国家自然科学基金(61075055)
- 作品数：4 被引量：18H指数：2
- 相关作者：杨有龙张恒伟朱原媛张平朱明敏更多>>
- 相关机构：西安电子科技大学西安理工大学更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学更多>>
- 基于人工蜂群算法的贝叶斯网络结构学习被引量：10
- 2014年
- 从数据集中学习贝叶斯网络结构是一个NP难问题。针对此问题提出基于遗传算子的人工蜂群算法。首先,将贝叶斯网络结构映射为一种二进制编码;其次,根据贝叶斯网络的结构特点,设计了蜜源的更新策略,从而将学习贝叶斯网络结构的过程转化为蜂群寻找最优蜜源的过程。实验结果表明,该算法应用于贝叶斯网络结构学习中的有效性。
- 张平刘三阳朱明敏
- 关键词：贝叶斯网络人工蜂群算法遗传算子
- 主成分回归对脑卒中发病与环境因素间关系的解析
- 2014年
- 脑卒中的诱发已经被证实与环境因素包括气温和湿度之间存在密切关系.对脑卒中的发病环境因素进行分析可以对脑卒中高危人群进行风险评估并及时采取干预措施,而平均气压、最高气压、最低气压、平均温度、最高温度、最低温度、平均相对湿度、最低相对湿度8个自变量之间的共线性使得用多元线性回归方法得到的回归方程的精度降低.运用主成分回归分析,对脑卒中发病人数与环境因素进行了深入解析,结合统计软件SPSS的分析结果,给出了计算主成分的正确表达式,并将主成分与发病人数进行多元线性回归,最终确定了脑卒中发病人数与8个环境因素间的数学模型.
- 费妮娜杨有龙
- 关键词：脑卒中发病环境因素主成分分析数学模型
- 基于贝叶斯网络的混沌时间序列预测被引量：6
- 2012年
- 混沌时间序列预测是混沌理论的一个重要方向和研究热点,在气象、水力、经济和通信等各个领域有着广泛的应用。然而,由于混沌时间序列高度复杂的非线性特征,很难从理论上定量研究。利用贝叶斯网络(BNs)在处理不确定知识方面的优势,并结合相空间重构理论,建立了混沌时间序列非线性全局预测模型,实现对其动力学特性分析,从而达到预测目的。实验结果表明:模型具有良好的稳定性和预测能力,并能够有效地克服过拟合现象。
- 朱原媛杨有龙张恒伟
- 关键词：混沌时间序列贝叶斯网络相空间重构
- 基于贝叶斯网络的跳频序列多步预测被引量：2
- 2012年
- 根据跳频频率序列具有混沌特性,在相空间重构理论基础上提出一种用于跳频频率序列预测的贝叶斯网络模型。该模型将重构后的整个相空间作为先验数据信息,进而通过学习贝叶斯网络并利用贝叶斯网络推理算法达到对跳频频率多步预测的目的。仿真结果表明该方法具有良好的多步预测能力,并能有效地克服过拟合现象。
- 张恒伟杨有龙朱原媛
- 关键词：跳频序列贝叶斯网络相空间重构多步预测
