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历史数据对未来状态的影响具有隐蔽性，导致基于数据的股市趋势预测是一个公开难题。为了有效地发现历史数据对股市未来状态的影响力......
股票市场是企业融资和股民投资的重要途径,受到包括政策、经济、交易者行为等众多因素影响,而这些因素最终会通过股市中的价格和成......
随着互联网高速发展与人们隐私保护意识的提高,差分隐私作为一种能够提供严格数学证明的隐私保护方法逐渐成为研究的热点。由于采......
针对战场态势危险评估问题,结合态势感知三级模型搭建了危险评估框架,并以贝叶斯网络为基础,通过对传感器数据定义隶属度函数、提......
我们经常需要修改网络参数以在局部信任度改变时集成新的概率信息,贝叶斯网络的敏感性分析就是研究网络参数与输出概率之间的关系.......
将多 Agent 影响图(MAIDs)在时间上进行扩展,提出一种决策模型:多 Agent 动态影响图(MADIDs),用于表示动态环境中多 Agent 协作的......
将MAIDs在时间上进行扩展,提出一种新决策模型——多Agent动态影响图(MADIDs),对动态环境中的协作关系进行建模;给出MADIDs的一种......
针对故障树和Bayes网络在故障诊断中的局限性，提出一种使用故障树和 Bayes 网络组合的方式建立诊断故障Bayes网络，并基于诊断故障Bay......
针对多Agent影响图不能建模动态环境和多Agent马尔可夫决策过程难以表示Agents之间结构关系的问题，提出一种新决策模型——多Agent......
为研究大学生共享单车出行行为,以福州市大学城各高校学生为研究对象,利用问卷调查采集各年级学生共享单车出行数据.首先,基于所获......
基于惰性传播的联合树算法具有较高的计算精度,但利用逆转弧在传递信息过程中增加了很多填充边,算法性能受到一定限制。为减少填充......
处理复杂问题的途径和方法有很多，分而治之就是其中的一种有效方法。在将复杂问题分解为一些小问题的过程中，保存原始问题中的信息是......
基于动态贝叶斯网络处理动态不确定性问题的过程中推理是非常重要的，而推理算法的优劣决定推理的执行效率；文章在分析联合树性质的基......
由于复杂系统具有高维性和不确定性常难以表示处理,因而知识表示和计算方法是复杂系统研究中的公开难题.当前,多Agent影响图不能建......
多Agent动态影响图模型适合于对动态环境中多Agent问题进行建模,Agent之间结构关系被表示成局部的概率因式形式.概率图模型推理所......
本文首先从战场态势与事件间的因果关系出发，构建了用于态势评估的贝叶斯网络推理模型；分析了联合树算法在态势评估中所存在的问题，结......
基于动态贝叶斯网络处理动态不确定性问题的过程中推理是非常重要的，而推理算法的优劣决定着推理的执行效率。该文提出一种较简单的......
BN(贝叶斯网)被认为是人工智能研究中不确定性知识表示和推理的重要工具,广泛应用到复杂系统的建模等领域,成为人工智能研究的热点......
基于差分隐私的数据发布已得到研究者的广泛关注.然而,现有的发布方法却不能有效地处理高维数据,其原因在于维度灾难和值域多样会......
为了对复杂的战场环境下战场当前态势进行准确的评估和预测,采用贝叶斯网络分析影响作战意图的主要因素及其相互关系,构建了战场作......
贝叶斯网络,也被称作因果网络,或概率网络。它是研究人工智能领域不确定性事件的有效手段,也是图模型推理的重要方法。联合树算法......
在日常的生活中,人们要处理大量的不确定性问题。贝叶斯网络是表达不确定性问题的有效工具,它一方面采用有向图直观地表达事件之间......
大型复杂贝叶斯网络的诊断推理存在困难,在其推理诊断之前对网络结构进行适当的简化,可以有效地加快诊断推理速度。采用分簇联合树......
