广义梯形模糊数决策粗糙集

考虑到在决策过程中损失函数的不确定性且广义梯形模糊数作为三角模糊数的一种拓展,从贝叶斯理论出发,在三角模糊数决策粗糙集的基础上,将广义梯形模糊数引入三枝决策粗糙集,建立了广义梯形模糊数决策粗糙集并推导了其性质和规则;然后,通过一个协同知识管理项目的例子来阐明模型的具体应用.优势在于不仅将离散模糊集合扩展到连续集合,而且与其它模糊集合相比较具有更好的泛化性.     

Gumbel分布的简单贝叶斯估计

在实际应用中,两参数Gumbel分布的贝叶斯估计往往需要预先知道Gumbel参数的二维联合先验分布。由于获取先验分布的主观性和统计推断的复杂性,目前有关Gumbel分布贝叶斯估计理论及其性质的讨论还比较少,更不要说获得较为简单的Gumbel分布的贝叶斯估计。本文基于Kaminskiy和Vasiliy提出的简单贝叶斯估计过程,利用可靠度函数估计的区间形式表示先验信息,从而得到两个参数Gumbel分布的简单贝叶斯估计。基于此先验信息,该估计过程构造了Gumbel参数的连续联合先验分布,给出了在给定任意时点的可靠度(或累积密度)及其标准差的后验估计,为可靠性与风险评估中简单快速的使用贝叶斯估计刻画极端事件提供了可能.     

基于纵向数据下连续型单参数指数族参数的经验贝叶斯检验(英文)

本文讨论了在纵向数据下,运用非参数估计方法构造了连续型单参数指数族参数的经验贝叶斯检验函数,证明了所提出的经验贝叶斯检验函数的渐近最优性,并获得了它的收敛速度.     

基于非参数贝叶斯方法的随机波动建模与应用

本文利用非参数贝叶斯方法进行随机波动建模。通常的参数随机波动模型适用于证券市场中的综合指数数据,而对个股数据和小范围指数数据的拟合效果较差,主要原因是其收益率数据的变化规律更为复杂、具有更厚的尾部行为,而非参数贝叶斯方法的随机波动模型无需进行分布假设,具有很强的灵活性。本文利用SV-DPM模型对IBM的股票价格数据和上证50指数数据进行建模,研究发现非参数随机波动模型能拟合参数随机波动模型难以扑捉到的数据特征,实证表明有充分的依据支持非参数贝叶斯随机波动模型。论文的研究有助于捕捉金融资产的时变波动性质,能更好的揭示金融市场的运行规律,为期权定价和金融风险管理提供依据,对于防范与控制金融风险有着重要意义。     

基于动态因子结构的贝叶斯分位面板协整研究

针对传统面板协整检验在建模过程中易受异常值影响以及其原假设设置的主观选择问题,本文利用动态公共因子刻画面板数据潜在的截面相关结构,提出基于动态因子的截面相关结构的贝叶斯分位面板协整检验,结合各个主要分位数水平下参数的条件后验分布,设计结合卡尔曼滤波的Gibbs抽样算法,进行贝叶斯分位面板协整检验;并进行Monte Carlo仿真实验验证贝叶斯分位面板协整检验的可行性与有效性。同时,采用中国各省金融发展和经济增长的面板数据进行实证研究,结果发现在各主要分位数水平下中国金融发展和经济增长之间具有协整关系。研究结果表明:贝叶斯分位面板协整检验方法避免了传统面板数据协整方法由于原假设设置不同而发生误判的问题,克服了异常值的影响,能够提供全面准确的模型参数估计和协整检验结果。     

稀疏贝叶斯学习远近场混合源定位方法

针对远、近场混合源定位,提出一种基于稀疏重构理论框架的远、近场混合源分离和定位算法。该算法充分考虑平面波导向矢量和球面波导向矢量的相关特性,利用远、近场声源在阵列上的响应机理的差异,针对远、近场区域分别构造过完备字典,采用多测量矢量模型下的稀疏贝叶斯学习算法重构远近场混合源的空间谱,同时完成远近场混合源的分离和定位。本文算法可以在半波长间距布放的线列阵下对混合源进行定位,适用于高斯和非高斯信号,且无需信源数和噪声功率等先验信息,并具有较高的分辨力和定位精度·计算机仿真结果验证了算法的有效性。     

基于贝叶斯准则的闪光照相图像重建

针对闪光照相图像低信噪比的特点,研究了一种带约束的贝叶斯图像重建算法,较好地抑制了噪声对重建结果的影响,同时对细节信号具有较高的保持能力。该算法以贝叶斯重建为基础,在重建过程中考虑了闪光照相图像的受模糊影响比较严重的特点,引入了重建结果具有平滑性的先验信息进行约束,以提高重建结果的信噪比。通过在迭代过程中对重建结果进行平滑性约束以提高重建质量。数值模拟结果表明,该方法在闪光照相图像重建中具有较好的抗噪能力和边界保持能力。     

贝叶斯优化卷积神经网络公共场所异常声识别

针对公共场所异常声的感知和识别问题,提出一种基于贝叶斯优化卷积神经网络的识别方法。提取声信号的Gammatone倒谱系数、倍频程功率谱、短时能量和谱质心,组合成声信号的特征图。构建卷积神经网络作为分类器,利用递增的卷积核设置和池化操作处理不同尺度的特征。基于贝叶斯优化算法优化卷积神经网络的模型参数,对包括火苗噼啪声、婴儿啼哭声、烟花燃放声、玻璃破碎声和警报声的5种公共场所异常声进行识别。该方法的识别结果与基于不同的特征提取和分类器方案得到的识别结果进行比较,结果表明该方法的识别效果优于其他特征提取和分类器方案的识别效果。最后分析了该方法在不同信噪比噪声干扰下的识别结果,验证了该方法的有效性。     

反垃圾邮件及粗糙朴素贝叶斯邮件分类器

垃圾邮件的广泛传播严重的影响的电子邮件的正常使用,对当前主要的反垃圾邮件过滤技术进行了分类和研究,并且提出了基于ROUGHSET优化的朴素贝叶斯分类邮件过滤算法。基于上述理论的反垃圾邮件过滤实验证明了算法的有效性。     

模糊事件贝叶斯公式

讨论了模糊事件的概率及其基本性质 ,并通过对经典贝叶斯公式的推广 ,提出了模糊事件的贝叶斯公式 .