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基于贝叶斯分类器的船舶型材优化设计

舰船科学技术 2024年第10期46卷 75-82页

作者：柳俊杰汪俊梁晓锋王健上海交通大学海洋智能装备与系统教育部重点实验室上海200240

船舶结构轻量化设计对于提高船舶的运载能力和实现更大的经济效益具有重要意义,针对传统优化设计方法建立优化模型时约束条件无显式表达的问题,提出基于贝叶斯分类器的船舶型材优化设计方法。首先,依据贝叶斯理论和核密度估计方法构建... 详细信息

船舶结构轻量化设计对于提高船舶的运载能力和实现更大的经济效益具有重要意义,针对传统优化设计方法建立优化模型时约束条件无显式表达的问题,提出基于贝叶斯分类器的船舶型材优化设计方法。首先,依据贝叶斯理论和核密度估计方法构建贝叶斯分类器,然后利用贝叶斯分类器代替隐式约束函数进行求解,最后以T型材的优化设计问题为例进行验证,并将优化结果对比约束条件可显式表达情况下的求解结果进行分析。基于单约束条件的贝叶斯分类器目标函数偏差低于2%,基于多约束条件的贝叶斯分类器求解目标函数偏差在8%左右,且不同的贝叶斯分类器设计方法会对优化求解结果精确程度产生影响。使用贝叶斯分类器做出决策边界能代替实际边界进行优化求解,验证了贝叶斯分类器驱动求解器寻优的可行性,对解决约束条件无显式表达的问题提供了新思路。

关键词：船舶结构优化设计贝叶斯分类器

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贝叶斯分类器在手写数字分类识别中的应用

变频器世界 2024年第3期27卷 92-96页

作者：何煦盐城工学院土木工程学院

手写体数字识别技术是一种非常重要的技术,将带来巨大的社会效益和经济效益。但是到目前为止,对手写数字进行识别的准确率仍需要进一步提高。针对这种情况,本文提出了一种基于贝叶斯分类器的手写体数字分类识别方法,能够有效识别书写规... 详细信息

手写体数字识别技术是一种非常重要的技术,将带来巨大的社会效益和经济效益。但是到目前为止,对手写数字进行识别的准确率仍需要进一步提高。针对这种情况,本文提出了一种基于贝叶斯分类器的手写体数字分类识别方法,能够有效识别书写规范的数字。

关键词：图像处理贝叶斯分类器手写数字

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基于贝叶斯分类器的核电厂事故诊断方法研究

原子能科学技术 2022年第3期56卷 512-519页

作者：齐奔梁金刚张立国童节娟清华大学核能与新能源技术研究院北京100084

目前在核电厂事故诊断方面所使用的人工智能技术如神经网络等,难以同时具备较好的鲁棒性和可解释性,本研究提出基于贝叶斯分类器的核电厂事故诊断方法,并进一步将贝叶斯分类器细化为离散型朴素贝叶斯分类器、高斯型朴素贝叶斯分类器和... 详细信息

目前在核电厂事故诊断方面所使用的人工智能技术如神经网络等,难以同时具备较好的鲁棒性和可解释性,本研究提出基于贝叶斯分类器的核电厂事故诊断方法,并进一步将贝叶斯分类器细化为离散型朴素贝叶斯分类器、高斯型朴素贝叶斯分类器和贝叶斯网络3种,将这3种贝叶斯分类器用于核电厂事故诊断,并进行性能对比。研究结果表明:基于贝叶斯分类器的诊断方法将知识驱动和数据驱动相结合,具有较强的鲁棒性和可解释性。3种分类器中,高斯型朴素贝叶斯方法诊断在诊断准确率、诊断效率、事故破口尺寸诊断精度和事故可诊断的种类方面具有显著优势。

关键词：人工智能贝叶斯分类器事故诊断数据驱动知识驱动

云环境下基于同态加密算法的朴素贝叶斯分类器

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华中科技大学学报（自然科学版） 2023年第2期51卷 39-45页

作者：路松峰郭攀夏瑞刘锐周军龙华中科技大学网络空间安全学院湖北武汉430074 深圳华中科技大学研究院广东深圳518063 华中科技大学计算机科学与技术学院湖北武汉430074

针对云环境中隐私数据的安全性问题,提出一种在云环境下对加密数据进行计算的模型,包含密文乘法算法、密文比较算法和密文对数算法三种密文计算算法,并将其应用到朴素贝叶斯分类器中.首先,将密文通过同态加密算法增加随机的扰动项,发送... 详细信息

针对云环境中隐私数据的安全性问题,提出一种在云环境下对加密数据进行计算的模型,包含密文乘法算法、密文比较算法和密文对数算法三种密文计算算法,并将其应用到朴素贝叶斯分类器中.首先,将密文通过同态加密算法增加随机的扰动项,发送给云计算中心;然后,云计算中心在不泄露私钥的情况下,将添加随机扰动的密文数据解密为明文数据,对明文数据执行相应操作后,加密发送给云存储组件,当解密添加随机扰动的数据时不会暴露真实明文数据;接着,云存储组件通过同态加法消除随机扰动的影响,得到所需数据;最后,将密文计算算法应用在朴素贝叶斯分类器中,实现对加密文本数据的分类.实验结果表明:密文计算模型的效率有较大的提高,且该模型将大量计算放在云环境中,可以减轻客户端压力,充分利用云环境中的资源.

关键词：云计算云存储隐私保护数据分类同态加密算法监督学习贝叶斯分类器

贝叶斯分类器与粗糙集相结合的变压器综合故障诊断

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中国电机工程学报 2005年第10期25卷 159-165页

作者：朱永利吴立增李雪玉电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室(华北电力大学) 河北省保定市071003

由于电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差,且贝叶斯网络处理不确定性问题能力强,文中提出了用于变压器故障诊断的NB、TAN和BAN三种贝叶斯分类器模型,并提出了贝叶斯网络分类器与粗糙集相结合的变压器故障诊断的新方法,它... 详细信息

由于电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差,且贝叶斯网络处理不确定性问题能力强,文中提出了用于变压器故障诊断的NB、TAN和BAN三种贝叶斯分类器模型,并提出了贝叶斯网络分类器与粗糙集相结合的变压器故障诊断的新方法,它综合使用溶解气体分析结果和其它电气试验结果作为故障分类所需的属性。其相应的混合分类器为NB粗集、TAN粗集和BAN粗集分类器。实验表明提出的三种混合分类器都适于变压器故障诊断,具有处理信息缺失多的能力和容错特性,克服了粗糙集刚性推理的弱点,其性能明显优于单独使用贝叶斯网络分类器或粗糙集的方法。

关键词：电力变压器故障诊断贝叶斯分类器粗糙集

结合贝叶斯分类器与伪孪生网络的SAR舰船目标检测

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中国科技论文 2022年第11期17卷 1296-1302页

作者：张潘东韩玉兵管礼南京理工大学电子工程与光电技术学院南京210094

为了发挥合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)检测系统在军事和航海领域的重要作用,提升高分辨率SAR图像目标检测的精度,提出了基于贝叶斯分类器与轻量伪孪生网络(pseudo-siamese network,PSN)的SAR舰船目标检测算法。针对大部... 详细信息

为了发挥合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)检测系统在军事和航海领域的重要作用,提升高分辨率SAR图像目标检测的精度,提出了基于贝叶斯分类器与轻量伪孪生网络(pseudo-siamese network,PSN)的SAR舰船目标检测算法。针对大部分卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)目标检测模型因参数多、模型大而不利于移动端嵌入式使用的特点,利用视觉显著结合贝叶斯分类,获得舰船疑似切片,降低数据量。引入一维直方图信息,在PSN的基础上自主设计了SAR舰船目标检测框架。基于HRSID数据集进行检测实验,并与各种基于深度学习的目标检测算法进行比较,检测结果表明了所构建模型的有效性。

关键词： SAR舰船目标检测深度学习伪孪生网络视觉显著贝叶斯分类器

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基于贝叶斯分类器的液压泵故障分级诊断方法

液压与气动 2023年第6期47卷 181-188页

作者：贾超广肖海霞郑州升达经贸管理学院信息工程学院河南郑州451191 河南工程学院理学院河南郑州451191

矿用液压泵故障种类较多,其分类过程一直存在无明确标签特征量化,导致故障诊断精准性较差的问题。对此提出应用贝叶斯分类器的矿用液压泵故障分级诊断方法,采用动态统计滤波计算矿用液压泵运行过程中的正常数据、噪声数据的特征性相关值... 详细信息

矿用液压泵故障种类较多,其分类过程一直存在无明确标签特征量化,导致故障诊断精准性较差的问题。对此提出应用贝叶斯分类器的矿用液压泵故障分级诊断方法,采用动态统计滤波计算矿用液压泵运行过程中的正常数据、噪声数据的特征性相关值,根据噪声和其他数据信息量不同的特点,离散噪声数据以达到过滤的目的。考虑到矿用液压泵故障数据集中存在无特征标签的问题,为避免混淆,划分无特征标签数据状态,计算二者属于同种类别的概率值,并采用损失函数对其进行约束。建立贝叶斯分类器,让已知种类和未知种类的矿用液压泵故障数据集处于同一分类空间,计算二者的先验概率和证据因子,通过概率值诊断待检测数据与已知数据间的属性差异,并利用贝叶斯分类器划分的故障诊断等级实现矿用液压泵故障分级诊断。实验结果表明:所提方法矿用液压泵故障诊断精准度高,不同类型故障的特征捕捉性能强,实用价值高。

关键词：矿用液压泵贝叶斯分类器故障分级诊断离散噪声损失函数

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贝叶斯分类器集成的增量学习方法

北京理工大学学报 2008年第5期28卷 397-400页

作者：张全新郑建军牛振东原达北京理工大学计算机科学技术学院北京100081 中国人民解放军63961部队北京100012 山东工商学院信息与电子工程学院山东烟台264005

针对基于决策树和神经网络的增量学习算法的过量匹配和分类精度有限的缺点,提出了一种基于贝叶斯分类器集成的增量学习方法.综合朴素贝叶斯的增量分类和集成的增量学习方法,采用随机属性选择训练初始SBC(simple Bayesian classifiers),... 详细信息

针对基于决策树和神经网络的增量学习算法的过量匹配和分类精度有限的缺点,提出了一种基于贝叶斯分类器集成的增量学习方法.综合朴素贝叶斯的增量分类和集成的增量学习方法,采用随机属性选择训练初始SBC(simple Bayesian classifiers),通过判断是否带有类别标签,将增量样本自动分组,并利用遗传算法对结果进行优化.实验结果表明,贝叶斯分类器集成的增量学习方法有效.

关键词：贝叶斯分类器增量学习遗传算法

基于贝叶斯分类器的石英砂酸浸除铁工艺参数预测及验证

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基于贝叶斯分类器的石英砂酸浸除铁工艺参数预测及验证

作者：张晓彤辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

石英砂酸浸除铁是石英砂提纯的关键技术方法,但是不同文献中石英砂酸浸除铁提纯的工艺参数各不相同。本文收集石英砂酸浸除铁相关文献,对文献中的相关数据进行整理分析,然后借助Weka平台,以石英砂酸浸除铁影响因素和对应的除铁率为指标... 详细信息

石英砂酸浸除铁是石英砂提纯的关键技术方法,但是不同文献中石英砂酸浸除铁提纯的工艺参数各不相同。本文收集石英砂酸浸除铁相关文献,对文献中的相关数据进行整理分析,然后借助Weka平台,以石英砂酸浸除铁影响因素和对应的除铁率为指标,对石英砂酸浸除铁工艺相关参数进行深入挖掘分析,运用贝叶斯分类器等相关理论建立石英砂酸浸除铁工艺参数预测模型,并对模型进行理论和实验验证,为石英砂酸浸除铁工艺参数的确定及优化提供解决方案,指导生产决策。本论文取得的主要结果和结论如下:(1)对39个石英砂酸浸除铁实例进行了数据预处理,通过数据归一化、离散化后得到了建模所需要的样本数据。(2)利用样本数据预处理后的结果,得到了所选属性集的核,即{酸的种类、浸出温度、浸出时间、固液比}。(3)采用Weka软件在Zero Rule分类器(Zero R)、J48决策树(J48)、One Rule一条规则分离器(One R)和朴素贝叶斯分类器(Naive Bayes)四种算法条件下,建立了4种训练模型,训练模型的准确率分别为25.00%、71.88%、65.25%和96.88%,说明基于Naive Bayes算法的模型准确率最高,该训练模型的R为0.8556。(4)采用Weka软件建立的基于贝叶斯分类器的预测模型和贝叶斯公式法分别对7组实例样本的除铁效果进行预测,检验预测模型的准确性。结果表明,2种方法的预测结果一致,且均与文献中报告的除铁效果一致,说明上述基于贝叶斯分类器建立的石英砂酸浸除铁工艺参数预测模型的准确性良好。(5)采用9组工艺参数进行石英砂酸浸除铁正交实验,结果表明,最佳工艺参数为:盐酸浓度24.50%,浸出温度80℃,浸出时间12 h,固液比为0.1。9组实验条件下的除铁效果及最佳工艺参数与基于贝叶斯分类器建立的预测模型的预测结果一致,证明该模型预测准确。本研究以文献数据为基础,通过机器学习手段、基于Weka平台进行数据挖掘,建立了基于贝叶斯分类器的石英砂酸浸除铁工艺参数预测模型,为选矿自动化奠定了基础。该论文有图18幅,表19个,参考文献88篇。

关键词：石英砂酸浸出除铁率预测模型 Weka 贝叶斯分类器