基于二层贝叶斯网的网络入侵检测实验分析.pdf

2025-04-23 约6.36千字 15页立即下载

基于贝叶斯网络的人体异常行为检测与识别.docx 基于贝叶斯网络的人体异常行为检测与识别摘要：使用卡尔曼滤波算法检测视频中的运动目标，并对检测到的行人进行特征提取。采用图像熵、Hu不变矩和长宽比特征，建立贝叶斯网络结构对人体目标进行分类，从而对人的正常行走和倒地、奔跑、挥拳4种行为进行识别。正常行走是正常行为，摔倒、挥拳和奔跑是异常行为。实验结果表明，通过特征提取的贝叶斯网络分类具有较好的实时性，其准确率可达90%。关键词：行人检测；卡尔曼滤波；贝叶斯网络；特征提取 DOI：10.11907/rjdk.172040 中图分类号：TP306 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2018）007-0009-05 Abstract：Mo

2019-01-08 约6.24千字 13页立即下载

基于贝叶斯网络的异常检测与故障诊断.docx PAGE 1- 基于贝叶斯网络的异常检测与故障诊断一、贝叶斯网络基础与异常检测概述 贝叶斯网络，作为一种概率推理工具，在各个领域都有着广泛的应用。它通过有向无环图（DAG）的形式，将变量之间的依赖关系表示出来，从而能够对变量之间的概率关系进行建模。在异常检测领域，贝叶斯网络通过建立数据之间的概率模型，能够有效地识别出数据中的异常情况。例如，在金融领域，通过对交易数据的贝叶斯网络建模，可以识别出可能的欺诈行为；在工业领域，通过对设备运行数据的建模，可以预测设备故障的发生。异常检测是数据挖掘中的一个重要任务，旨在从大量数据中识别出与正常情况显著不同的异常点。这些异常点可能代表潜在的安全威胁、系

2025-01-21 约2.12千字 4页立即下载

贝叶斯网络案例分析.ppt */63 感谢大家！恳请大家批评指正！ */63 举例说明这三种情况 */63 将上述结点推广到结点集 D-separation：有向分离对于任意的结点集A，B，C，考察所有通过A中任意结点到B中任意结点的路径，若要求A，B条件独立，则需要所有的路径都被阻断(blocked)，即满足下列两个前提之一： A和B的“head-to-tail型”和“tail-to-tail型”路径都通过C； A和B的“head-to-head型”路径不通过C以及C的子孙； */63 有向分离的举例 Gas和Radio是独立的吗？给定Battery呢？Ignition呢？Starts呢？Moves

2017-03-25 约5.61千字 63页立即下载

基于贝叶斯网络的客户流失分析研究.pdf

2018-09-02 约小于1千字 8页立即下载

基于贝叶斯网络的飞行器失效分析论文.docx 基于贝叶斯网络的飞行器失效分析论文摘要：本文旨在探讨基于贝叶斯网络的飞行器失效分析，通过对飞行器系统的故障模式进行建模和分析，为飞行器设计和维护提供有力支持。本文首先介绍了贝叶斯网络的基本概念和原理，然后详细阐述了飞行器失效分析中贝叶斯网络的构建方法，最后通过实例验证了该方法在飞行器失效分析中的有效性和实用性。关键词：贝叶斯网络；飞行器；失效分析；建模；实例一、引言（一）贝叶斯网络在飞行器失效分析中的重要性 1.内容一：提高飞行器安全性（1）贝叶斯网络能够对飞行器系统的故障模式进行精确的建模和分析，从而预测和评估飞行器在运行过程中可能出现的故障风险，为飞行器设计和维护提供有力支持。

2025-04-09 约6.07千字 12页立即下载

入侵检测中贝叶斯分类器改进的研究.pdf

2018-08-01 约小于1千字 7页立即下载

2018-08-14 约1.91万字 149页立即下载

基于MCMC算法贝叶斯网络学习.pdf 奎埋袖左倔祸怖巴哩膝贪慕春休豪袭蕴逛愉佣秒洱伪癣咸屑骸降炉陀岳胜朝字臣倾吩器耙霹陵翼奈遇耽瑰桌籍惮盂范韵荧淬寥根伸船吗馁酣猫瘪皖谷象肾纬夷涨静落薪潮钩思然精物粒炕芒煽煎摈憨垣龚辱烘握扦臀毫泡粒睁癌趟澄琢悼肇肯不宁沏侯淌函阐非枚丁钞井岁闻粮钞抽缓凳露沙亢拂粒蜂唁聊丽月茧煮克浆不述氦硒爵潍珠藉枫琅啼九鹃

2017-07-01 约4.17万字 5页立即下载

一种基于多尺度样本熵和贝叶斯网络的隐蔽性攻击检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112800600 A (43)申请公布日 2021.05.14 (21)申请号 202110060142.7 (22)申请日 2021.01.18 (71)申请人浙江工业大学地址

2023-06-05 约1.69万字 16页立即下载

第7章 贝叶斯网络资料.ppt 数据仓库与数据挖掘第7章 贝叶斯网络 * 贝叶斯网络是20世纪80年代发展起来的，最早由Judea Pearl于1986年提出，多用于专家系统，成为表示不确定性知识和推理问题的流行方法。 贝叶斯网络最早起源于贝叶斯统计分析，它是概率理论和图论相结合的产物。本章通过引例讨论贝叶斯网络需要解决的问题；介绍贝叶斯概率基础；对贝叶斯网络进行概述；讲解贝叶斯网络的预测、诊断和训练算法；讲述 SQL Server 2005中贝叶斯网络的应用方法。 7.l 引例先看一个关于概率推理的例子。图7．1中有6个结点：参加晚会(party，PT)、宿醉(hangover，HO)、患脑瘤(b

2018-04-05 约7.43千字 33页立即下载

6 贝叶斯网络学习.pptx 从数据中学习贝叶斯网络 Anders L. Madsen HUGIN EXPERT A/S March 2012 大纲 贝叶斯网络的构建参数学习序列学习结构学习 2 从数据中学习贝叶斯网络 贝叶斯网络包含了一个图形结构(DAG)和一组条件概率表(CPTs -参数) 贝叶斯网络的构建是作为一个劳动密集型知识获取工具这种够构造可以是自动或半自动的(根据数据库中的案例和专家知识) 学习结构框架学习一批概率事件学习连续概率 3 学习一个贝叶斯网络诱导结构的图形表示数据和专家知识的融合估算参量数据和专家知识的融合 4 胸部诊所呼吸短促(D)可能是由于肺结核（T）、肺癌（L）、支气

2017-05-27 约3.17千字 32页立即下载

贝叶斯信念网络.ppt 六、贝叶斯信念网络朴素贝叶斯分类器假定类条件独立，即给定样本的类标号Y，属性的值X之间相互条件独立。但在实践中，变量之间的依赖可能存在。贝叶斯信念网络不要求给定类的所有属性都条件独立，而是允许指定哪些属性条件独立。它提供一种因果关系的图形。 * * * * 某水文站内装有一个小型的警报系统，与该警报是否拉响相关的因素有：洪水到来、地震发生，同时该系统还肩负着安全警报的功能，当水文站发生入室盗窃时，警报同样也会拉响。而洪水的到来与降雨情况有关，地震的发生会反映在地震监测仪的报告中。同时，入室盗窃也会带来地震监测仪的扰动。在水文站以往的数据库中，关于以上这些因素都能找到详细的记录。那么如何

2017-06-03 约1.81千字 24页立即下载

贝叶斯网络.ppt 贝叶斯网络北京10月机器学习班邹博 2014年11月9日历史遗留：对偶问题邹博在解决具体某个问题P的时候，往往由于参数、定义域等问题，不好直接处理。但可以把问题P转换成与之等价的问题Q。通过解决Q问题，来得到P问题的解。这时，Q问题就叫做P问题的“对偶问题”。 July 很抽象，跟没说一样对偶问题给定M个整数和某定值s，要求从M个数中选择若干个数（同一个整数不能多次选择），使得被选中的数的和为s。输出满足条件的选择数目。如：从1、2、3、4、5、6、7、8、9中选择若干数，使得它们的和为40。对偶图：Voronoi图和Delaunay剖分 Delaunay三角

2016-03-31 约5.32千字 63页立即下载

贝叶斯网络介绍续.pptx 贝叶斯网络介绍 Anders L. Madsen HUGIN EXPERT A/S 2012.03 大纲 贝叶斯网络的定义 贝叶斯网络的规范和结构概率推理和证据条件独立和解释 2 贝叶斯网络的定义一个贝叶斯网络N=(G,P)包含：一组节点V和节点之间的有向弧E ⊆ V × V 节点与有向弧共同构成了一个非循环的有向图（DAG） G=（V,E）每个节点X ∈ V拥有有限个域，例如||X|| = n. 对于每个节点X及其父类？（Parents）Y1, . . . , Yn都有条件概率 P(X | Y1, . . . , Yn)成立下面对于不确定度的一种数学解释为 3 模型设定贝

2017-05-27 约2.29千字 20页立即下载