基于贝叶斯网络的稀疏出租车GPS轨迹路径还原方法

为提高出租车GPS大数据的可用性, 提出一种基于贝叶斯网络研究稀疏出租车GPS轨迹路径还原的方法. 与传统仅基于时空变量的研究方法不同, 新算法同时考虑天气条件、驾驶员特性、车辆行驶特性与出租车的载客状态等因素来进行路径还原预测. 以宁波市体育中心周围的路网为例, 将出租车服务信息管理平台的GPS轨迹数据作为测试对象, 验证本文方法的适用性. 结果显示, 基于多因素的贝叶斯网络方法在还原精度方面(达到91.4%)优于Logit选择模型. 此外, 新算法尤其适用于出租车轨迹数据缺失率较高的场景, 比如缺失轨迹点跨度在5 min左右.     

基于贝叶斯网络的船舶污染事故应急预案完备性评估

根据船舶污染事故应急预案涉及的事件和事件之间的逻辑关系构架了应急预案的故障树结构, 将故障树结构贝叶斯网络化, 构建了标准贝叶斯网络图, 由此建立一种船舶污染事故应急预案完备性评估的新方法. 利用该方法对市级船舶污染事故应急预案的缺失事件进行了分析, 评估了预案的完备度, 并与其他评估方法进行比较, 验证了该方法有效.     

基于贝叶斯网络的信息安全风险评估方法

在系统分析信息安全风险要素及评估过程的基础上，针对评估过程中的不确定性信息难以量化处理的问题，引入贝叶斯网络推理算法，并结合专家知识给出贝叶斯网络下的推理规则条件概率矩阵，从而构建了信息安全风险评估模型．最后以实例分析了基于此模型的风险评估方法．仿真结果表明该方法是一种有效的评估算法，较为准确地了反映了信息安全的风险等级，为信息安全风险评估提供了一种新的思路．     

浙江船舶工业空间布局及影响因素研究

分析了浙江船舶修造业的现状及问题, 利用GIS与主成分方法刻画浙江船舶修造企业分布及区位影响因子, 结果发现: (1)浙江船舶修造企业高度集聚在舟山、宁波、台州, 且趋向舟山－宁波集聚日益显著; (2)优良的岸线、地方经济与第二产业发展水平等是修造船企业分布的首要因素, 而国际航运波动、技术创新等则为次要因素. 最后针对浙江海洋经济示范区建设提出以技术创新能力提升催化浙江修造船业转型升级与可持续发展.     

基于AHP-DEA方法的船舶监督精准化评价体系研究

为了优化海事监管资源配置,提高船舶安全监督管理水平,实现船舶监督精准化,通过层次分析法筛选指标,建立了评价指标体系.在此基础上,分析并改进了现有层次分析法(AHP)和数据包络法(DEA)集成方法的不足,建立了基于AHP-DEA方法的船舶监督精准化评价体系,实现了船舶风险程度以及船舶监督优先等级的排序和分类.最后运用改进的AHP-DEA方法进行了案例分析,并将结果与现有的船舶监督评价体系的评价结果作了对比,验证了该方法的有效性和优越性.     

Liouvile分布与贝叶斯估计

讨论了作为狄利克雷分布推广的Ｌｉｏｕｖｉｌｅ分布对于多项分布抽样情形下的贝叶斯估计，并给出其风险函数与极大似然估计和狄利克雷先验分布下贝叶斯估计风险函数的比较     

基于基因表达值和基因本体论推导转录因子相互作用关系的方法

提出将基因本体论(Gene Ontology)中的背景知识同基因表达值相结合,利用GeneRank算法思想来计算转录因子的重要性排名,再通过K2算法构建贝叶斯网络以刻画这些转录因子间关系的方法.将该方法用于细胞周期的一个基因表达数据集中,实验结果表明它不仅能发现许多转录因子间确知的关系,还可发现一些未知的关系.     

基于改进贝叶斯和风险评估的无线传感网络信任模型

针对无线传感器网络加密手段和身份认证技术不能解决网络内部攻击问题,提出一种基于改进的贝叶斯和风险评估的无线传感器网络信任模型。该模型针对基本的贝叶斯信任模型进行改进,采用异常折扣因子防止非入侵因素导致的网络异常行为;为实现信任对时间的敏感性,提出了自适应遗忘因子来削弱过去行为的影响;为防止恶意节点的诋毁,利用偏离度来过滤某些推荐节点;同时提出了基于熵的风险评估机制,用于评价信任的不确定性。实验结果表明,所提出的模型具有较高的检测率与较低的误检率,能有效保障无线传感器网络安全性能,并延长网络的生命周期。     

基于贝叶斯方法的水位流量关系——以东江干流为例

以东江干流(珠江流域支流)河源、岭下和博罗3个测站水位-流量数据为例,运用贝叶斯方法拟合水位流量关系曲线中的幂律模型.以东江干流历年实测数据构建合理的先验分布为基础,结合似然函数,导出后验分布,并用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)算法估计后验分布中的参数.结果表明:贝叶斯方法能够合理推断水位流量关系曲线中的幂律模型并结合MCMC算法进行参数估计,且能够提供拟合的水位流量关系曲线的95%置信区间;相比最大似然估计法,贝叶斯方法在曲线的外延性表现更好.     

基于小波包Shannon熵与GA-SVM的船舶轴系故障诊断方法

针对船舶推进轴系的振动问题, 基于小波包、Shannon熵、遗传算法(GA)和支持向量机(SVM)理论, 提出了一种船舶轴系故障诊断的新方法, 简称WPS-GS方法. 该方法依托船舶螺旋桨状态监测模拟实验平台, 利用小波包分解技术分析船舶轴系发生故障时的振动信号, 将其Shannon熵作为SVM的输入特征向量. 在训练SVM时, 采用遗传算法对SVM的参数进行全局寻优, 使SVM具有更高的识别准确率. 实验结果表明, WPS-GS方法对故障诊断的准确度和识别率较传统SVM和交叉验证SVM方法高, 适用于船舶轴系故障诊断.     

基于熵值法的船舶污染事故区域应急联防成本分担机制研究

在一定的区域范围内建立污染事故应急联防体系, 对于共享区域应急资源、提高船舶污染事故应急能力具有非常重要的意义. 本文在分析船舶污染事故区域联防体系建设及运营成本构成的基础上, 从污染物种类、污染量、泊位参数、船舶艘次、货物吞吐量、管理因素等方面分析了影响联防体系成本分担责任的影响因素, 并基于熵值分析方法建立了联防体系成本分担模型. 研究的目的旨在促进建立合理有效的区域联防成本分担机制, 以保障联防体系的有效运行和可持续发展.     

PCR技术检测海运船舶压载水病原弧菌初探

船舶压载水引起的外来物种入侵,及由此引发的经济、环境和卫生等方面的灾害性后果,已成为当前世界海洋所面临的最大威胁之一.弧菌作为一种广泛存在于海洋环境的病原微生物,其数量已成为船舶压载水是否可以排放的一项指标.本文采用PCR扩增病原弧菌特征基因技术,结合弧菌相关16S rRNA基因文库,初步探讨压载水中病原弧菌快速检测技术.从采集自舟山远洋船舶压载水水样S1中,检测到hlyA和vvh基因,表明样品中含有霍乱弧菌(Vibrio cholerae)和创伤弧菌(V.vulnificus)的毒力基因.文库序列分析结果显示,重组克隆子中部分序列与副溶血弧菌(V.parahaemolyticus)和费氏弧菌(V.fischeri)相似性较高.研究结果表明,压载水样品S1中含有多种对人和动植物有害的病原弧菌,对海洋生态平衡、公共卫生安全和海洋养殖业具有潜在危害.     

外包软件项目风险决策树智能分析模型

软件项目外包已成为主要的软件开发方式,但风险却很高.本文提出了外包软件项目风险的决策树智能分析实证模型,并用此模型对项目风险进行评估和控制.建立了基于客户方和承包方双视角的风险识别概念模型,收集了外包软件项目真实样本用于决策树风险智能分析模型的训练和验证.实验结果表明,本文所采用的方法在准确率方面优于神经网络、朴素贝叶斯算法.决策树模型所发现的管理规则与软件工程理论相吻合,能很好地指导项目风险评估分析.     

基于KL散度的岩土参数可信度贝叶斯估计

鉴于先验信息与样本信息的不匹配, 会导致岩土参数的贝叶斯估计结果与实际产生偏差. 为解决该问题, 本文引入可信度贝叶斯估计的概念, 并结合相容性检验, 改进了基于KL散度的经典可信度计算公式. 最后, 以宁波地区典型土层的地基承载力为例, 对比改进可信度贝叶斯、经典可信度贝叶斯和经典贝叶斯的估计结果. 结果表明: 改进可信度贝叶斯方法能在充分利用先验信息的前提下, 提高样本信息在参数估计中的计算权重, 同时也避免了不匹配问题所导致的贝叶斯计算误差.     

基于自组织神经网络与主成分分析的多维度网络成瘾研究

应用陈淑惠编制的中文网络成瘾量表对分别座落于我国东部和西部的2所高校的420名学生进行了问卷调查,采用自组织神经网络与主成分分析技术,对测试样本的网络成瘾总分进行聚类分析,并探求了网络成瘾的主要影响因素.结果表明:(1)上述方法能有效利用样本数据之间的相似性,发现其内在本质联系;(2)能够对测试样本进行更为有效的分类;(3)发现时间管理能力与强迫性上网行为等是造成网络成瘾的决定性因素.自组织神经网络对网络成瘾程度有更好的区分度,可以在宏观和微观2个层面对网络成瘾提出针对性的防范措施.     

基于主分量分析的变分贝叶斯独立分量分析的盲源分离方法

针对传统基于随机初始化的变分贝叶斯独立分量分析(VBICA)方法的不足,即随机初始化导致经过不同的学习得到的分离结果存在差异性,提出了一种基于主分量分析(PCA)的变分贝叶斯独立分量分析的盲源分离方法,在提出的方法中,利用PCA来初始化模型参数。并与传统的变分贝叶斯独立分量分析方法进行对比。仿真结果验证了该方法的有效性,提出的方法不仅比传统的VBICA方法取得了更好的分离性能,并且保持分离结果的稳定性,克服了传统的VBICA方法的不足。     

基于中文股票博客的情感分类

根据新浪财经股票博客的特点,使用点互信息(PMI)方法构建了股票情感词典,在所构建的股票情感词典和现有的台湾大学情感词典基础上,结合经典贝叶斯方法对新浪财经博客的情感分析进行研究,并且在中文分词、自然语言处理(NLP)技术的基础上研究文本句法结构对股票博客文本情感分类结果的影响.实验结果表明:考虑文本中的句法细节以后,如词语搭配、否定词和连词等,使用PMI股票情感词典+贝叶斯方法,宏平均准确率从60.19%提高到80.50%,宏平均召回率从原来的59.35%提高到78.70%,宏平均F1值也由59.77%达到了79.60%.     

基于贝叶斯树和集成学习的异常检测

为解决入侵检测中朴素贝叶斯算法的高数据内部依赖性和决策树容易产生数据"破碎"的问题,本文结合决策树分段的优点和朴素贝叶斯多证据融合的优点,建立了基于贝叶斯树算法的进程服务预测模型,并将bagging集成学习法用于改进贝叶斯树.实验结果表明,模型能有效检测主机异常,且算法的时间复杂度相对较低,适合在线检测.     

基于Bi-IndRNN的恶意URL分析与检测

本文提出一种基于双向IndRNN(Bidirectional Independently Recurrent Neural Network, Bi-IndRNN)的恶意URL分析与检测算法.通过对恶意URL分析与检测特点的研究,提取主机信息特征和URL信息特征.把主机信息特征与URL信息特征相融合,并利用Bi-IndRNN算法对恶意URL进行分析与检测.与k最邻近分类算法(k-NearestNeighbor, KNN)、高斯贝叶斯算法(GaussionNB)、LSTM(Long Short-Term Memory)算法、IndRNN(Independently Recurrent Neural Network)算法对比结果表明,该模型对恶意URL的分类检测准确率达到95.92%,明显高于其它算法模型.     

船舶横摇对舱内货物移位的影响

对船舶横摇与舱内货物的移动关系作了理论分析，提出了船舶横摇时各因素对货物产生移动的量化比例，通过实例计算分析了舱内货物防移的必要性及装货时应注意的问题。