时间贝叶斯网络及其概率推理.pdf
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第卷第期管理科学学报..年月
贝叶斯网络, 条件概率、全概率公式.ppt
§1.5条件概率、全概率公式和贝叶斯公式这一公式最早发表于1763年,当时贝叶斯已经去世,其结果没有受到应有的重视.后来,人们才逐渐认识到了这个著名概率公式的重要性.现在,贝叶斯公式以及根据它发展起来的贝叶斯统计已成为机器学习、人工智能、知识发现等领域的重要工具.贝叶斯公式给出了‘结果’事件B已发生的条件下,‘原因’事件的条件概率.从这个意义上讲,它是一个“执果索因”的条件概率计算公式.相对于事件B而言,概率论中把称为先验概率(PriorProbability),而把称为后验概率(PosteriorPro
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基于贝叶斯网络的连锁故障概率模型.docx
基于贝叶斯网络的连锁故障概率模型基于贝叶斯网络的连锁故障概率模型摘要:连锁故障在工业过程中可能会导致重大的影响,因此准确估计连锁故障的概率具有重要的意义。本论文基于贝叶斯网络理论,提出了一种基于贝叶斯网络的连锁故障概率模型。该模型通过分析不同故障之间的依赖关系,结合历史故障数据和专家知识,可以更准确地预测连锁故障的概率。实验结果表明,该模型在连锁故障概率预测中具有较好的性能。关键词:贝叶斯网络,连锁故障,概率模型,可靠性预测1.引言连锁故障是指在工业过程中一个故障引发了其他故障的发生,从而导致整个系统的故
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基于贝叶斯网络的时间序列预测基于贝叶斯网络的时间序列预测摘要:时间序列预测是许多实际问题的核心,如股票价格预测、天气预报和交通流量预测等。贝叶斯网络是一种有效的用于模型推断和预测的工具。本文将介绍基于贝叶斯网络的时间序列预测方法,包括模型构建、参数估计和推断方法。我们将使用一个股票价格预测的案例来说明这一方法的应用。通过比较实验结果,我们将证明贝叶斯网络是一种可行的时间序列预测方法,能够提供准确的预测结果。关键词:时间序列预测、贝叶斯网络、模型构建、参数估计、推断方法引言:时间序列预测是在给定过去数据的基