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- 基于贝叶斯推理的环境噪声源定位及分类方法
- 本发明公开了基于贝叶斯推理的环境噪声源定位及分类方法,属于环境噪声检测技术领域,其步骤为:设定动态噪声阈值,通过噪声时频域联合检测噪声是否超标;采用球形声学阵列进行噪声源定位;基于噪声目标分类模型进行噪声源的识别分类,得...
- 卢涛于繁千惠毕研庚成林全王太浩杨崇新铁小鹏田相芸于凯刘小龙刘霞张林林白彬
- 一种基于贝叶斯推理的动态信任决策公证方法及系统
- 本发明属于区块链技术领域,具体涉及一种基于贝叶斯推理的动态信任决策公证方法及系统,本发明通过设计监管机构的奖惩机制防范违规交易,促使公证人和用户通过贝叶斯推理动态调整交易策略,公证人基于先验信念推导后验信念进行策略选择,...
- 易文龙程志豪程香平
- 一种基于贝叶斯推理的宽频振荡参数辨识方法及系统
- 本发明公开了一种基于贝叶斯推理的宽频振荡参数辨识方法包括,通过连接WAMS数据库接口获取PMU振荡录波数据;设定分解窗长,初始化VMD参数进行模态分解获得各振荡模态;对振荡模态分别进行贝叶斯推理,通过MCMC求解获取宽频...
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- 基于特征向量和贝叶斯推理的核动力装置故障诊断方法
- 基于特征向量和贝叶斯推理的核动力装置故障诊断方法,属于贝叶斯推理技术领域,尤其涉及核动力装置故障诊断;解决了传统贝叶斯模型仅使用参数数值作为故障推理依据,忽略了大量的参数时频特征信息,导致模型难以区分特征相似故障及实现故...
- 王航孙瑜彭敏俊郑君竹夏庚磊陈鸿源
- 基于贝叶斯推理的船舶柴油机退化性能预测方法、装置及介质
- 本发明公开了一种基于贝叶斯推理的船舶柴油机退化性能预测方法及装置,包括步骤:采集状态信息数据,制作训练集和测试集;构建贝叶斯神经网络模型与贝叶斯逻辑回归模型;联合优化贝叶斯神经网络模型的权重参数和贝叶斯逻辑回归模型的参数...
- 王进金星李海涛
- 基于贝叶斯推理的流域污染物通量精准估计研究
- 2024年
- 由于流域污染源难以确定,直接影响水体污染物通量估计精度,为此本文提出基于贝叶斯推理的流域污染物通量精准估计方法。根据贝叶斯推理原理识别污染源,确定流域水体地表净流量以及断流量,根据污染物类型、地表净流量以及断流量建立流域污染物的通量估算模型。根据通量估算模型获取污染物的通量回归方程,并通过计算结果实现流域污染物的通量精准估计。实验结果表明:利用该方法开展流域污染物通量估计时的精度高、性能好,估计结果具有可靠性。
- 魏婧张亚宁
- 关键词:贝叶斯推理
- 基于贝叶斯推理的建筑供配电线路缺陷识别研究
- 2024年
- 【目的】建筑供配电线路是建筑电气系统的核心组成部分,其安全性和可靠性将直接关系到建筑物的用电安全和正常运行。对建筑供配电线路缺陷进行识别,能及时发现并处理线路中存在的问题,从而避免电气事故的发生,确保建筑电气系统的安全稳定运行。为此,提出了基于贝叶斯推理的建筑供配电线路缺陷识别方法。【方法】计算线路电阻值、功率因数、电压损失,从而实现对建筑供配电线路特征参数的提取。基于特征参数和贝叶斯推理算法,对建筑供配电线路缺陷候选区进行划分,计算所有事件中的最大后验概率,从而实现对建筑供配电线路缺陷的识别。【结果】设计的方法可以实现对建筑供配电线路缺陷的精准识别,且准确率较高。【结论】所设计的方法能及时发现和处理线路中潜在的问题,从而避免故障的发生,保障电力系统的稳定运行。
- 李青
- 关键词:贝叶斯推理建筑供配电线路
- 基于贝叶斯推理和MCMC采样的水质污染溯源方法
- 本发明涉及一种面向水质污染溯源的方法,特别是涉及一种基于机理模型,贝叶斯推理和马尔可夫链蒙特卡罗算法(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的水体污染物溯源方法。首先,设计基于水质污染物的对流扩散模...
- 毕敬 李艺博 王梓奇 乔俊飞 吴仁人
- 一种基于贝叶斯推理集成的逆变系统故障检测方法
- 本发明公开了一种基于贝叶斯推理集成的逆变系统故障检测方法,基于实时采集到的逆变电路负载端各类电信号特征,首先利用若干基础检测器完成对特征数据的预处理;随后通过滑窗奇异值进行特征转换操作,利用基于密集迭代机制的深度框架,实...
- 王敏程菲洋陈凯刘震程玉华陈艺天
- 基于贝叶斯推理的数据云存储安全风险感知研究
- 2024年
- 为解决以固定阈值为基础的网络数据存储安全风险、感知方式存在明显滞后的问题,提出基于贝叶斯推理的网络数据云存储安全风险感知方法.定性分析网络数据云存储安全风险的影响因素,对影响因素展开关联分析以及重组,得到精准的网络数据云存储安全风险数据,包括技术类风险、管理类风险、法规类风险等.构建基于贝叶斯推理的云存储安全风险感知模型,利用评分函数修正贝叶斯网络拓扑结构,通过量化分析获取安全风险感知值,实现网络数据云存储安全风险感知.实验结果表明,所提方法的网络数据云存储安全风险漏报率小于0.2,误报率最大值仅为1.1,感知值和实际值差距较小,安全风险感知时间较短,网络数据云存储安全风险感知效果好.
- 黄丽芳
- 关键词:贝叶斯推理网络数据风险感知
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