .16No .8 Aug .2006 文章编号:1003-3033(2006)08-0022-06; 收稿日期:2006-02-21; 修稿日期:2006-07-28
算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks)
算法杂货铺——分类算法之贝叶斯网络(Bayesian networks) 2010-09-18 22:50 by EricZhang(T2噬菌体), 2561 visits, 网摘, 收藏, 编辑 2.1、摘要 在上一篇文章中我们讨论了朴素贝叶斯分类。朴素贝叶斯分类有一个限制条件，就是特征属性必须有条件独立或基本独立（实际上在现实应用中几乎不可能做到完全独立）。当这个条件成立时，朴素贝叶斯分类法的准确率是最高的，但不幸的是，现实中各个特征属性间往往并不条件独立，而是具有较强的相关性，这样就限制了朴素贝叶斯分类的能力。这一篇文章中，我们接着上一篇文章的例子，讨论贝叶斯分类中更高级、应用范围更广的一种算法——贝叶斯网络（又称贝叶斯信念网络或信念网络）。 2.2、重新考虑上一篇的例子 上一篇文章我们使用朴素贝叶斯分类实现了SNS社区中不真实账号的检测。在那个解决方案中，我做了如下假设： i、真实账号比非真实账号平均具有更大的日志密度、各大的好友密度以及更多的使用真实头像。 ii、日志密度、好友密度和是否使用真实头像在账号真实性给定的条件下是独立的。 但是，上述第二条假设很可能并不成立。一般来说，好友密度除了与账号是否真实有关，还与是否有真实头像有关，因为真实的头像会吸引更多人加其为好友。因此，我们为了获取更准确的分类，可以将假设修改如下： i、真实账号比非真实账号平均具有更大的日志密度、各大的好友密度以及更多的使用真实头像。 ii、日志密度与好友密度、日志密度与是否使用真实头像在账号真实性给定的条件下是独立的。 iii、使用真实头像的用户比使用非真实头像的用户平均有更大的好友密度。
发动机曲柄连杆机构动力学运动规律仿真研究
发动机曲柄连杆机构动力学运动规律仿真研究 Dynamics simulation analysis of engine crank connecting rod mechanism 黄硕 东风商用车有限公司发动机厂 湖北省十堰市 442001 摘 要：本文从动力学角度研究了曲柄连杆机构的工作原理，，建立简易曲柄连杆机构的三维实体模型，利用机械系统动力学仿真分析软件HyperWorks，对dCi11发动机曲柄连杆机构进行仿真；并基于模态综合分析法研究柔性体的力学性能，对连杆进行了动态特性分析，得出连杆在自由模态情况下的模态振型；然后对该曲柄连杆机构进行运动学和动力学分析，得到连杆在一个工作循环过程中应力变化规律，从而确定了连杆的受力边界条件以及危险工况分析，为连杆优化设计和强度校核提供了依据，并为进一步分析和研究曲柄连杆机构特性提供了参考。 关键词：曲柄连杆机构 多体系统动力学 模态分析 结构优化 HyperWorks Abstract: This paper has studied the crank works from dynamics perspective. the mechanical system dynamics simulation software HyperWorks has simulated the crank of engine of car;And based on a comprehensive analysis of modal,Studied flexible body the mechanical properties and conducted a dynamic characteristics analysis to the connecting rod.Rod in the case of free modal shape has been came out.Then the crank has done kinematic and dynamic analysis, the connecting rod determined the linkage of the force boundary condition sin a work cycle variation of stress, and dangerous working conditions analysis, link optimization and strength check provides the basis for further analysis and study crank feature provides a reference. Keywords:Crank and Connecting Rod Mechanism, Multi-Body Dynamics, Model Analysis, Structural optimization, HyperWorks 1 课题研究意义 目前，随着工程技术的发展在研究曲柄连杆机构的运动学和动力学分析方法很多，而且已经较完善和成熟。其中机构运动学分析是研究两个或两个以上物体间的相对运动即位移、速度和加速度随时间变化的关系，动力学则是研究产生运动的力。通过对机构运动学和动力学分析，我们可以清楚了解曲柄连杆机构工作的运动性能、运动规律等，从而可以更好地对机构进行性能分析和产品设计。但是过去由于手段的原因，大部分复杂的机构运动尽管能够给出解析式，却难以计算出供工程使用的计算结果，不得不用粗糙的图解法求得数据。随着计算机的发展，通过计算机辅助设计、校核和计算的系统，可以更直观清晰地了解曲柄连杆机构在运行过程中的受力状态，便于进行精确计算，并绘制受力分析曲线图，对进一步研究内燃机的平衡与振动等均有较为实用的应用价值。