一种基于变结构动态贝叶斯网络的数字孪生建模推理方法.pdf

基于贝叶斯网络的中医诊断不确定性推理方法及其临床应用资料集.docx 基于贝叶斯网络的中医诊断不确定性推理方法及其临床应用资料集目录一、基于贝叶斯网络的中医诊断不确定性推理方法及其临床应用项目申报书二、基于贝叶斯网络的中医诊断不确定性推理方法及其临床应用立项申请书三、基于贝叶斯网络的中医诊断不确定性推理方法及其临床应用阶段性成果报告四、基于贝叶斯网络的中医诊断不确定性推理方法及其临床应用最终成果报告 基于贝叶斯网络的中医诊断不确定性推理方法及其临床应用项目申报书一、立项依据随着我国经济的快速发展和人民生活水平的不断提高，人们对医疗健康的需求日益增长。中医作为我国传统医学的重要组成部分，具有独特的理论体系和丰富的实践经验，在临床实践中发挥着重要作用。

2025-03-07 约7.51千字 18页立即下载

一种动态量化神经网络的推理方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114462591 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111592468.0 (22)申请日 2021.12.23 (71)申请人北京时代民芯科技有限公司地址 1

2023-05-05 约1.07万字 10页立即下载

2025-03-27 约8.23千字 18页立即下载

一种基于动态时序图的模型性能推理方法与装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114818459 A (43)申请公布日 2022.07.29 (21)申请号 202210215486.5 (22)申请日 2022.03.07 (71)申请人浙江工业大学地址 310014

2023-05-13 约2.09万字 17页立即下载

2018-08-14 约1.91万字 149页立即下载

基于贝叶斯网络的动态风险评估方法的中期报告.docx 基于贝叶斯网络的动态风险评估方法的中期报告一、研究背景与意义随着信息技术的不断发展，风险评估已成为企业和组织重要的决策工具。而动态风险评估作为一种新的风险评估方法，能够及时准确地识别风险因素的变化，为企业和组织提供更有效的决策支持。 贝叶斯网络是一种有效的建立概率模型的方法，它能够通过观测数据对先验概率进行修正，从而得到后验概率。动态贝叶斯网络则是指，在时间序列上对贝叶斯网络进行动态更新，以适应风险因素的变化。因此，基于贝叶斯网络的动态风险评估方法具有重要的意义，能够在风险因素变化时及时更新模型，为企业和组织提供更加准确的风险评估结果和决策支持。二、研究内容和方法本研究的主要内容为基

2024-02-04 约1.15千字 3页立即下载

基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法.pptx 基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法汇报人：2024-01-13 引言动态贝叶斯网络理论基础机动动作识别问题描述基于动态贝叶斯网络的机动动作识别方法方法性能评估与对比分析总结与展望引言01 研究背景与意义动态贝叶斯网络作为一种概率图模型，能够有效地表示和处理时间序列数据中的不确定性和动态性，为机动动作识别提供了新的解决方案。动态贝叶斯网络的优势随着智能交通和无人驾驶技术的快速发展，对车辆和行人等交通参与者的机动动作进行准确识别具有重要意义，有助于提高交通安全性和行驶效率。机动动作识别在智能交通、无人驾驶等领域的应用需求传统的机动动作识别方法通常基于手工提取的特征和浅层模型，难以处理复杂的动态

2024-07-06 约3.17千字 27页立即下载

一种基于贝叶斯决策网络的网络态势感知方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114465758 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111568625.4 (22)申请日 2021.12.14 (71)申请人哈尔滨理工大学地址 150080

2023-05-07 约9.49千字 11页立即下载

一种基于贝叶斯网络的交通健康诊断方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113409574 B (45)授权公告日 2022.08.02 (21)申请号 202110679534.1 G06N 7/00 (2006.01) (22)申请日 2021.06.

2023-06-21 约1.62万字 11页立即下载

一种基于贝叶斯网络的健康大数据抽验系统及方法.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 112818373 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110213684.3 (22)申请日 2021.02.23 (71)申请人合肥工业大学地址

2023-06-04 约2.14万字 16页立即下载

几何模式动态贝叶斯网络推理基因调控网络.pdf 2007年12月西安电子科技大学学报(自然科学版) Dec．2007 第34卷第6期 JoURNAL0FXIDIANUNIVERSITY V01．34NO．6 几何模式动态贝叶斯网络推理基因调控网络王开军，张军英，赵峰，张宏怡 (西安电子科技大学计算机学院，陕西西安710071) 摘要：针对趋势相关(两基因在其表达水平随时间上升与下降的变化趋势上相关)关系在重

2017-06-01 约1.51万字 7页立即下载

2024-07-07 约2.72千字 28页立即下载

贝叶斯网络结构学习与推理研究的中期报告.docx 贝叶斯网络结构学习与推理研究的中期报告一、研究背景 贝叶斯网络（Bayesiannetwork）是一种基于概率统计的有向无环图（DAG），用于描述变量之间的依赖关系和因果关系。贝叶斯网络模型的建立可以用于推理、预测和决策等领域，已在医学诊断、金融风险管理、自然语言处理等众多领域得到广泛应用。 贝叶斯网络的结构学习和参数估计是该领域的核心问题，也是研究热点之一。结构学习是指从样本数据中推断出变量之间的因果关系和依赖关系，常见的方法有基于约束的搜索算法、贪心算法、遗传算法等。参数估计则是在已知结构的情况下，通过训练数据估计贝叶斯网络模型中的概率分布参数。本研究旨在探究贝叶斯网络结构学习与推理问

2024-03-11 约小于1千字 2页立即下载

基于贝叶斯方法的含硅泡沫夹层结构性能退化建模与可靠性评估方法研究.pdf 摘要含硅泡沫夹层结构是长贮产品中的关键结构，揭示其贮存阶段的性能退化规律与准确评估其贮存可靠性对保障长贮产品安全贮存以及高效且可靠地执行任务具有重要意义。一方面，功能材料和硅泡沫材料作为含硅泡沫夹层结构的关键部件，其各自在贮存阶段的失效数据较少；另一方面，由于整体结构和装配的限制，无法对两种材料的性能进行直接监测或拆解含硅泡沫夹层结构进行监测，因而难以直接得知功能材料和硅泡沫材料在贮存阶段的性能演变过程。此外，功能材料和硅泡沫材料受到共同环境应力的作用，两种材料的性能退化过程存在一定的相关性。因此，如何准确描述含硅泡沫夹层结构中两种材料的性能退化过程并有效表征两种材料性能退化

2025-03-28 约16.94万字 84页立即下载

贝叶斯网络学习方法在知识图谱推理中的应用.pdf 贝叶斯网络学习方法在知识图谱推理中的应用知识图谱是一种以图形结构表示知识的技术，他能够将现实世界中的实体、关系和属性等信息以图的形式进行组织和展示。在知识图谱中，如何进行推理和推断对于进一步挖掘和应用知识具有重要的作用。 贝叶斯网络作为一种常用的概率图模型，具有表达不确定性以及推理能力的优势，近年来在知识图谱推理中得到了广泛应用。一、贝叶斯网络简介 贝叶斯网络是一种基于概率的图模型，用于描述变量之间的依赖关系。它由一组节点和有向边组成，节点表示变量，有向边表示变量之间的依赖关系。每个节点都与一个条件概率表（ConditionalProbability Table，CPT）相关联

2024-12-26 约1.91千字 4页立即下载