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
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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
1引言
在现代社会中,随着设备的可靠性不断增长,由人因失误而造成危害的比例越来越大。有关资料表明,在一些大型的灾难性事故中,人因失误导致的伤亡事故占伤亡事故总数的70%~80%[1];在核电站的严重事故中,人的失误造成系统失效的份额占50%~70%[2]。20世纪发生在美国三哩岛核电站事故,就是现场操作人员忘记关闭REA13和122VD阀门所致[3],2004年日本核电站泄漏事故等都与人因失误相关。在高风险企业中,人因可靠性分析/评价已经成为概率风险分析(PRA,Probabilistic Risk Analysis)的重要组成部分,如何通过人因可靠性分析,降低因人因失误所造成的危害,已成为PRA领域及风险管理部门普遍关心和亟待解决的问题。
20世纪80年代以来,许多学者就人因可靠性问题进行了研究,并提出各自的理论和方法:Swain A.D,Guttmann H.E.等著名人因分析学专家,完成/Handbook of Human Reliability Analysis with E mphasis on Nuclear Power Plant Application0研究报告[4],提出/人的失误率预测技术0(THE RP,Technique for Human Error Rate Prediction)方法,该方法通过THERP表格,对操作人员的失误作定量和定性分析;Hanna man BW.等学者提出了人的认知可靠性模型(HCR:Hu-man C ognitive Reliability),把操作人员的动作时间引入到HCR模型中,使得HCR模型更加合理一些; Embrey等学者提出了成功似然指数法(SLI M,Succ-cess Likeihood Index Methodology),该方法是应用于人因失误数据非常缺乏的情况,通过专家集体进行评判,并且只有当对人员的各种响应的绩效形成因子已知的条件才能进行定量化计算。
近年来,人因可靠性研究从人-机系统进一步扩展到对人的自身研究,如在应急环境(环境情景)下人的心理、情绪、行为等方面的研究。代表性的研究方法有人因失误分析技术(ATHE ANA,A Technique for Human Error Analysis)[5]和认知可靠性与失误分析方法(CRE AM,Cognitive Reliability and Error Analysis Model)[6)7]。有关学者对HRA(人因可靠性分析)方法作了研究和统计,现有的HRA方法有几十种,但该方法存在着以下不足之处[3,7)8]:
1)人的可靠性数据的缺乏。
2)数据的量化过多依赖专家的判断,无法对数据的可信性进行验证,使得预测的正确性和准确性受主观因素的影响。
3)HRA方法的正确性和准确性难以验证。
4)对人的认知行为和心理处于探索和研究阶段;对组织管理的方法和态度、文化差异、社会背景等,在处理方法上缺乏一致性和可比性。
综合上述观点,有关学者提出了新的HRA模型,首先它是一种可信的方法[8],该方法有助于人们做到以下几点:
1)辨识人在PSA情景下的反应(失误行为是关注重点);
2)能够估计人的行为反应概率;
3)识别人行为失误的原因,以支持预防和降低危害的措施的发展。
笔者提出基于贝叶斯网络的人因可靠性评价方法,重点不在于人的可靠性数据的获取。其关键在于建立一个贝叶斯网络的因果模型,该模型的节点对应影响人因可靠性的因子,节点概率代表因子的可靠性,通过模型图,可以直观地对人因可靠性作定量分析和定性分析,并找出影响人因可靠性的关键节点;如果获得最新人因可靠性数据,并且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,就可以通过贝叶斯因子对专家评判人因可靠性的数据和模型本身的可信性给出一个定量的评价,即对数据和模型的可信性进行验证。
2贝叶斯网络及贝叶斯因子
211贝叶斯网络
贝叶斯网络的理论基础是统计概率理论和图论,作为一种强有力的不确定性知识表达与推理模型,具有简单有效的处理方法,严格的、可以解释的数学基础;贝叶斯网络使用图形的方法描述数据间的相互关系,语义清晰,易于理解,使得以因果结构知识表达更为容易,推理结构也更易解释。它用具有网络结构的有向图表达各个信息要素之间的关联关系及影响程度,用节点变量表达各个信息要素,用连接节点之间的有向边表达各个信息要素之间的关联关系,用条件概率表(CPT,Conditional Probabilities Table)表达各个信息要素之间的影响程度。
贝叶斯网络又被称为信念/信度网络(Belief Ne tworks)、概率因果网(Causal Probabilistic Networks)、有向马尔科夫域(Directed Markov Fields)等。1988年,Pearl首次给出贝叶斯网络的定义[9]。
定义:贝叶斯网络是一个有向无环图(DAG),其数学描述为L={DAG,PT},其中,DAG表示网络的
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结构,DAG ={V,E },V ={v 1,v 2,,,v i }代表网络中的节点变量集,v i 代表网络中的节点变量;E ={e 1,e 2,,,e n },表示节点中有联系的有向边的集合,每条边表示两节点间直接的依赖关系,终点节点依赖于始点节点,依赖程度决定于条件概率;P T 是一组
条件概率分布的集合,也称为节点概率表。
贝叶斯网络是建立在条件独立的假设上,条件独立的关系表述为:
P(X |Y,Z )=P(X |Z)
(1)
式中,X ,Y,Z )))变量集U 中不相交子集,U ={x 1,x 2,,,x i },且P (Y,Z )>0。简称X 与Y 关于P(U)在已知Z 的条件下独立,记为X L Y |Z 。遵照Pearl 的观点,利用条件独立性进行分解,将联合概率分解为如下的乘积形式:
P(V)=F n
i =1P(X i |X 1,,,X i -1)=F n
i =1
P(X i |parent(X i ))(2)
式中,P (V))))网络的联合概率分布;
parent(X i ))))节点X i 的父节点。
贝叶斯网络从定性和定量两个方面对模型进行分析。在定性分析上,可以从有向无环图中节点代表的变量及有向边表示的变量间关系中,直观地看出变量间的相互关系。
图1表示一个包含4个离散变量的贝叶斯网络示意图:人的外部因素(节点因子HEF);人的内部因素(节点因子HIF);人的行为(节点HA)及行为后果(节点Effects)4个节点变量。人的外部因子节点(HEF)及人的内部因子节点(HIF)是人行为因子节点(HA)的父节点,行为后果节点(Effects)是人的行为因子节点(HA)是的子节点。
在图1中,给出一种离散情况下各个节点的概率表,人的外部因素(HE F),给出两种离散的状态,分为对人的行为影响高的状态和低的状态;人的内部因素(HI F)给出了好和坏的两种离散状态;由确定的人的内外因素确定人的行为动作(HA),不同的人的行为动作决定后果及危害(Effects)
。
图1 一个带有条件概率表的贝叶斯网络示意图
在定量分析前,先简述对符号标记和贝叶斯原理。如果在试验或评估前,对模型的参数有一定的了解,并知道其概率分布,此时称模型参数的概率分布P (H )为先验分布。用P (x 1,x 2,,,x n |H )表示事件/样本x 1,x 2,,,x n 对模型参数H 的条件密度;用g (H |x 1,x 2,,,x n )表示模型参数H 对事件/样本x 1,x 2,,,x n 的条件密度,该分布可以看作是模型参数H 在样本x 1,x 2,,,x n 条件下的分布,此时,g (H |x 1,x 2,,,x n )相对于P (H ),可以被看作是在经
过样本x 1,x 2,,,x n 检验后得到的模型参数概率,
一般g (H |x 1,x 2,,,x n )被称为后验分布。此时贝叶斯公式:
g(H |x 1,x 2,,,x n )=
P (H )p (x 1,x 2,,,x n |H )
Q P (H )p (x 1,x 2,,,x n |H )d H (3)
从上式可以看出,应用贝叶斯公式对参数H 的估计,可以看作是在结合了新的样本数据x 1,x 2,,,x n 和参数H 的先验信息情况下,对参数H 的估计,估计的结果更具合理性。
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如对HA节点的定量分析,在某给定的条件下,首先根据以前的资料、仿真模拟器或专家的评判得到人的行为模型P(HA),此时P(HA)被当作先验信息,最新在仿真模拟器或专家评判得到的节点数据的概率模型记为P(HEF,HIF|HA),认为节点HEF,HIF的数据是在模型P(HA)得到的最新数据,此时应用贝叶斯公式,得到HA节点概率估计:
g(HA|HEF,HIF)=
P(HA)P(HEF,HIF|HA)
Q P(HA)P(HE F,HIF|HA)d HA
(4)
当节点HEF,HIF有数据更新时,应用上式就可以对节点HA作出最新的估计。当网络中任一节点数据有更新时,应用上述公式就可对整个网络节点进行更新,完成网络节点的最新估计。
当完成节点的概率计算后,在网络上标出条件概率条件表,可以通过条件概率表,逐级确定节点间的影响,最终确定哪一个节点对最后的节点的影响大,并可采取相应的改进措施。贝叶斯网络的推理难题之一是,当网络节点比较多时,其数据更新的计算量就成指数级数增加,也是通常所说的NP难题,对其具体的计算算法的处理参看其他文献。
212贝叶斯因子
在经典的数理统计推断中,对一个模型/判断的验证采用的是假设检验的方法,即根据试验结果提出两种互斥的假设,在给定的置信度下,利用样本信息验证某一个假设是否能被接受。贝叶斯因子则是根据贝叶斯理论对模型可靠信进行定量验证的一种方法。
假设有两个先验模型M i与M j,其先验概率分别为P(M i)和P(M j),当有新的样本信息获取时,利用贝叶斯公式,其相应的后验概率分布就可得到,两者之比为:
p(M i|data) p(M j|data)=p(data|M i)
p(data|M j)
p(M i)
p(M j)(5)
上等式右边的第一个括号内因子就被称为贝叶斯因子[11]。仿照经典假设检验,对样本数据设置两个假设,零假设H0和备择假设H1,零假设H0表示为模型成立时(X=x0)得到的样本数据,备择假设H1表示为模型不成立(X X x0)时得到的样本数据,即贝叶斯因子为:
B(x0)=p(data|H0B X=x0)
p(data|H1B X X x0)
(6)
笔者根据模型参数先验分布的不同对贝叶斯因子进行了化简[11]。
对于二项分布或者成败型的分布的贝叶斯因子为:
B(x0)=(n+1)C n k x k0(1-x0)n-k(7)式中,n)))试验或评判次数;
k)))失败次数;
x0)))预测失败概率;
C n k)))二项式系数。
对于连续型分布的贝叶斯因子为:
B(x0)=
p(data|H0B X=x0)
p(data|H1B X X x0)
=L(x0)
Q L(x)f a(x)d x(8)式中,L(x))))模型参数为连续型分布时的似然
函数;
f a(x))))备择假设下的先验密度。
当对备择假设下的先验密度f a(x)没有任何信息时,并假定f a(x)=f(x)时,连续型分布的贝叶斯因子为:
B(x0)=f(x|y)
f(x)
|x=x
(9)式中,x0)))模型参数的预测值;
f(x))))模型概率密度函数;
f(x|y))))在试验数据下的模型的条件概率
密度函数。
图2为贝叶斯因子用于模型验证的示意图。
图2基于后验、先验密度之比的模型的
可信性验证示意图
如果B(x0)>1,则表明样本数据支持零假设; B(x0)<1,则样本数据不支持零假设。于是,贝叶斯因子可以作为一个验证模型可信度的一个标准。当贝叶斯因子越大,模型的可信度就越高;
当B(x0)=0时,表明模型的可信度为0;
当B(x0)y],表明模型的可信度为100%。
当B(x0)=1时,需要获取新的试验数据,重新
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计算贝叶斯因子,再进行判断。
有关文献论述[1]人的行为可靠性模型可以用威布尔分布来描述,那么从理论上就可以用贝叶斯因子对其模型可信性进行验证。
3 贝叶斯网络的人因可靠性分析模型
贝叶斯网络的人因可靠性分析模型(HRAB N)是在参考第一、二代人因可靠性分析模型和方法,应用贝叶斯网络对不确定性的推理和良好的层次图的表示方式的基础上,提出的一种新的概率分析模型。在HRAB N 中,人的行为被当作是人的内部因子和人的外部因子共同作用的结果,内外因子的改变,都会影响到人的动作行为。不同的人的行为对应着不同的行为后果,图1给出了一个离散情况下的贝叶斯网络的人因可靠性分析示意图,其中,人的行为、行为后果、人的内部因素、人的外部因素都对应贝叶斯网络中的相应节点。
图1给出的条件概率表是离散情况下的,在实际情况中,贝叶斯网络中的节点的概率分布密度可能是离散的,也可能是连续的。无论节点的概率分布密度是离散还是连续的,本文提出的方法都是适用的。
考虑到人的内部因子有多种因素对人的行为会
产生影响,对人的内部因子节点进一步分解,如图3所示,是一个简单的贝叶斯网络的人因可靠性分析/评价模型。该模型是在图1的基础上,把人的内部因子的分解为身体状态节点、精神状态节点、能力节点等;人的能力状态节点又可分解为经验/技能节点、学习能力节点、决策能力节点等。人的外部因子节点又可分解为环境节点、事件节点、组织节点等。环境节点又可分解为人)机界面节点、操作空间节点等;每一层次的节点可以视实际情况进行分解或增加,直至找出最终的影响人的行为因子节点。
当HRABN 的结构图建立后,首先要根据人因可靠性数据建立各个节点的条件概率密度表及相应的概率分布函数,人因可靠性数据的获取可参看文献[3)8],当条件概率密度表和节点的模型参数的概率分布函数确定后,利用贝叶斯公式、贝叶斯推理理论和算法,求出人的行为节点的条件概率,其条件概率的数学期望与人的行为可靠性对应。根据人的行为的概率进一步推断其行为可能产生的后果。当内外因子的数据有改变或者获得新的数据时,根据贝叶斯推理理论,很容易对人的行为做出预测,并且,应用贝叶斯因子可进一步对整个模型的可信度
进行定量分析。
图3 简单的HRABN 层次示意图(未带条件概率表)
4 结 论
笔者提出了一种具有层次图结构的基于贝叶斯
网络的人因可靠性分析(HRAB N)方法,该方法具有以下优点:
1)该方法所构建的模型层次分明,简单直观;
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如果配有对应的条件概率表,则可以直接确定相应的薄弱环节的节点因子。
2)模型构建方便,模型扩展性好,能应用于各种不同风险行业的人因可靠性分析。
3)贝叶斯网络基于贝叶斯理论,其网络中各个节点的数据更新方便。
4)贝叶斯因子的应用能降低专家在评价人因可靠性的主观性,并对模型的可信度给出一个定量的分析指标。
下一步的研究工作是当节点数量较多时,如何降低网络节点更新中计算量大的问题;另一个难点是确定各个节点的条件概率。
参考文献
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张乃禄西安石油大学电子工程
学院自动化系教授,硕士生导师。
1961年6月生,1983年6月毕业于
陕西工学院电子工程专业。长期
从事自动化检测与过程控制及计
算机监控技术研究,近年主要研究
油气田地面工程与油田生产监控技术和系统。先后参加和主持承担国家级重大科研项目10余项,其中获国家/六五0攻关先进奖1项,国家发明三等奖1项,省部级科技进步二等奖3项,国家发明、实用专利3项。在国内外刊物5稀有材料与工程6和5石油工业技术监督6等期刊和学术会议上发表5稀有金属管材真空退火炉微机控制系统的研制6和5原油含水率测量技术及其进展6等论文20多篇。
孙旋博士,湖北松滋人,
1970年7月生。1991年6月毕业
于辽宁本溪冶金专科学校电气自
动化专业,同年7月到武汉钢铁公
司工作;2000年考入武汉大学,
2003年7月获得武汉大学机械设
计及理论专业硕士学位,2006年6月获得该专业博士学位。现在桂林工学院从事科研、教学工作;在攻读博士学位期间,作为主要研究人员参与多项科研项目,主要从事机电控制、可靠性评定等方面的研究。在5中国设备工程6和5中国机械工程学报6等学术期刊及国际会议上发表论文多篇,被EI检索1篇。
张明明中国安全生产科学研究
院工程师。1975年5月生。
2000年毕业于山西大学环境科学
与工程系,获管理学硕士学位。
2003年毕业于中科院生态环境研
究中心,获理学博士学位。研究生
期间主要从事污水处理与天然水体修复技术研究,曾先后参与了国家/8630科技攻关项目1项,国家/十五0重大科技专项1项,国家自然科学基金项目3项。期间发表论文10余篇,获国家发明专利5项。参加工作后,主要从事职业安全卫生咨询与检测评价工作。参与完成了国家安全生产监督管理总局专项支出项目/我国汽车行驶记录仪
应用及监督管理体系研究0。
冯涛教授,湖南科技大学能源
与安全工程学院博士生导师。兼任
中国煤炭学会理事、中国岩石力学
与工程学会软岩工程专业委员会副
主任委员、湖南省力学学会副理事
长、湖南省煤炭学会副理事长、湖南
省岩石力学与工程学会副理事长。1957年4月生。主要学术研究领域为开采沉陷工程、冲击地压和软岩控制。目前主持国家/8630高技术项目、湖南省重点科技攻关项目等科研课题。获中国有色金属工业科学技术一等奖、湖南省科技进步一等奖等科技奖励4项,获湖南省教学成果二等奖1项。发表学术论文40余篇,出版专著3部。
甘杰夫重庆通信学院讲师,北
京大学遥感与地理信息系统研究
所博士研究生,主要研究数字城
市、公共危机应急响应系统,以及
空间信息移动智能服务。1974年
生。主研国家自然科学基金重大
项目/基于现代信息技术研究传染病时空传播与流行规律0的第一子专题项目。同时,还参与国家/9730项目/对地观测数据-空间信息-地学知识的转化机理0中第一子专题的研究。此前作为主要开发人员参与国家/8630项目/基于SIG的数字城市关键技术研究0。硕士就读于电子科技大学,期间主要从事信息安全与安全应急反应方面的研究,并完成2个部级项目的研究开发任务。
张静晓博士研究生,河南南阳
人,1981年2月生。1999年考入郑
州航空工业管理学院学习工程造
价与管理专业,获得4次一等奖学
金及河南省优秀大中专生毕业生
等荣誉称号。2004年考取西安建
筑科技大学项目管理专业硕士研究生,现转为硕博连读,主要从事建筑经济与管理方面的研究。获得研究生新生入校二等奖学金,学校一等奖学金等荣誉。目前参与国家基金课题/中国建筑业新的增长力和增长点研究0,省级基金课题/基于工效学的建筑施工安全研究0和/智能化建设法规政策知识库的建造研究0等3项。已在5西安建筑科技大学学报6、5国际设备工程与管理6(英文版)等期刊和国际会议上发表论文11篇。
贝叶斯分类器的matlab实现
贝叶斯分类器的matlab实现 贝叶斯分类原理： 1)在已知P(Wi)，P(X|Wi)(i=1,2)及给出待识别的X的情况下，根据贝叶斯公式计算出后验概率P(Wi|X) ; 2)根据1)中计算的后验概率值，找到最大的后验概率，则样本X属于该类 举例： 解决方案： 但对于两类来说，因为分母相同，所以可采取如下分类标准：
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% %By Shelley from NCUT，April 14th 2011 %Email:just_for_h264@https://www.wendangku.net/doc/618724102.html, %此程序利用贝叶斯分类算法，首先对两类样本进行训练， %进而可在屏幕上任意取点，程序可输出属于第一类，还是第二类%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%% clear; close all %读入两类训练样本数据 load data %求两类训练样本的均值和方差 u1=mean(Sample1); u2=mean(Sample2); sigm1=cov(Sample1); sigm2=cov(Sample2); %计算两个样本的密度函数并显示 x=-20:0.5:40; y= -20:0.5:20; [X,Y] = meshgrid(x,y); F1 = mvnpdf([X(:),Y(:)],u1,sigm1); F2 = mvnpdf([X(:),Y(:)],u2,sigm2); P1=reshape(F1,size(X)); P2=reshape(F2,size(X)); figure(2) surf(X,Y,P1) hold on surf(X,Y,P2) shading interp colorbar title('条件概率密度函数曲线'); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %% %以下为测试部分 %利用ginput随机选取屏幕上的点（可连续取10个点）
如何使用贝叶斯网络工具箱
如何使用贝叶斯网络工具箱 2004-1-7版 翻译：By 斑斑（QQ：23920620） 联系方式：banban23920620@https://www.wendangku.net/doc/618724102.html, 安装 安装Matlab源码 安装C源码 有用的Matlab提示 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用GUI创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型
参数学习 从一个文件里加载数据 从完整的数据中进行最大似然参数估计 先验参数 从完整的数据中（连续）更新贝叶斯参数 数据缺失情况下的最大似然参数估计（EM算法） 参数类型 结构学习 穷举搜索 K2算法 爬山算法 MCMC 主动学习 结构上的EM算法 肉眼观察学习好的图形结构 基于约束的方法 推断函数 联合树 消元法 全局推断方法 快速打分 置信传播 采样（蒙特卡洛法） 推断函数摘要 影响图 / 制定决策 DBNs、HMMs、Kalman滤波器等等
安装 安装Matlab代码 1.下载FullBNT.zip文件。 2.解压文件。 3.编辑"FullBNT/BNT/add_BNT_to_path.m"让它包含正确的工作路径。 4.BNT_HOME = 'FullBNT的工作路径'; 5.打开Matlab。 6.运行BNT需要Matlab版本在V5.2以上。 7.转到BNT的文件夹例如在windows下，键入 8.>> cd C:\kpmurphy\matlab\FullBNT\BNT 9.键入"add_BNT_to_path"，执行这个命令。添加路径。添加所有的文件夹在Matlab的路 径下。 10.键入"test_BNT"，看看运行是否正常，这时可能产生一些数字和一些警告信息。（你可 以忽视它）但是没有错误信息。 11.仍有问题？你是否编辑了文件？仔细检查上面的步骤。
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/618724102.html,/journal/csa https://https://www.wendangku.net/doc/618724102.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
大数据环境下的增强学习综述_仵博
大数据环境下的增强学习综述* 仵 博，冯延蓬，孟宪军，江建举，何国坤 （深圳职业技术学院 教育技术与信息中心，广东 深圳 518055） 摘 要：在大数据应用领域，如何快速地对海量数据进行挖掘是当前大数据应用基础研究的热点和难点，也是制约大数据真正应用的关键．而机器学习是解决该问题的有效途径，本文综述抽象增强学习、可分解增强学习、分层增强学习、关系增强学习和贝叶斯增强学习等五类增强学习方法的研究进展，分析了它们的优势和缺点，指出将监督学习或半监督学习与增强学习相结合是大数据机器学习的有效方法． 关键词：大数据；增强学习；维数灾 中图分类号：TP18 文献标志码：B 文章编号：1672-0318（2014）03-0071-05 增强学习（Reinforcement Learning，简称RL）是一种有效的最优控制学习方法，实现系统在模型复杂或者不确定等条件下基于数据驱动的多阶段优化学习控制，是近年来一个涉及机器学习、控制理论和运筹学等多个学科的交叉研究方向．增强学习因其具有较强的在线自适应性和对复杂系统的自学能力，使其在机器人导航、非线性控制、复杂问题求解等领域得到成功应用[1-4]．经典增强学习算法按照是否基于模型分类，可分为基于模型（Model-based）和模型自由（Model-free）两类．基于模型的有TD学习、Q学习、SARSA和ACTOR-CRITIC等算法．模型自由的有DYNA-Q和优先扫除等算法．以上经典增强学习算法在理论上证明了算法的收敛性，然而，在实际的应用领域，特别是在大数据环境下，学习的参数个数很多，是一个典型的NP难问题，难以最优化探索和利用两者之间的平衡[5-8]．因此，经典增强学习算法只在理论上有效． 为此，近年来的增强学习研究主要集中在减少学习参数数量、避免后验分布全采样和最小化探索次数等方面，达到算法快速收敛的目的，实现探索和利用两者之间的最优化平衡．当前现有算法按照类型可分为五类：1）抽象增强学习；2）可分解增强学习；3）分层增强学习；4）关系增强学习；5）贝叶斯增强学习． 1 抽象增强学习 抽象增强学习（Abstraction Reinforcement Learning，简称ARL）的核心思想是忽略掉状态向量中与当前决策不相关的特征，只考虑那些有关的或重要的因素，达到压缩状态空间的效果[9]．该类算法可以在一定程度上缓解“维数灾”问题．状态抽象原理如图1所示． 目前，状态抽象方法有状态聚类、值函数逼近和自动状态抽象等方法．函数逼近方法难于确保增强学习算法能够收敛，采用线性拟合和神经网络等混合方法来实现函数逼近是当前的研究热点和方向．状态聚类利用智能体状态空间中存在的对称性来压缩状态空间，实现状态聚类．自动状态抽象增 深圳职业技术学院学报 2014年第3期 No.3, 2014 收稿日期：2013-10-14 *项目来源：广东省自然科学基金项目（S2011040004769）和深圳市科技研发资金项目（JCYJ20120617134831736） 作者简介：仵 博（1979-），男，河南桐柏人，副教授，博士，主要研究领域为序贯决策、机器学习和大数据. 冯延蓬（1980-），男，山东潍坊人，讲师，硕士，主要研究领域为无线传感器网络、智能决策和大数据. 孟宪军（1979-），男，北京大兴人，助理研究员，博士，主要研究领域为数据挖掘、自然语言处理和机器学习. 江建举（1976-），男，河南内乡人，高级工程师，硕士，主要研究机器人控制、群智能和大数据. 何国坤（1980-），男，广东深圳人，高级工程师，硕士，主要研究领域为软件工程、机器学习和大数据. https://www.wendangku.net/doc/618724102.html,- 71 -
五种贝叶斯网分类器的分析与比较
五种贝叶斯网分类器的分析与比较 摘要：对五种典型的贝叶斯网分类器进行了分析与比较。在总结各种分类器的基础上，对它们进行了实验比较，讨论了各自的特点，提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯网分类器的方法。 关键词：贝叶斯网；分类器；数据挖掘；机器学习 故障诊断、模式识别、预测、文本分类、文本过滤等许多工作均可看作是分类问题，即对一给定的对象（这一对象往往可由一组特征描述），识别其所属的类别。完成这种分类工作的系统，称之为分类器。如何从已分类的样本数据中学习构造出一个合适的分类器是机器学习、数据挖掘研究中的一个重要课题，研究得较多的分类器有基于决策树和基于人工神经元网络等方法。贝叶斯网（Ｂａｙｅｓｉａｎｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＢＮｓ）在ＡＩ应用中一直作为一种不确定知识表达和推理的工具，从九十年代开始也作为一种分类器得到研究。 本文先简单介绍了贝叶斯网的基本概念，然后对五种典型的贝叶斯网分类器进行了总结分析，并进行了实验比较，讨论了它们的特点，并提出了一种针对不同应用对象挑选贝叶斯分类器的方法。 １贝叶斯网和贝叶斯网分类器 贝叶斯网是一种表达了概率分布的有向无环图，在该图中的每一节点表示一随机变量，图中两节点间若存在着一条弧，则表示这两节点相对应的随机变量是概率相依的，两节点间若没有弧，则说明这两个随机变量是相对独立的。按照贝叶斯网的这种结构，显然网中的任一节点ｘ均和非ｘ的父节点的后裔节点的各节点相对独立。网中任一节点Ｘ均有一相应的条件概率表（ＣｏｎｄｉｔｉｏｎａｌＰｒｏｂａｂｉｌｉｔｙＴａｂｌｅ，ＣＰＴ），用以表示节点ｘ在其父节点取各可能值时的条件概率。若节点ｘ无父节点，则ｘ的ＣＰＴ为其先验概率分布。贝叶斯网的结构及各节点的ＣＰＴ定义了网中各变量的概率分布。 贝叶斯网分类器即是用于分类工作的贝叶斯网。该网中应包含一表示分类的节点Ｃ，变量Ｃ的取值来自于类别集合｛Ｃ，Ｃ，．．．．，Ｃ｝。另外还有一组节点ｘ＝（ｘ，ｘ，．．．．，ｘ）反映用于分类的特征，一个贝叶斯网分类器的结构可如图１所示。 对于这样的一贝叶斯网分类器，若某一待分类的样本Ｄ，其分类特征值为ｘ＝（ｘ，ｘ，．．．．，ｘ），则样本Ｄ属于类别Ｃ的概率为Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），因而样本Ｄ属于类别Ｃ的条件是满足（１）式： Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）＝Ｍａｘ｛Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ），．．．，Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）｝（１） 而由贝叶斯公式 Ｐ（Ｃ＝Ｃ｜Ｘ＝ｘ）＝（２） 其中Ｐ（Ｃ＝Ｃｋ）可由领域专家的经验得到，而Ｐ（Ｘ＝ｘ｜Ｃ＝Ｃｋ）和Ｐ（Ｘ＝ｘ）的计算则较困难。应用贝叶斯网分类器分成两阶段。一是贝叶斯网分类器的学习（训练），即从样本数据中构造分类器，包括结构（特征间的依赖关系）学习和ＣＰＴ表的学习。二是贝叶斯网分类器的推理，即计算类结点的条件概率，对待分类数据进行分类。这两者的时间复杂性均取决于特征间的依赖程度，甚至可以是ＮＰ完全问题。因而在实际应用中，往往需
阅读总结 1、目前(无线)网络故障的检测、预防和根因分析有哪些框架 ...
阅读总结 1、目前（无线）网络故障的检测、预防和根因分析有哪些框架、方 法和工具？ 1）方法：告警关联（alarm correlation） 系统：IMPACT（利用了告警关联），可用于告警过滤（context-dependent alarm filtering）、告警泛化（alarm generalization）、网络错误诊断、产生纠正的行为（generation of corrective actions）、主动维护（proactive maintenance）、网络行为趋势分析。 ——出自《Alarm Correlation》2）系统：ANSWER，可用于告警过滤，智能告警交付 ——出自《ANSWER: Network Monitoring Using Object-Oriented Rules》3）系统：Max和Opti-Max系统，用于定位本地环路中的问题 工具：Trouble Locator，用于定位有线电话网络中的问题。 工具：TASA，发现频繁发生的警报事件（告警模式） 系统：4ESS-ES，针对4ESS开关的网络管理（执行诊断测试和过滤警报），已被ANSWER替代。 系统：Scout，通过数据挖掘来发现网络错误 方法：挖掘时序数据来预测通信设备错误 ——出自《Intelligent Telecommunication Technologies》4）系统：Timeweaver，从网络告警日志信息中识别预测通信设备故障。 ——出自《Timeweaver: a Genetic Algorithm for Identifying Predictive Patterns in Sequences of Events》 2、实现这些的关键技术有哪些？用到数据挖掘、知识发现、机器学 习、以及人工智能的哪些算法？ 1）告警关联用到了基于MBR（Model-based Reasoning）的方法 2）ANSWER采用了基于规则和面向对象的技术 3）Max(Maintenance administrator expert)系统是基于规则的专家系统 4）Trouble Locator应用了数据挖掘的贝叶斯网络和贝叶斯推导 5）TASA应用的技术是知识发现的关联规则 6）4ESS-ES是专家系统 7）Scout使用机器学习和关联技术来挖掘历史通信数据 8）Timeweaver应用了遗传算法。 规则导出和贝叶斯网络是两种广泛用于通讯产业的数据挖掘方法。决策树和
贝叶斯网络工具箱使用
matlab贝叶斯网络工具箱使用 2010-12-18 02:16:44| 分类：默认分类| 标签：bnet 节点叶斯matlab cpd |字号大中小订阅 生成上面的简单贝叶斯网络，需要设定以下几个指标：节点，有向边和CPT表。 给定节点序，则只需给定无向边，节点序自然给出方向。 以下是matlab命令： N = 4; %给出节点数 dag = false(N,N); %初始化邻接矩阵为全假，表示无边图C = 1; S = 2; R = 3; W = 4; %给出节点序 dag(C,[R,S])=true; %给出有向边C-R，C-S dag([R,S],W)=true; %给出有向边R-W，S-W discrete_nodes = 1:N; %给各节点标号 node_sizes = 2*ones(1,N); %设定每个节点只有两个值 bnet = mk_bnet(dag, node_sizes); %定义贝叶斯网络bnet %bnet结构定义之后，接下来需要设定其参数。 bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet, C, [0.5 0.5]); bnet.CPD{R} = tabular_CPD(bnet, R, [0.8 0.2 0.2 0.8]); bnet.CPD{S} = tabular_CPD(bnet, S, [0.5 0.9 0.5 0.1]); bnet.CPD{W} = tabular_CPD(bnet, W, [1 0.1 0.1 0.01 0 0.9 0.9 0.99]); 至此完成了手工输入一个简单的贝叶斯网络的全过程。 要画结构图的话可以输入如下命令： G=bnet.dag; draw_graph(G); 得到：
人工智能-课程简介+课程大纲模板
《人工智能理论与应用》课程简介 课程编号：A0940111 课程名称：人工智能理论与应用 学分/学时：3/48 先修课程：《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》 适用专业：计算机科学与技术 课程性质：限选 考核方式：考查 考核形式：大作业、实验评估 建议教材：人工智能教程，王士同主编，电子工业出版社，2006年2月第2版 内容简介：（200字以内）（黑体五号） 1、人工智能研究的发展和基本原则：人工智能的研究和应用；人工智能研究的发展；人工智能研究的成果；人工智能研究的基本原则；存在的问题和发展前景 2、一般图搜索：回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程、搜索算法讨论。 3、与或图搜索问题：与或图的搜索、与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索。 4、谓词逻辑与归结原理：命题逻辑、谓词逻辑基础、谓词逻辑归结原理、HERBRAND定理。 5、知识表示：知识、知识表示、知识观、产生式表示方法、语义网络表示、框架表示以及其他表示方法。 6、不确定性推理方法：不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法、证据理论。 7、机器学习：机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习、知识发现与数据挖掘。 8、高级搜索：基本概念、局部搜索算法、模拟退火算法、遗传算法等。
人工智能理论与应用 Artificial Intelligence Theory and Application 课程编号：A0940111 学分：3 学时：48 学时（讲课学时：32 实验学时：16） 先修课程：《数据结构》、《离散数学》和《高级程序设计语言》 适用专业：计算机科学与技术 建议教材：人工智能教程，王士同主编，电子工业出版社，2006年2月第2版 主要参考书： （1）高等学校规划教材:人工智能原理及其应用电子工业出版社王万森 2012 （2）人工智能及其应用(第4版) 蔡自兴、徐光祐清华大学出版社 2010 开课学院：计算机科学与工程学院 修订日期：2015年4月 一、课程说明（黑体五号） 人工智能是一门综合性前沿学科，是计算机学科的重要分支。通过对人工智能课程的学习，使学生掌握人工智能技术的基本原理；了解启发式搜索策略、与或图搜索问题、谓词逻辑与归结原理、知识表示、不确定性推理方法、机器学习和知识发现等目前人工智能的主要研究领域的原理、方法和技术；增强学生的逻辑思维与实验能力，为今后在各自领域开拓高水平的人工智能技术应用奠定基础。 二、课程目标（黑体五号）（需对应于本专业2014级培养方案中的毕业要求进行细化分解） 根据课程在知识结构中的作用，教学要求分为掌握、熟悉、了解、选学四个层次，具体要求如下。 1．掌握部分:一般图搜索（回溯策略、图搜索策略、无信息搜索过程、启发式图搜索过程）；与或图搜索问题包括与或图的启发式搜索算法AO*、博弈树的搜索；谓词逻辑与归结原理（谓词逻辑归结原理、HERBRAND定理）；知识表示（产生式表示方法、语义网络表示、框架表示）；不确定性推理方法（不确定性推理的基本问题、贝叶斯网络、主观贝叶斯方法、确定性方法）(对应毕业要求中的、、 2．熟悉部分： 不确定性推理方法之证据理论；机器学习（机器学习概论、实例学习、基于解释的学习、决策树学习、神经网络学习）。(对应毕业要求中的、
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，
贝叶斯网络结构学习及其应用研究_黄解军
收稿日期:2004-01-23。 项目来源:国家自然科学基金资助项目(60175022)。 第29卷第4期2004年4月武汉大学学报#信息科学版 Geomatics and Information Science of Wuhan U niversity V ol.29No.4Apr.2004 文章编号:1671-8860(2004)04-0315-04文献标识码:A 贝叶斯网络结构学习及其应用研究 黄解军1 万幼川1 潘和平 1 (1 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079) 摘 要:阐述了贝叶斯网络结构学习的内容与方法,提出一种基于条件独立性(CI)测试的启发式算法。从完全潜在图出发,融入专家知识和先验常识,有效地减少网络结构的搜索空间,通过变量之间的CI 测试,将全连接无向图修剪成最优的潜在图,近似于有向无环图的无向版。通过汽车故障诊断实例,验证了该算法的可行性与有效性。 关键词:贝叶斯网络;结构学习;条件独立性;概率推理;图论中图法分类号:T P18;T P311 贝叶斯网络学习是贝叶斯网络的重要研究内容,也是贝叶斯网络构建中的关键环节,大体分为结构学习和参数学习两个部分。由于网络结构的空间分布随着变量的数目和每个变量的状态数量呈指数级增长,因此,结构学习是一个NP 难题。为了克服在构建网络结构中计算和搜索的复杂性,许多学者进行了大量的探索性工作[1~5]。至今虽然出现了许多成熟的学习算法,但由于网络结构空间的不连续性、结构搜索和参数学习的复杂性、数据的不完备性等特点,每种算法都存在一定的局限性。本文提出了一种新算法,不仅可以有效地减少网络结构的搜索空间,提高结构学习的效率,而且可避免收敛到次优网络模型的问题。 1 贝叶斯网络结构学习的基本理论 1.1 贝叶斯网络结构学习的内容 贝叶斯网络又称为信念网络、概率网络或因果网络[6] 。它主要由两部分构成:1有向无环图(directed acyclic graph,DAG),即网络结构,包括节点集和节点之间的有向边,每个节点代表一个变量,有向边代表变量之间的依赖关系;o反映变量之间关联性的局部概率分布集,即概率参数,通常称为条件概率表(conditional probability table,CPT),概率值表示变量之间的关联强度或置信度。贝叶斯网络结构是对变量之间的关系描 述,在具体问题领域,内部的变量关系形成相对稳定的结构和状态。这种结构的固有属性确保了结构学习的可行性,也为结构学习提供了基本思路。贝叶斯网络结构学习是一个网络优化的过程,其目标是寻找一种最简约的网络结构来表达数据集中变量之间的关系。对于一个给定问题,学习贝叶斯网络结构首先要定义变量及其构成,确定变量所有可能存在的状态或权植。同时,要考虑先验知识的融合、评估函数的选择和不完备数据的影响等因素。 1.2 贝叶斯网络结构学习的方法 近10年来,贝叶斯网络的学习理论和应用取得了较大的进展。目前,贝叶斯网络结构学习的方法通常分为两大类:1基于搜索与评分的方法,运用评分函数对网络模型进行评价。通常是给定一个初始结构(或空结构),逐步增加或删减连接边,改进网络模型,从而搜索和选择出一个与样本数据拟合得最好的结构。根据不同的评分准则,学习算法可分为基于贝叶斯方法的算法[3,7]、基于最大熵的算法[8]和基于最小描述长度的算法[1,2]。o基于依赖关系分析的方法,节点之间依赖关系的判断通过条件独立性(CI )测试来实现,文献[9,10]描述的算法属于该类算法。前者在DAG 复杂的情况下,学习效率更高,但不能得到一个最优的模型;后者在数据集的概率分布与DAG 同构的条件下,通常获得近似最优的模型[11],
贝叶斯分类多实例分析总结
用于运动识别的聚类特征融合方法和装置 提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置，所述方法包括：将从被采集者的加速度信号 中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组；通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数；使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率；基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重；以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。 加速度信号 →时频域特征 →以聚类中心为基向量的线性方程组 →基向量的系数 →方差贡献率 →融合权重 基于特征组合的步态行为识别方法 本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法，包括以下步骤：通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息；从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数；采用聚合法选取参数组成特征向量；以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集，对分类器进行训练，使的分类器具有分类步态行为的能力；将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中，并分别赋予所属类别，统计所有特征向量的所属类别，并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程，降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。 传感器 →样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集 →分类器具有分类步态行为的能力 基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统 本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统，该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据，之后存储到后备训练数据集中进行积累，达到设定的阈值后放入训练数据集中；运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算，构造贝叶斯网络分类器；从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据，经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明，利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统，实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能，提高了诊断的准确性和灵活性，并且该系统构建于网络管理系统之上，易于实施，对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。 告警信息和故障类型 →训练集 —>贝叶斯网络分类器
人工智能考试提纲与答案
人工智能复习参考（2012工程硕士） 第1部分绪论 什么是人工智能？试从学科和能力两方面加以说明。 答：从学科方面定义：人工智能是计算机科学中涉及研究、涉及应用智能机器的一个分支。它的近期主要目标在于研究用机器来模范和执行人脑的某些智力功能，并开发相关理论和技术。从能力方面定义：人工智能是智能机器所执行的通常与人类智能有关的智能行为，如判断、推理、证明、识别、感知、理解、通信、设计、思考、规划、学习和问题求解等思维活动。 在人工智能的发展过程中，有哪些思想和思潮起了重要作用？ 答：1)数理逻辑和关于计算本质的新思想, 提供了形式推理概念与即将发明的计算机之间的联系。 2)1956年第一次人工智能研讨会召开, 标志着人工智能学科的诞生. 3)控制论思想把神经系统的工作原理与信息理论、控制理论、逻辑以及计算联系起来。影响了许多早期人工智能工作者，成为他们的指导思想。 4)计算机的发明发展, 5)专家系统和知识工程 6)机器学习、计算智能、人工神经网络和行为主义研究, 推动人工智能研究的进一步发展。 为什么能够用机器（计算机）模仿人的智能？ 答：物理符号系统的假设：任何一个系统，如果它能够表现出智能，那么它就必定能执行输入符号、输出符号、存储符号、复制符号、建立符号结构、条件性迁移6种功能。反之，任何系统如果具有这6种功能，那么它就能够表现出智能(人类所具有的智能)。 物理符号系统的假设伴随有3个推论。 推论一: 既然人具有智能，那么他(她)就一定是个物理符号系统。 推论二: 既然计算机是一个物理符号系统，它就一定能够表现出智能。 推论三: 既然人是一个物理符号系统，计算机也是一个物理符号系统，那么我们就能够用计算机来模拟人的活动。 人工智能的主要研究内容和应用领域是什么？其中，哪些是新的研究热点？ 答：研究和应用领域：问题求解(下棋程序)，逻辑推理与定理证明(四色定理证明)，自然语言理解，自动程序设计，专家系统，机器学习，神经网络，机器人学(星际探索机器人)，模式识别(手写识别，汽车牌照识别，指纹识别)，机器视觉(机器装配，卫星图像处理)，智能控制，智能检索，智能调度与指挥(汽车运输高度，列车编组指挥)，系统与语言工具 新的研究热点：概率图模型（隐马尔可夫模型、贝叶斯网络）、统计学习理论(SLT) & 支持向量机(SVM)、数据挖掘与知识发现(超市市场商品数据分析)，人工生命 人工智能的发展对人类有哪些方面的影响？试结合自己了解的情况和理解，从经济、社会和文化等方面加以说明？1、人工智能对经济的影响：人工智能系统的开发和应用，已为人类创造出可观的经济效益，专家系统就是一个例子。随着计算机系统价格的继续下降，人工智能技术必将得到更大的推广，产生更大的经济效益。 2、人工智能对社会的影响：劳务就业问题；社会结构变化；思维方式与观念的变化；心理上的威胁；技术失控的危险。 3、人工智能对文化的影响：改善人类知识；改善人类语言；改善文化生活。 试评述人工智能的未来发展。 答：我认为主要有以下两个发展方向：1、计算机能直接而人类大脑实现人机交流。借助以上技术，人类可以用思维控制自己想看到的，想听到的，使媒体技术中的感官媒体更真实化，对虚拟的事物不仅可以看见听见，更可以摸得，闻得着。同时电脑可以进一步辅助人类做出一定的判断，储存大量信息，甚至可以以身体为媒介，执行电脑程序，是人类更快的学会各种技巧，掌握更多知识。同时，提高了生物验证的渠道，比如利用DNA染色体作为密码的载体，相信是很难伪造的。2、电脑拥有机器思维：机器学会人类的思维方式，帮助人更好的思考问题。 第2部分知识表示 什么是知识？知识的要素有哪些？知识的表示方法有哪些？ 答：Feigenbaum：知识是经过削减、塑造、解释和转换的信息。简单地说，知识是经过加工的信息。Bernstein：知识是由特定领域的描述、关系和过程组成的。Hayes-Roth：知识是事实、信念和启发式规则。从知识库的观点看，知识是某领域中所涉及的各有关方面的一种符号表示。 知识的要素有：事实：有关问题环境的一些事物的知识，常以“…是…”的形式出现。规则：有关问题中与事物的行动、动作相联系的因果关系知识，是动态的，常以“如果…那么…”形式出现。控制：有关问题的求解步骤、技巧性
朴素贝叶斯分类器应用
朴素贝叶斯分类器的应用 作者：阮一峰 日期：2013年12月16日 生活中很多场合需要用到分类，比如新闻分类、病人分类等等。 本文介绍朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes classifier），它是一种简单有效的常用分类算法。 一、病人分类的例子 让我从一个例子开始讲起，你会看到贝叶斯分类器很好懂，一点都不难。 某个医院早上收了六个门诊病人，如下表。 症状职业疾病 打喷嚏护士感冒 打喷嚏农夫过敏 头痛建筑工人脑震荡 头痛建筑工人感冒 打喷嚏教师感冒 头痛教师脑震荡 现在又来了第七个病人，是一个打喷嚏的建筑工人。请问他患上感冒的概率有多大？ 根据贝叶斯定理： P(A|B) = P(B|A) P(A) / P(B)
可得 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏x建筑工人|感冒) x P(感冒) / P(打喷嚏x建筑工人) 假定"打喷嚏"和"建筑工人"这两个特征是独立的，因此，上面的等式就变成了 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = P(打喷嚏|感冒) x P(建筑工人|感冒) x P(感冒) / P(打喷嚏) x P(建筑工人) 这是可以计算的。 P(感冒|打喷嚏x建筑工人) = 0.66 x 0.33 x 0.5 / 0.5 x 0.33 = 0.66 因此，这个打喷嚏的建筑工人，有66%的概率是得了感冒。同理，可以计算这个病人患上过敏或脑震荡的概率。比较这几个概率，就可以知道他最可能得什么病。 这就是贝叶斯分类器的基本方法：在统计资料的基础上，依据某些特征，计算各个类别的概率，从而实现分类。 二、朴素贝叶斯分类器的公式 假设某个体有n项特征（Feature），分别为F1、F2、...、F n。现有m个类别（Category），分别为C1、C2、...、C m。贝叶斯分类器就是计算出概率最大的那个分类，也就是求下面这个算式的最大值： P(C|F1F2...Fn) = P(F1F2...Fn|C)P(C) / P(F1F2...Fn) 由于 P(F1F2...Fn) 对于所有的类别都是相同的，可以省略，问题就变成了求 P(F1F2...Fn|C)P(C) 的最大值。
JAVA贝叶斯网络算法
贝叶斯网络 提纲： 最近工作： B-COURSE工具学习 BNT研究与学习 BNT相关实验及结果 手动建立贝叶斯网及简单推理 参数学习 结构学习 下一步工作安排 最近工作： 1． B-COURSE 工具学习 B-COURSE是一个供教育者和研究者免费使用的web贝叶斯网络工具。主要分为依赖关系建模和分类器模型设计。输入自己的研究数据，就可以利用该工具在线建立模型，并依据建立好的模型进行简单推理。 B-COURSE要求数据格式是ASCII txt格式的离散数据，其中第一行是各种数据属性变量，其余各行则是采集的样本，属性变量值可以是字符串也可以是数据，属性变量之间用制表符分割，缺失属性变量值用空格代替。读入数据后，在进行结构学习前，可以手动的选择需
要考虑的数据属性！生成过程中，可以手动确定模型，确定好模型后，可以选择JAVA playgroud，看到一个java applet程序，可以手动输入相应证据，从而进行简单推理。 B-COURSE的详细使用介绍，可详见 [url]http://b-course.cs.helsinki.fi/obc/[/url]。 B-COURSE工具隐藏了数据处理，算法实现等技术难点，所以对初学者来说，容易上手。但是却不能够针对不同的应用进行自主编程，缺乏灵活性。 2．贝叶斯网工具箱BNT的研究与学习 基于matlab的贝叶斯网络工具箱BNT是kevin p.murphy基于matlab语言开发的关于贝叶斯网络学习的开源软件包，提供了许多贝叶斯网络学习的底层基础函数库，支持多种类型的节点（概率分布）、精确推理和近似推理、参数学习及结构学习、静态模型和动态模型。 贝叶斯网络表示：BNT中使用矩阵方式表示贝叶斯网络，即若节点i到j有一条弧，则对应矩阵中（i，j）值为1，否则为0。 结构学习算法函数：BNT中提供了较为丰富的结构学习函数，都有： 1. 学习树扩展贝叶斯网络结构的TANC算法learn_struct_tan(). 2. 数据完整条件下学习一般贝叶斯网络结构的K2算法 learn_struct_k2()、贪婪搜索GS（greedy search）算法
通信专业术语中英文对照(1
8-level Vestigial Side Band (8-VSB) 八级残余边带 A-law Ａ-律 AAL 1 circuit emulation mode AAL1 电路仿真模式 AC signaling 交流信令 ACK cycle 确认周期 ADSL transceiver unit (ATU) ADSL 收发器单元 AFE analog front end 模拟前端 AND 逻辑和 AND gate 和门 APD avalanche photodiode 雪崩光电二极管 ASCII 美国国家信息交换标准代码 ASCII asynchronous support package (AASP) ASCII 异步支持程序包 ASIC cell 专用集成电路单元，专用集成电路组 AT command set AT 命令集 ATM adaptation layer (AAL) ATM 适配层 ATM bearer service ATM 承载电路业务 ATM cell ATM 信元 ATM management objects ATM 管理对象 ATM network integrated processing (NIP) ATM 网络综合处理 ATM switch ATM 交换 Accelerated Hub Architecture 加速中枢架构 Advanced Research Project Agency (ARPA) [ 美国国防部]高级研究计划局Advanced Research Projects Agency Network (ARPAnet) ARPA 网 Advanced SCSI Programming Interface (ASPI) 先进SCSI（小型电脑系统接口）编程接口 Advanced Television Systems Committee (ATSC) 先进电视系统委员会 Aerial Cable 架空电缆 Aloha Aloba 多点同时传送[接入控制技术] American Electronics Association (AEA) 美国电子商联会 American National Standards Institute (ANSI) 美国国家标准学会 American Standard Code for Information Interchange (ASCII) 美国信息交换标准代码 American Wire Gauge (AWG) 美式线计量标准 AppleShare AppleShare 软件 AppleTalk AppleTalk 局域网 AppleTalk control protocol (ATCP) AppleTalk 控制协议 AppleTalk filing protocol (AFP) AppleTalk 文件应用协议 Applied Research Laboratories (ARL) 应用研究实验室 Archie Archie 程序，阿奇程序 Architecture, Open Cooperative Computing (OCCA) 合作开放式运算（体系）结构 Architecture, Scalable Processor (SPARC) 可定标处理器（体系）结构 Ardis Ardis 公共数据通信无线网 Article Number Association(ANA) 英国商品编码协会 Association of Radio Industry Business (ARIB) 无线电工商业协会 Association, American Electronics (AEA) 美国电子商协会