贝叶斯推断

摘要： 在HIV纵向数据中通常采用联合模型来更好的描述数据,大多数文献采用线性混合效应(Linear mixed effects models,LME)和非线性混合效应(Non-linear mixed effects models,NLME)联合建模,这种联合建模忽略了对离散数据的模拟,为了更准确的描述数据,采用非线性混合效应和广义线性混合效应(Generalized linear mixed effects models GLMM)进行联合建模。另外,同时考虑病毒载入量具有偏态和左删失问题,CD4具有测量误差问题。因此,采用非线性混合效应模型拟合具有左删失和偏态误差的协变量,采用广义线性混合效应模型拟合具有测量误差的响应变量,在贝叶斯框架下,对该联合模型的参数进行参数估计。将提出的方法应用于实际HIV数据中,经验证该方法具有更好的拟合效果和更可靠的参数估计。

摘要： 模型不确定性不可避免地影响到数值模型分析精度和可靠性,需要找到一种合适的方法,根据实测数据对模型参数值进行修正。该研究采用结合了过渡马尔科夫链蒙特卡罗(TMCMC)方法的贝叶斯模型修正理论对结构模型参数进行修正。采用Kriging法和多项式混沌展开法(PCE)构造代理模型。将该修正方法应用于两个不同结构复杂度的实例,这两个模型分别代表高维线性模型和非线性模型。在两个实例下验证了代理模型的有效性和准确性,讨论了基于代理模型的修正方法在不同结构复杂度下的优缺点。针对代理模型存在的不足,提出了一种代理集成学习框架进行改进。

摘要： 为了提高稀疏信号恢复的准确性,开展了基于自适应套索算子(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)先验的稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian learning,SBL)算法研究.1)在稀疏贝叶斯模型构建阶段,构造了一种新的多层贝叶斯框架,赋予信号中元素独立的LASSO先验.该先验比现有稀疏先验更有效地鼓励稀疏并且该模型中所有参数更新存在闭合解.然后在该多层贝叶斯框架的基础上提出了一种基于自适应LASSO先验的SBL算法.2)为降低提出的算法的计算复杂度,在贝叶斯推断阶段利用空间轮换变元方法对提出的算法进行改进,避免了矩阵求逆运算,使参数更新快速高效,从而提出了一种基于自适应LASSO先验的快速SBL算法.本文提出的算法的稀疏恢复性能通过实验进行了验证,分别针对不同大小测量矩阵的稀疏信号恢复以及单快拍波达方向(Direction of arrival,DOA)估计开展了实验.实验结果表明:提出基于自适应LASSO先验的SBL算法比现有算法具有更高的稀疏恢复准确度;提出的快速算法的准确度略低于提出的基于自适应LASSO先验的SBL算法,但计算复杂度明显降低.

摘要： 焦家断裂带是胶西北金矿集区最重要的控矿构造之一,深部找矿潜力巨大。随着矿产勘查深度的增加,深部成矿构造研究已然成为深部找矿的基础前沿工作,是实现深部找矿三维结构分析与定量成矿预测的先行任务和前提条件。然而,焦家断裂深部地质信息获取难度大、数据信息量少,导致三维结构模型可能具有较大的不确定性,因此如何度量并且有效减小模型不确定性成为深部成矿构造研究需要解决的问题。本文提出将地质–地球物理信息融入三维结构建模,实现焦家断裂深部成矿构造模型的不确定性度量和可视化。研究表明,在地质约束的基础上进一步加入地球物理数据约束能够进一步减小三维结构模型不确定性,最终的不确定性模型为后续重建焦家深部成矿构造的三维精细结构提供理论基础,为焦家深部找矿提供引导。

摘要： 隐马尔可夫模型对于异质纵向数据的处理有良好的效果,因此被广泛应用于工程技术、生物医学、经济管理等领域。文章引入了一种特殊的非齐次隐马尔可夫状态转移方式,并将其与经典的多元线性回归相结合,提出了隐非齐次马尔可夫多元线性回归模型,介绍了对该模型进行贝叶斯推断的方法原理和技术细节。最后,通过两个模拟实验说明了推断方法的结果是可靠的。

摘要： 针对大规模工业过程故障监测中存在的局部信息难提取、监测信息单一的问题,提出一种基于JS散度(Jensen-Shannon divergence)和潜在特征提取的多块PCA(principal component analysis)故障监测方法。首先,计算过程变量之间的JS散度值并进行变量分块,突出过程局部特征;然后,对每个变量块进一步提取累积误差和一阶差分等潜在特征信息从而扩展出额外的信息子块;最后,分别建立PCA监测模型对每个信息子块进行监控,并通过贝叶斯推断完成子块决策融合得到全局监测结果。通过TE(Tennessee Eastman)过程的仿真对该方法进行了验证。

摘要： 针对生活圈理论中配套设施的空间布局问题,本文结合专家经验与配套设施资源点空间分布信息,给出配套设施资源有效距离的确定方法,进而在构建房屋配套资源指数指标体系的基础上计算有效距离内的房屋配套资源指数。该指数不仅借助贝叶斯(Bayesian)思想使得有效距离的确定有了客观数据支撑,而且使用距离分位数和数量差异加强了具有相似配套资源小区间的区分度。本文以厦门市租赁房屋及其周边配套设施资源的兴趣点数据进行实证分析,结果表明:确定的有效距离使得有效距离内房屋配套资源指数的空间分布更接近正态分布,能更合理地评价各个小区的房屋配套资源丰富程度;该指数能够较好地体现对不同等级和不同类型配套设施的需求频率和需求偏好上的差异,更为准确地评价房屋所在小区周边可得的配套设施资源;厦门市思明区与湖里区租赁房屋周边的配套资源平均水平优于另外4个行政区,但均等化水平上湖里区与集美区较高。本文研究结果可为城市小区区位与配套设施的科学规划提供依据。

摘要： 针对实际数据的尖峰厚尾和非对称特性,通过在广义误差分布中加入偏度参数,同时分别引入两个参数控制左尾和右尾,构造了一个新的非对称三参数广义误差分布。本文首先研究了该分布的基本性质,包括累积分布函数、分位数函数及各阶原点矩等,并给出了随机变量的抽样方法;其次分别给出了用矩估计、极大似然方法和贝叶斯估计法来估计该分布参数的步骤,并通过马尔科夫链蒙特卡罗方法生成的模拟数据验证比较了这3种方法;最后将该分布应用于两组实际数据中,利用非对称三参数广义误差分布对尖峰厚尾非对称的数据进行拟合。

摘要： 有效估计反巡航导弹武器系统命中概率是确定反巡航导弹武器系统弹药消耗的基础,反巡航导弹试验成本高,导致数据不足,给估计反巡航导弹武器系统的命中概率带来困难。本文以防空试验中靶面落点服从二维联合正态分布的现象为切入点,结合巡航导弹等效矩形域的特点,提出了基于正态-逆伽马分布的反巡航导弹武器系统命中概率估计方法。选取正态分布和逆伽马分布作为反巡航导弹武器系统命中概率特征参数的先验分布,并通过贝叶斯分析方法得到相应的后验分布函数。采用参数估计得到先验分布中的超参数,确定命中概率的最大后验估值,示例表明了方法的可操作性,具有广阔应用前景。

摘要： 对5个不同位置的污染源分别做污染物扩散数值模拟,将其计算结果作为测量浓度;利用伴随方程计算时变流场下传感器的模拟浓度。通过测量浓度和模拟浓度构造似然函数,基于贝叶斯推断计算了在时变流场下污染源参数的后验概率。结果表明:污染源参数反演的误差取决于测量浓度与模拟浓度之间的误差。当污染源与传感器的距离较远时,污染源参数的后验概率呈较宽的分布,反演结果具有较大的不确定性;当污染源与传感器距离较近时,反演结果的不确定性得到了显著的降低。此外,还讨论了反演污染源参数时,利用污染物扩散不同阶段的测量数据对反演效果的影响。发现利用扩散初始阶段的测量浓度反演源位置,可以得到比利用稳定阶段数据时更小的反演误差和后验概率标准差,但效果没有得到显著提升。

摘要： 本文首先引入了时间序列多个突变点的贝叶斯推断基本理论,并采用贝叶斯因子对突变点的个数进行判断;然后,基于该理论并借助WinBUGS软件实现吉布斯抽样,分析了我国GDP 序列,检测出该序列存在三个突变点,分别位于1961年,1976年,1989年,这与我国经济发展阶段基本吻合;最后,发现加入恰当突变点后,模型的预测精度显著提高。

摘要： 标定与反推模型参数的可信值或全局最优值是发展高可信度预测性仿真软件的关键.本文提出了一种能快速基于试验结果标定参数的方法.该方法首先在参数的不确定性范围内抽取少量样本,通过确定性软件开展精准正问题的数值试验,建立响应量与输入参数的关联样本.第二,通过数值试验的关联样本构建响应量与输入参数之间的代理模型.第三,遍历参数的不确定性空间抽样,用代理模型快速产生的大量样本.第四,基于遍历参数空间的大量样本,开展贝叶斯最大斯然估计,统计辨识与试验数据的残差最小,反推参数的可最佳可信值.以炸药爆轰圆筒试验为例验证了该方法的高效性.此方法大大加速了基于试验数据标定参数可信值的求解速度和避免参数标定陷入随机解的目的.

摘要： 标定与反推模型参数的可信值或全局最优值是发展高可信度预测性仿真软件的关键.本文提出了一种能快速基于试验结果标定参数的方法.该方法首先在参数的不确定性范围内抽取少量样本,通过确定性软件开展精准正问题的数值试验,建立响应量与输入参数的关联样本.第二,通过数值试验的关联样本构建响应量与输入参数之间的代理模型.第三,遍历参数的不确定性空间抽样,用代理模型快速产生的大量样本.第四,基于遍历参数空间的大量样本,开展贝叶斯最大斯然估计,统计辨识与试验数据的残差最小,反推参数的可最佳可信值.以炸药爆轰圆筒试验为例验证了该方法的高效性.此方法大大加速了基于试验数据标定参数可信值的求解速度和避免参数标定陷入随机解的目的.

摘要： 标定与反推模型参数的可信值或全局最优值是发展高可信度预测性仿真软件的关键.本文提出了一种能快速基于试验结果标定参数的方法.该方法首先在参数的不确定性范围内抽取少量样本,通过确定性软件开展精准正问题的数值试验,建立响应量与输入参数的关联样本.第二,通过数值试验的关联样本构建响应量与输入参数之间的代理模型.第三,遍历参数的不确定性空间抽样,用代理模型快速产生的大量样本.第四,基于遍历参数空间的大量样本,开展贝叶斯最大斯然估计,统计辨识与试验数据的残差最小,反推参数的可最佳可信值.以炸药爆轰圆筒试验为例验证了该方法的高效性.此方法大大加速了基于试验数据标定参数可信值的求解速度和避免参数标定陷入随机解的目的.

摘要： 标定与反推模型参数的可信值或全局最优值是发展高可信度预测性仿真软件的关键.本文提出了一种能快速基于试验结果标定参数的方法.该方法首先在参数的不确定性范围内抽取少量样本,通过确定性软件开展精准正问题的数值试验,建立响应量与输入参数的关联样本.第二,通过数值试验的关联样本构建响应量与输入参数之间的代理模型.第三,遍历参数的不确定性空间抽样,用代理模型快速产生的大量样本.第四,基于遍历参数空间的大量样本,开展贝叶斯最大斯然估计,统计辨识与试验数据的残差最小,反推参数的可最佳可信值.以炸药爆轰圆筒试验为例验证了该方法的高效性.此方法大大加速了基于试验数据标定参数可信值的求解速度和避免参数标定陷入随机解的目的.

摘要： 标定与反推模型参数的可信值或全局最优值是发展高可信度预测性仿真软件的关键.本文提出了一种能快速基于试验结果标定参数的方法.该方法首先在参数的不确定性范围内抽取少量样本,通过确定性软件开展精准正问题的数值试验,建立响应量与输入参数的关联样本.第二,通过数值试验的关联样本构建响应量与输入参数之间的代理模型.第三,遍历参数的不确定性空间抽样,用代理模型快速产生的大量样本.第四,基于遍历参数空间的大量样本,开展贝叶斯最大斯然估计,统计辨识与试验数据的残差最小,反推参数的可最佳可信值.以炸药爆轰圆筒试验为例验证了该方法的高效性.此方法大大加速了基于试验数据标定参数可信值的求解速度和避免参数标定陷入随机解的目的.

摘要： 本文提出了基于随机测试的软件可靠性评估方法。文中首先引入程序正确性的概念,继而讨论了程序正确性估计方法,该方法以贝叶斯统计理论为依据,在对随机测试过程分析的基础上建立了基于输入域的测试过程的形式化描述;接下来讨论了程序正确性概率的先验密度函数及相关参数的选择方法,在此基础上得到正确性概率的后验概率密度函数.最后提出了在给定的程序运行剖面下软件可靠性估计方案.

摘要： 本文提出了基于随机测试的软件可靠性评估方法。文中首先引入程序正确性的概念,继而讨论了程序正确性估计方法,该方法以贝叶斯统计理论为依据,在对随机测试过程分析的基础上建立了基于输入域的测试过程的形式化描述;接下来讨论了程序正确性概率的先验密度函数及相关参数的选择方法,在此基础上得到正确性概率的后验概率密度函数.最后提出了在给定的程序运行剖面下软件可靠性估计方案.

摘要： 本文提出了基于随机测试的软件可靠性评估方法。文中首先引入程序正确性的概念,继而讨论了程序正确性估计方法,该方法以贝叶斯统计理论为依据,在对随机测试过程分析的基础上建立了基于输入域的测试过程的形式化描述;接下来讨论了程序正确性概率的先验密度函数及相关参数的选择方法,在此基础上得到正确性概率的后验概率密度函数.最后提出了在给定的程序运行剖面下软件可靠性估计方案.

摘要： 本文提出了基于随机测试的软件可靠性评估方法。文中首先引入程序正确性的概念,继而讨论了程序正确性估计方法,该方法以贝叶斯统计理论为依据,在对随机测试过程分析的基础上建立了基于输入域的测试过程的形式化描述;接下来讨论了程序正确性概率的先验密度函数及相关参数的选择方法,在此基础上得到正确性概率的后验概率密度函数.最后提出了在给定的程序运行剖面下软件可靠性估计方案.

摘要： 本发明公开了一种基于马尔科夫链蒙特卡洛与变分推断的半贝叶斯深度学习遥感场景分类方法。首先，搭建一个半贝叶斯深度卷积神经网络，针对卷积层，只采用一半的卷积层对权重参数使用高斯分布方法来表示，全连接层的权重参数则都使用高斯分布方法来表示。其次，利用变分推断方法初步得到近似的权重参数分布。然后，利用马尔科夫链蒙特卡洛方法和变分对比散度方法进一步迭代改进近似的权重参数分布，得到更加准确的近似的权重参数分布。本发明利用半贝叶斯深度学习的方法，把深度卷积神经网络中的部分权重参数当成随机变量，在网络模型中引入不确定性，避免了过拟合现象，增强了网络模型的鲁棒性，在遥感图像场景分类应用中表现良好。

摘要： 本发明提供的基于贝叶斯的电力市场报价隐私推断方法，共进行n轮电力市场拍卖，参与者给出包含报价和需求量的报价信息，攻击者伪装其中同样给出报价。在n轮拍卖中，攻击者不断调整报价使得拍卖结果发生变动，其余参与者按照心理预期给出报价。拍卖结束后攻击者获取每轮拍卖的获胜者名单，分别计算先验概率，并使用贝叶斯公式计算出心理预期报价的后验概率。选取概率最大的报价作为参与者心理预期报价的推断值，从而实现的电力市场交易中基于贝叶斯的报价隐私推断。本方法操作简单，实用性较强，给出了一种通过拍卖结果反推参与者报价隐私的攻击方法，推断成功率较高。

摘要： 本发明提供了一种重力约束下断裂面形态的贝叶斯推断方法，包括：步骤1，将目标断裂面所属的三维地质空间进行离散化表示；步骤2，根据给定地质先验信息的先验函数计算目标断裂面的先验概率；步骤3，根据给定物性分布计算目标断裂面的地球物理正演值。本发明基于贝叶斯模型结合重力和地质先验信息推断断裂面形态，利用马尔科夫蒙特卡洛算法推断断裂面形态后验概率分布，结合信息熵算法可视化断裂面深部形态的不确定性空间分布，有效缓解单纯依赖地球物理反演或地质推断导致的深部形态不确定性，提升断裂面深部三维结构重建的准确性和有效性。

摘要： 本发明涉及一种基于贝叶斯推断的动态数据包打包方法，本发明针对使用共享网络进行通信的网络化控制系统中实时优化网络资源使用的问题，解决了网络化控制系统中优化网络资源是无法得到实际网络时延特征的问题。首先，对网络时延进行建模，并对其分布模型中的参数选取先验分布。其次，利用控制系统自身收集的最近历史时延数据，根据贝叶斯推断理论设计了模型的在线学习方法，得到了参数的后验分布。然后，分别从参数的后验分布中采样得到实时的参数值并带入更新时延分布模型。最后，从实时的时延分布模型中计算得到时延上界估计值，并依此来指导控制系统来设计数据包的长度，达到实时优化网络资源使用的目标。

摘要： 本发明属于图像分析技术领域，公开了一种基于贝叶斯推断的人员检测结果修正方法，通过引入贝叶斯分类器来判断人员检测分类器是否分类正确；收集一定的由检测分类器得到的有人的图片，人工标签分类为检测分类器分类正确和分类错误，提取时间、位置、大小这三个特征，计算每个类别的概率以及每个类别条件下各个特征属性划分的概率，训练得到贝叶斯修正分类器；将检测分类器得到有人的图片输入到修正分类器进行分类，判断检测分类器的结果是否正确。本发明不对原有算法进行修改，而是在其基础上添加基于贝叶斯推断的修正模块。本发明通过引入贝叶斯分类器来判断检测分类器分类的结果是否正确，从而优化识别结果，显著地降低了原分类器误报率。

摘要： 提供了在安装到载具的虚拟遮阳板系统上对光定位的贝叶斯推断。公开了一种虚拟遮阳板系统，其包括具有多个可独立操作的像素的遮阳板，所述像素以可变的不透明度/透明度选择性地操作。相机捕获驾驶员或其他乘客的脸部图像，并且基于所捕获的图像，控制器操作遮阳板以自动且选择性地使其有限部分变暗，从而阻挡太阳或其他照明源照射驾驶员的眼睛，同时保持遮阳板的其余部分透明。虚拟遮阳板系统有利地消除了对驾驶员视野的不必要的阻碍，同时还阻挡了分散注意力的光源，从而改进载具的安全性。

摘要： 本发明涉及一种基于贝叶斯推断的船舶多部件线性退化预测方法，包括：S1、船舶部件退化数据分析；S2、选择合适的退化量统计概率模型；S3、引入专家经验和先验知识，构建多部件分层退化模型；S4、对多部件分层退化模型进行参数估计，得到多部件退化量‑时间的预测拟合图。本发明采用贝叶斯推断建立分层退化模型，对退化量统计概率模型增加先验分布和超先验分布，充分利用专家经验和先验知识；并且在优化模型时既考虑了多部件的相似性，也考虑了部件之间的异质性，实现了更加精准的部件退化预测。

摘要： 本发明涉及基于贝叶斯推断的肝细胞癌PETCT成像动力学参数估计方法。本发明首先从患者中提取正常肝组织，肝动脉，门静脉，肝细胞癌的示踪剂时间‑放射性活度曲线数据。其次从基于贝叶斯理论推导了肝细胞癌PET/CT成像动力学参数的后验分布，使用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法对参数后验分布进行采样，采用的抽样算法为延迟拒绝自适应抽样算法(DRAM)，估算出动力学参数。最后分析比较肝细胞癌组织图像与周围健康肝脏组织图像的示踪剂动力学参数的差异性，本发明提高了PET/CT成像动力学参数估计的可靠性。

摘要： 本发明涉及基于贝叶斯推断的低压台区户变关系动态辨识系统与方法，包括：获取样本与当前时刻所述样本的电压数据，并对样本间相似度矩阵进行初始化；计算相似度迭代更新的前置条件；结合前置条件进行相应的样本间相似度迭代更新操作；基于更新后的样本间相似度矩阵进行聚类操作，得到当前时刻的户变关系情况；重复步骤2、3和4，直至自主取消户变关系辨识操作时停止更新。本发明的有益效果是：本发明仅需获取智能电表记录的电压数值即可实现户变关系的辨识，有效降低了人工成本和现实操作难度；引入迭代思想，实现了户变关系的动态辨识，能够对用户转换台区做出快速的响应；本发明具有良好的鲁棒性。

摘要： 本发明公开了基于贝叶斯推断的制动盘及优化设计方法,制动盘包括制动盘内盘面，所述制动盘内盘面在径向上采用凸凹不平的渐变曲面结构，所述渐变曲面结构包括向外凸出的中间弧形外凸面，设于中间弧形外凸面外侧、并与中间弧形外凸面相切的外侧弧形内凹面，以及设于中间弧形外凸面内侧、并与中间弧形外凸面相切的内侧弧形内凹面，步骤包括：以R1、R2、R3、L1、L2为设计变量，选取满意的制动盘盘面平均Mises应力作为观测值，基于贝叶斯推断理论来反向优化设计变量，实现设计变量的信息更新，最终确定设计变量的最优解；本发明增加内部散热面积，提高了制动盘散热能力，制动盘结构具有抗热裂好，能够提高制动盘的热疲劳寿命，提高车辆的制动安全。