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面向互联网用户行为分析的加权概率融合贝叶斯网络研究被引量：1: 1; 作者王佳张文波朱宏博《沈阳理工大学学报》 CAS 2023年第4期40-47,共8页; 针对依靠单一算法训练互联网用户行为数据构建的贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)计算耗时长、结构不稳定等问题,提出加权概率融合并行贝叶斯网络增量学习(WPFPBayes)算法。该算法根据自适应数据切片算法找出最优数据片尺寸,快速进行并... 展开更多; 关键词加权概率融合贝叶斯网络贝叶斯网络更新自适应数据切片网络用户行为; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模糊贝叶斯网络的空中目标多传感器融合识别研究被引量：13: 2; 作者刘海燕陈红林 +1 位作者史志富梁华强《电光与控制》北大核心 2009年第3期37-41,共5页; 为了对充满不确定性与模糊性的空中目标识别数据进行处理,提高空中目标多传感器融合的准确性和可靠性,提出以模糊贝叶斯网络为基本结构的多传感器数据融合模型。该模型能够对清晰连续变量通过模糊化和去模糊化操作变换成离散变量,而且... 展开更多; 关键词空中目标识别模糊贝叶斯网络多传感器融合贝叶斯概率推理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于WPNN与数据融合的损伤检测方法被引量：4: 3; 作者姜绍飞付春 +1 位作者陈仲堂盛岩《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 EI CAS 2005年第2期86-90,共5页; 目的为了有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息,对复杂结构的健康状况进行诊断进而提高确诊率.方法利用概率神经网络(PNN)的贝叶斯推理与诊断能力及多传感器数据融合原理,将神经网络与数据融合有机结合,使两者优势互补,提出... 展开更多; 关键词检测方法结构健康监测系统多传感器数据融合概率神经网络多层框架结构贝叶斯推理数据信息健康状况复杂结构诊断能力有机结合优势互补损伤检测检测技术结构损伤确诊率; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SqueezeNet深度网络的中药材粉末显微特征图像识别研究被引量：13: 4; 作者王一丁石铎 +1 位作者李耀利蔡少青《电子显微学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期130-138,共9页; 中药材粉末显微特征图像具有复杂的纹理特点,传统算法难以构建高识别率的分类器。针对此提出一种基于SqueezeNet卷积网络的改进型双通道算法。首先,分离背景并提取感兴趣区,同时自动截取感兴趣中心区域1/4面积作为细粒度特征图像;其次,... 展开更多; 关键词中药材粉末显微特征图像识别显微结构特征卷积神经网络 SqueezeNet 细粒度特征概率加权融合; 在线阅读下载PDF 职称材料

增强人工蜂群算法求解半导体最终测试调度问题被引量：4: 5; 作者吕阳钱斌 +1 位作者胡蓉张梓琪《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1708-1715,共8页; 本文提出一种增强人工蜂群算法(Enhanced Artificial Bee Colony,EABC),用于最小化半导体最终测试调度问题(Semiconductor Final Testing Scheduling Problem,SFTSP)的最大完工时间.该算法采用混合启发式方法初始化种群,并利用前插式解... 展开更多; 关键词半导体最终测试人工蜂群算法启发式规则贝叶斯网络多策略融合概率模型排序模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向互联网用户行为分析的加权概率融合贝叶斯网络研究被引量：1: 1; 作者王佳张文波朱宏博; 机构沈阳理工大学信息科学与工程学院; 出处《沈阳理工大学学报》 CAS 2023年第4期40-47,共8页; 基金国家自然科学基金项目(62102272)。; 文摘针对依靠单一算法训练互联网用户行为数据构建的贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)计算耗时长、结构不稳定等问题,提出加权概率融合并行贝叶斯网络增量学习(WPFPBayes)算法。该算法根据自适应数据切片算法找出最优数据片尺寸,快速进行并行BN模型训练;将数据切片上学习得到的若干子BN结构通过融合加权概率方法合并成一个全局BN模型;通过一种增量评分函数定量表示单位时间内网络模型与数据之间适应程度的变化情况;采用依据特定结点进行BN更新的措施达到新旧数据在网络中的平衡。仿真实验结果表明:WPFPBayes算法下得出的BN模型的效率及其准确率均高于其他常见算法;随着数据量的增加,BN模型数据表达的准确率和稳定性均得到提高,可以更有效检测网络用户的异常行为。; 关键词加权概率融合贝叶斯网络贝叶斯网络更新自适应数据切片网络用户行为; Keywords weighted probabilistic fusion Bayesian networks Bayesian network updating a-daptive data slicing network user behavior; 分类号 TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊贝叶斯网络的空中目标多传感器融合识别研究被引量：13: 2; 作者刘海燕陈红林史志富梁华强; 机构第二炮兵工程学院西北工业大学; 出处《电光与控制》北大核心 2009年第3期37-41,共5页; 文摘为了对充满不确定性与模糊性的空中目标识别数据进行处理,提高空中目标多传感器融合的准确性和可靠性,提出以模糊贝叶斯网络为基本结构的多传感器数据融合模型。该模型能够对清晰连续变量通过模糊化和去模糊化操作变换成离散变量,而且基于模糊贝叶斯网络的建模方法能够组合多种证据进行不确定性表达和推理。通过详细分析空中目标识别的推理规则,建立了空中目标识别的贝叶斯网络拓扑结构,提出了贝叶斯推理算法对多种证据进行融合计算的模型。识别实例表明该模型能够融合不同信息源的数据,有效地提高空中目标识别的效率。; 关键词空中目标识别模糊贝叶斯网络多传感器融合贝叶斯概率推理; Keywords aerial target recognition fuzzy Bayesian network multi-sensor data fusion Bayesian probability reasoning; 分类号 V233.7 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程] TP11 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于WPNN与数据融合的损伤检测方法被引量：4: 3; 作者姜绍飞付春陈仲堂盛岩; 机构沈阳建筑大学土木工程学院沈阳建筑大学理学院大连市交通规划勘察设计院; 出处《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 EI CAS 2005年第2期86-90,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(50408033) 国家十五攻关项目(2002BA806B-4) 辽宁省自然科学基金项目(20022136); 文摘目的为了有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息,对复杂结构的健康状况进行诊断进而提高确诊率.方法利用概率神经网络(PNN)的贝叶斯推理与诊断能力及多传感器数据融合原理,将神经网络与数据融合有机结合,使两者优势互补,提出了复杂结构损伤检测技术及其在多层框架结构中损伤检测及诊断中的应用.结果提出了基于小波概率神经网络(WPNN)与数据融合的损伤检测方法.结论基于WPNN与数据融合的损伤检测方法是可行的、有效的.; 关键词检测方法结构健康监测系统多传感器数据融合概率神经网络多层框架结构贝叶斯推理数据信息健康状况复杂结构诊断能力有机结合优势互补损伤检测检测技术结构损伤确诊率; Keywords Computer simulation Data processing Failure analysis Neural networks Probability Sensors Wavelet transforms; 分类号 TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SqueezeNet深度网络的中药材粉末显微特征图像识别研究被引量：13: 4; 作者王一丁石铎李耀利蔡少青; 机构北方工业大学电子信息工程学院北京大学药学院; 出处《电子显微学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期130-138,共9页; 基金中医药行业科研专项"常用大宗中药材质量现场快速检测技术研究"(No.201407003) 中央本级重大增减支项目"名贵中药资源可持续利用能力建设项目"(No.2060302); 文摘中药材粉末显微特征图像具有复杂的纹理特点,传统算法难以构建高识别率的分类器。针对此提出一种基于SqueezeNet卷积网络的改进型双通道算法。首先,分离背景并提取感兴趣区,同时自动截取感兴趣中心区域1/4面积作为细粒度特征图像;其次,对感兴趣区和细粒度特征图像进行尺度归一化,去均值,调整方差以及多角度旋转等预处理;之后,将处理后的感兴趣区和细粒度特征图像分别作为两个独立SqueezeNet深度网络的输入源,并对两个网络进行独立训练;最后,将得到的两个模型作为两个通道连接,识别结果利用概率加权算法进行融合。应用提出的改进型双通道算法对15种中药材粉末显微导管特征图像进行识别,正确识别率达到90. 33%。该方法具有较高的正确识别率和理想的识别效果。; 关键词中药材粉末显微特征图像识别显微结构特征卷积神经网络 SqueezeNet 细粒度特征概率加权融合; Keywords Chinese medicinal materials powder microscopic texture characteristics convolutional neural network SqueezeNet fine-grained features probability weighted fusion; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] R927 [医药卫生—药学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名增强人工蜂群算法求解半导体最终测试调度问题被引量：4: 5; 作者吕阳钱斌胡蓉张梓琪; 机构昆明理工大学信息工程与自动化学院昆明理工大学云南省人工智能重点实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1708-1715,共8页; 基金国家自然科学基金(No.51665025,No.61963022)。; 文摘本文提出一种增强人工蜂群算法(Enhanced Artificial Bee Colony,EABC),用于最小化半导体最终测试调度问题(Semiconductor Final Testing Scheduling Problem,SFTSP)的最大完工时间.该算法采用混合启发式方法初始化种群,并利用前插式解码策略来提高初始解的质量.在算法搜索阶段设计多种基于问题性质的探索策略和基于贝叶斯网络的概率模型对问题解空间进行深度与宽度的协同搜索.此外,提出基于重启策略的种群更新机制以加强算法跳出局部最优的能力.实验部分构造多种对比算法来验证EABC中各关键环节的有效性.通过基于实例的数值仿真以及与NFOA(Novel Fruit fly Optimization Algorithm)、KMEA(Knowledge-based Multi-agent Evolutionary Algorithm)和CCIWO(Cooperative Co-evolutionary Invasive Weed Optimization)的算法比较验证了EABC的有效性和鲁棒性.; 关键词半导体最终测试人工蜂群算法启发式规则贝叶斯网络多策略融合概率模型排序模型; Keywords semiconductor final test artificial bee colony algorithm heuristic rules Bayesian network multi-strategy integration probability model permutation-based model; 分类号 TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN406 [电子电信—微电子学与固体电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	面向互联网用户行为分析的加权概率融合贝叶斯网络研究	王佳张文波朱宏博	《沈阳理工大学学报》 CAS	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于模糊贝叶斯网络的空中目标多传感器融合识别研究	刘海燕陈红林史志富梁华强	《电光与控制》北大核心	2009	13	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于WPNN与数据融合的损伤检测方法	姜绍飞付春陈仲堂盛岩	《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 EI CAS	2005	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于SqueezeNet深度网络的中药材粉末显微特征图像识别研究	王一丁石铎李耀利蔡少青	《电子显微学报》 CAS CSCD 北大核心	2019	13	在线阅读下载PDF 职称材料
5	增强人工蜂群算法求解半导体最终测试调度问题	吕阳钱斌胡蓉张梓琪	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料