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抽查设定下基于学生评价能力的同行互评概率图模型
1
作者 许嘉 杨攀原 +1 位作者 吕品 刘恒 《工程科学与技术》 北大核心 2025年第1期80-88,共9页
随着大量中文MOOC平台的兴起,批改大规模学生提交的主观题作业成为教育研究领域亟待解决的问题。同行互评要求学生作为同行评价者来批改同伴的作业,是解决该挑战问题的主流方法。近年来,研究人员基于概率图模型对同行评价者的评分可靠... 随着大量中文MOOC平台的兴起,批改大规模学生提交的主观题作业成为教育研究领域亟待解决的问题。同行互评要求学生作为同行评价者来批改同伴的作业,是解决该挑战问题的主流方法。近年来,研究人员基于概率图模型对同行评价者的评分可靠性和偏见建模,有效提升了基于同行评价打分估计主观题作业真实分数的准确性。然而,现有概率图模型只考虑学生在本次作业上的得分对其评分可靠性的影响,未对可以直接衡量评价者评分可靠性的学生评分偏差进行建模,存在局限性。鉴于此,本文结合教师抽查的方式,基于学生评分偏差对评价者评价能力进行有效量化,并以此为基础提出两种新颖的同行互评概率图模型,即RPG_(6)(reliability-aware peer grading 6)和RPG_(7)(reliability-aware peer grading 7)。这两个模型在现有概率图模型的基础上,在学生的评分可靠性建模中添加了基于评分偏差感知的学生评价能力,以提高模型对作业真实分数的估计准确性。真实课堂实验表明,本文提出的RPG_(6)和RPG_(7)模型在同行互评活动中对作业真实分数的估计更为准确,比现有最好技术在均方根误差方面平均降低了11.75%。 展开更多
关键词 同行互评 概率图模型 真实分数估计 评分偏差 评价能力 抽查
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不确定性数据世系的时序多层概率图模型表示
2
作者 朱运磊 岳昆 +2 位作者 钱文华 杨文静 刘惟一 《计算机科学与探索》 CSCD 2013年第5期460-471,共12页
不确定性数据世系分析需要追踪随时间推移数据产生和演化过程中不确定性的起源,为了有效地反映世系本身的时序特征和数据演化过程,并支持世系分析中的概率推理和不确定性追踪,针对不确定性数据查询处理的世系表示,以贝叶斯网这一重要的... 不确定性数据世系分析需要追踪随时间推移数据产生和演化过程中不确定性的起源,为了有效地反映世系本身的时序特征和数据演化过程,并支持世系分析中的概率推理和不确定性追踪,针对不确定性数据查询处理的世系表示,以贝叶斯网这一重要的概率图模型作为不确定性知识表示的框架,并基于世系的时序性和层次性对其进行了扩展。以世系的布尔公式表达式为出发点,提出了涉及连续时间片的时序多层概率图模型的概念,给出了时间片内和连续时间片间贝叶斯网结构的构建方法,以及网络中各结点概率参数的计算方法,旨在为世系分析奠定模型基础。实验结果表明,该世系表示方法是有效、实用的。 展开更多
关键词 不确定性数据 世系表示 概率图模型 贝叶斯网 时序多层概率图模型
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概率图模型研究进展综述 被引量：30
3
作者 张宏毅 王立威 陈瑜希 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第11期2476-2497,共22页
概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行自动的概率推理的场合,例如计... 概率图模型作为一类有力的工具,能够简洁地表示复杂的概率分布,有效地(近似)计算边缘分布和条件分布,方便地学习概率模型中的参数和超参数.因此,它作为一种处理不确定性的形式化方法,被广泛应用于需要进行自动的概率推理的场合,例如计算机视觉、自然语言处理.回顾了有关概率图模型的表示、推理和学习的基本概念和主要结果,并详细介绍了这些方法在两种重要的概率模型中的应用.还回顾了在加速经典近似推理算法方面的新进展.最后讨论了相关方向的研究前景. 展开更多
关键词 概率图模型 概率推理 机器学习
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一种基于概率图模型的不确定性数据世系表示方法 被引量：10
4
作者 岳昆 刘惟一 +1 位作者 朱运磊 张伟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第10期1897-1906,共10页
不确定性数据的世系分析是基于数据产生和演变的过程来跟踪数据不确定性的来源.为了有效地描述数据间复杂的相关性及不确定性,并从理论上保证世系分析中概率计算的正确性,文中研究了基于贝叶斯网这一重要的概率图模型的不确定性数据世... 不确定性数据的世系分析是基于数据产生和演变的过程来跟踪数据不确定性的来源.为了有效地描述数据间复杂的相关性及不确定性,并从理论上保证世系分析中概率计算的正确性,文中研究了基于贝叶斯网这一重要的概率图模型的不确定性数据世系表示方法.以世系的布尔公式和不确定性数据本身为出发点,提出了将布尔公式等价转换为贝叶斯网的方法,并讨论了相应的条件独立性质和概率语义.案例研究和实验结果表明,文中的方法为世系分析提供了一种有效性的、可扩展的数据相关性表示和概率计算框架. 展开更多
关键词 不确定性数据 世系表示 概率计算 概率图模型 贝叶斯网
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基于概率图模型的科研文献主题演化研究 被引量：22
5
作者 王金龙 徐从富 耿雪玉 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2009年第3期347-355,共9页
学术文献的主题分析对于研究者进行思路整理及发现研究主题非常重要。通过进一步的分析,能够理解主题如何发展变化,以及如何影响研究者的行为等等。探索了基于概率图模型的科研文献主题演化问题,特别分析了主题随时间的相互影响问题,提... 学术文献的主题分析对于研究者进行思路整理及发现研究主题非常重要。通过进一步的分析,能够理解主题如何发展变化,以及如何影响研究者的行为等等。探索了基于概率图模型的科研文献主题演化问题,特别分析了主题随时间的相互影响问题,提出了基于模块化网络的方法研究主题之间的相互关系,从而理解其相互影响。首先,利用主题模型获取时间文本的主题及其强度曲线,然后利用时间序列的逐段线性表示方法去除序列中的噪音,从而有效反映趋势信息,使得利用模块化网络能够更加准确地反映主题的影响关系,实验结果及其相关分析证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 主题演化影响 概率图模型 时间序列
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概率图模型中的变分近似推理方法 被引量：9
6
作者 程强 陈峰 +1 位作者 董建武 徐文立 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期1721-1734,共14页
概率图模型将图论和概率论相结合,为多个变量之间复杂依赖关系的表示提供了统一的框架,在计算机视觉、自然语言处理和计算生物学等领域有着广泛的应用.概率推理(包括计算边缘概率和计算最大概率状态等问题)是概率图模型研究及应用的核... 概率图模型将图论和概率论相结合,为多个变量之间复杂依赖关系的表示提供了统一的框架,在计算机视觉、自然语言处理和计算生物学等领域有着广泛的应用.概率推理(包括计算边缘概率和计算最大概率状态等问题)是概率图模型研究及应用的核心问题.本文主要介绍概率图模型近似推理方法中变分推理的最新研究成果.在变分近似推理的框架下,系统地归纳了概率图模型推理问题的基本研究思路,综述了目前主要的近似推理方法,并分析了近似算法的单调性、收敛性和全局性等性质.最后,对概率图模型近似推理方法的研究方向和应用前景作了展望. 展开更多
关键词 概率图模型 贝叶斯网 马尔科夫随机场 近似推理 变分法 对偶分解
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LDA-CRF:一种基于概率图模型的目标检测方法 被引量：4
7
作者 郭乔进 李宁 +1 位作者 杨育彬 武港山 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2296-2304,共9页
目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能... 目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能够利用图像区域之间的局部相关性来提高分类准确性.基于LDA和CRF提出了一种LDA-CRF模型.通过利用LDA生成的主题信息来辅助CRF的分类,同时结合图像区域之间结构化的类别信息来改进LDA的主题生成机制.实验结果表明,LDA-CRF模型的检测效果要优于CRF. 展开更多
关键词 LDA CRF 目标检测 变分推论 概率图模型
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复小波域混合概率图模型的超声医学图像分割 被引量：12
8
作者 夏平 施宇 +3 位作者 雷帮军 龚国强 胡蓉 师冬霞 《自动化学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期185-196,共12页
针对存在大量不规则斑点噪声、目标边缘弱化的超声医学图像分割中较难识别目标的问题,提出了一种复小波域中混合概率图模型的超声医学图像分割算法.采用具有近似平移不变性和良好方向选择性的双树复小波变换(Dual tree-complex wavelet ... 针对存在大量不规则斑点噪声、目标边缘弱化的超声医学图像分割中较难识别目标的问题,提出了一种复小波域中混合概率图模型的超声医学图像分割算法.采用具有近似平移不变性和良好方向选择性的双树复小波变换(Dual tree-complex wavelet transform,DT-CWT)提取超声医学图像6个方向的高频特征信息;其次,为关联目标的弱特征信息并抑制统计独立的高频噪声,构建了复小波域混合概率图模型;尺度间“父-子”节点间标记采用贝叶斯网络进行建模,尺度内邻域间标记采用马尔科夫随机场(Markov random field,MRF)无向图建模,对复小波域中同尺度的特征系数采用高斯混合模型建模,尺度内同标记的观测特征采用高斯模型建模;最后,用迭代条件模式(Iterated conditional mode,ICM)实现MRF中误分割率最小的能量函数最优解,获取标记场,实现超声医学图像分割.实验结果从视觉效果和定量分析两方面验证表明,本文算法能有效地提取超声图像的弱目标信息,较好地定位目标区域,具有较高的分割精度和鲁棒性. 展开更多
关键词 医学图像分割 复小波分析 混合概率图模型 马尔科夫随机场 迭代条件模式
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概率图模型学习技术研究进展 被引量：23
9
作者 刘建伟 黎海恩 罗雄麟 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1025-1044,共20页
概率图模型能有效处理不确定性推理,从样本数据中准确高效地学习概率图模型是其在实际应用中的关键问题.概率图模型的表示由参数和结构两部分组成,其学习算法也相应分为参数学习与结构学习.本文详细介绍了基于概率图模型网络的参数学习... 概率图模型能有效处理不确定性推理,从样本数据中准确高效地学习概率图模型是其在实际应用中的关键问题.概率图模型的表示由参数和结构两部分组成,其学习算法也相应分为参数学习与结构学习.本文详细介绍了基于概率图模型网络的参数学习与结构学习算法,并根据数据集是否完备而分别讨论各种情况下的参数学习算法,还针对结构学习算法特点的不同把结构学习算法归纳为基于约束的学习、基于评分搜索的学习、混合学习、动态规划结构学习、模型平均结构学习和不完备数据集的结构学习.并总结了马尔科夫网络的参数学习与结构学习算法.最后指出了概率图模型学习的开放性问题以及进一步的研究方向. 展开更多
关键词 概率图模型 贝叶斯网络 马尔科夫网络 参数学习 结构学习 不完备数据集
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基于概率图模型的文本情感分析 被引量：9
10
作者 吴钰洁 朱福喜 周竞 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第7期1421-1425,共5页
相比于句子级和文档级情感分析,词语级的情感分析呈现出领域性和上下文相关性,难以得到良好的应用.提出一种基于概率图模型的情感分析方法,先通过分析训练语料建立一种具有先验概率的图模型,用于计算语料中词语的情感概率值,再利用信息... 相比于句子级和文档级情感分析,词语级的情感分析呈现出领域性和上下文相关性,难以得到良好的应用.提出一种基于概率图模型的情感分析方法,先通过分析训练语料建立一种具有先验概率的图模型,用于计算语料中词语的情感概率值,再利用信息熵公式将概率值归一化为情感特征值,最后使用该特征值训练SVM分类器对测试语料进行分类.论文在理论上证明该方法能够有效运用于具有"评价对象"和"评价词"二元特性的商品评论的情感判定,且在未表明用户明显态度语句的极性判定中也可以获得良好的效果.实验结果也显示,该方法比传统SVM分类方法在准确率上有明显提高. 展开更多
关键词 概率图模型 情感分析 信息熵 TF-IDF
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基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程综述 被引量：6
11
作者 李林 吴跃 叶茂 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第12期3542-3550,共9页
图像特征工程是图像场景理解中的一项重要基础性工作,基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程作为其延伸,其复杂性和综合性远高于基本图像理解特征工程。针对这一特点,对图像理解特征工程中的特征提取、表示、学习和变换,基于概率图... 图像特征工程是图像场景理解中的一项重要基础性工作,基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程作为其延伸,其复杂性和综合性远高于基本图像理解特征工程。针对这一特点,对图像理解特征工程中的特征提取、表示、学习和变换,基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程研究价值和意义、典型特征工程等多方面进行了归纳与分析,重点介绍了四种代表性的基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程,并作了详细比较,提出了基于概率图模型的图像整体场景理解特征工程基本框架。最后对未来发展方向进行了展望,为该领域的进一步研究提供参考。 展开更多
关键词 特征工程 图像特征工程 图像特征 图像整体场景理解 概率图模型
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一种基于3因素概率图模型的长尾推荐方法 被引量：5
12
作者 冯晨娇 宋鹏 +1 位作者 王智强 梁吉业 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第9期1975-1986,共12页
互联网时代,数据呈爆炸式增长,前所未有的数据量远远超过受众的接收和处理能力,因此,从海量复杂数据中有效获取关键性有用信息成为必须解决的问题.面对信息过载问题,人们迫切需要一种高效的信息过滤系统,“推荐系统”应运而生.在现实的... 互联网时代,数据呈爆炸式增长,前所未有的数据量远远超过受众的接收和处理能力,因此,从海量复杂数据中有效获取关键性有用信息成为必须解决的问题.面对信息过载问题,人们迫切需要一种高效的信息过滤系统,“推荐系统”应运而生.在现实的推荐场景中,用户给予项目的评分或者选择项目的频次是一个典型的长尾现象.事实上,长尾现象的深入分析,不仅有助于挖掘用户的个性化偏好,更有助于电商场景中相关利益主体的业绩提升.因此,长尾推荐研究日益受到重视.针对长尾推荐的可解释性问题,提出了基于3因素概率图模型的长尾推荐方法.面对长尾推荐过程中推荐系统、用户对“具有可解释性的长尾项目推荐”的现实需求,着眼于概率图模型在因果关系方面的可解释性优势,立足于“新颖性+准确性”综合考量的方法设计目标,建立了基于用户活跃度、项目非流行度和用户-项目偏好水平的3因素概率图推荐方法.实验比较结果表明,具有可解释性优势的3因素概率图推荐方法在保证一定预测精度的前提下具有更好的新颖性推荐效果. 展开更多
关键词 推荐系统 长尾 概率图模型 变分推断 新颖性
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基于概率图模型的人脸多特征跟踪 被引量：3
13
作者 苏从勇 庄越挺 +1 位作者 黄丽 吴飞 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第11期1523-1527,共5页
同时跟踪具有丰富表情的人脸多个特征是一个有挑战性的问题 提出了一个基于时空概率图模型的方法 在时间域上 ,使用几个相互独立的Condensation类型的粒子滤波器分别跟踪人脸的每个特征 粒子滤波对独立的视觉跟踪问题非常有效 ,但是多... 同时跟踪具有丰富表情的人脸多个特征是一个有挑战性的问题 提出了一个基于时空概率图模型的方法 在时间域上 ,使用几个相互独立的Condensation类型的粒子滤波器分别跟踪人脸的每个特征 粒子滤波对独立的视觉跟踪问题非常有效 ,但是多个独立的跟踪器忽视了人脸的空间约束和人脸特征间的自然相互联系 ;在空间域上 ,事先从人脸表情库中学习人脸特征轮廓的相互关系 ,使用贝叶斯推理 -信任度传播算法来对人脸特征的轮廓位置进行求精 实验结果表明 ,文中算法可以在帧间运动较大的情况下 。 展开更多
关键词 人脸多特征跟踪 粒子滤波 CONDENSATION 信任度传播 概率图模型
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概率图模型推理方法的研究进展 被引量：5
14
作者 刘建伟 崔立鹏 +1 位作者 黎海恩 罗雄麟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第4期1-18,30,共19页
近年来概率图模型已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习与计算机视觉等领域有广阔的应用前景。根据网络结构与查询问题类型的不同,系统地综述了概率图模型的推理算法。首先讨论了贝叶斯网络与马尔可夫网络中解决概率查询... 近年来概率图模型已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习与计算机视觉等领域有广阔的应用前景。根据网络结构与查询问题类型的不同,系统地综述了概率图模型的推理算法。首先讨论了贝叶斯网络与马尔可夫网络中解决概率查询问题的精确推理算法与近似推理算法,其中主要介绍精确推理中的VE算法、递归约束算法和团树算法,以及近似推理中的变分近似推理和抽样近似推理算法,并给出了解决MAP查询问题的常用推理算法;然后分别针对混合网络的连续与混合情况阐述其推理算法,并分析了暂态网络的精确推理、近似推理以及混合情况下的推理;最后指出了概率图模型推理方法未来的研究方向。 展开更多
关键词 概率图模型 VE算法 团树算法 变分推理 抽样推理 MAP推理 混合网络推理 暂态网络推理
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概率图模型的稀疏化学习 被引量：4
15
作者 刘建伟 崔立鹏 罗雄麟 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期1597-1611,共15页
利用稀疏化学习得到的概率图模型结构简单却保留了原始概率图模型中重要的结构信息,且能同时实现结构和参数学习,因此近几年来概率图模型的稀疏化学习一直是研究的热点,其中概率图模型的第一种稀疏化学习方法是图套索.文中总结了概率图... 利用稀疏化学习得到的概率图模型结构简单却保留了原始概率图模型中重要的结构信息,且能同时实现结构和参数学习,因此近几年来概率图模型的稀疏化学习一直是研究的热点,其中概率图模型的第一种稀疏化学习方法是图套索.文中总结了概率图模型的稀疏化学习方法,包括概率图模型的L1范数罚稀疏化学习、概率图模型的无偏稀疏化学习、概率图模型的结构稀疏化学习和概率图模型的多任务稀疏化学习.最后,文中还指出了概率图模型的稀疏化学习未来有意义的研究方向. 展开更多
关键词 概率图模型 稀疏化学习 结构和参数 图套索 精度矩阵 机器学习
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概率图模型表示理论 被引量：14
16
作者 刘建伟 黎海恩 罗雄麟 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第9期1-17,共17页
概率图模型结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。近年它已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。主要研究概率图模型的表示方法,讨论如何利用概率网... 概率图模型结合概率论与图论的知识,利用图来表示与模型有关的变量的联合概率分布。近年它已成为不确定性推理的研究热点,在人工智能、机器学习和计算机视觉等领域有广阔的应用前景。主要研究概率图模型的表示方法,讨论如何利用概率网络中的独立性来简化联合概率分布的方法表示。首先介绍了单个节点上的条件概率分布的表示模型及其引起的独立性,包括表格CPD、确定性CPD、特定上下文CPD、因果影响CPD、高斯模型和混合模型,并把单个分布模型推广到指数分布族中。然后详细介绍贝叶斯网络中的独立性以及图与概率分布的关系,讨论了高斯分布和指数分布族的贝叶斯网络表示理论。再详细描述马尔可夫网络的参数化问题及其独立性,也讨论高斯分布和指数分布族的马尔可夫网络表示理论。还给出两种局部有向图模型:条件随机场和链图。并且描述基于模板的概率模型表示,包括动态贝叶斯网络和状态观测模型这两种暂态模型,以及盘模型和概率关系模型这两种对象关系领域的有向概率模型,而且给出对象关系领域的无向表示。最后对概率图模型表示理论和方法所面临的问题及前景进行展望。 展开更多
关键词 概率图模型 贝叶斯网络 马尔可夫网络 动态贝叶斯网络 概率关系模型 条件随机场 链图 指数分布族 局部概率模型
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概率图模型的表示理论综述 被引量：9
17
作者 刘建伟 黎海恩 +1 位作者 周佳佳 罗雄麟 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1219-1226,共8页
概率图模型结合概率论与图论的知识,利用图结构表示变量的联合概率分布,近年已成为不确定性推理的研究热点.随着概率图模型在实际领域中的应用日益增加,不同的任务和应用环境对概率图模型的表示理论提出了不同的新要求.本文总结出近年... 概率图模型结合概率论与图论的知识,利用图结构表示变量的联合概率分布,近年已成为不确定性推理的研究热点.随着概率图模型在实际领域中的应用日益增加,不同的任务和应用环境对概率图模型的表示理论提出了不同的新要求.本文总结出近年来提出的多种概率图模型的表示理论.最后指出概率图模型的进一步研究方向. 展开更多
关键词 概率图模型 连续化 非齐次化 贝叶斯逻辑 马尔可夫逻辑 非参数化 矩阵正态图模型 COPULA函数 混合图模型
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基于半定量概率图模型的溯因分析方法 被引量：3
18
作者 谢永芳 李理 +1 位作者 谢世文 陈晓方 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期419-429,共11页
复杂工业系统的故障原因定位可协助操作人员快速调整设备运行参数,保障生产高效稳定地运行.铝电解过程机理复杂且外部因素干扰多,信息具有不确定性特征,难以建立精确的定量模型,而定性分析的准确度不高.为此,本文针对铝电解溯因过程的... 复杂工业系统的故障原因定位可协助操作人员快速调整设备运行参数,保障生产高效稳定地运行.铝电解过程机理复杂且外部因素干扰多,信息具有不确定性特征,难以建立精确的定量模型,而定性分析的准确度不高.为此,本文针对铝电解溯因过程的层次性、相关性、不确定性的特点,构建了一种基于半定量概率图模型的溯因分析框架,将定量和定性分析相结合,通过不确定理论对信息进行处理和描述,采用图形符号可视化知识变量间的因果关系,再基于概率图模型的推理方法实现不确定性条件下的溯因诊断,为实现铝电解异常槽况的原因分析与定位提供了理论支撑. 展开更多
关键词 铝电解 半定量 概率图模型 不确定性 溯因分析
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基于概率图模型的图像整体场景理解综述 被引量：2
19
作者 李林 练金 +1 位作者 吴跃 叶茂 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第10期2913-2921,共9页
近年来,计算机图像理解技术在智能交通、卫星遥感、机器视觉、医疗图像分析、网络图像搜索等多个领域得到广泛应用。图像整体场景理解作为其延伸,其复杂性和综合性远高于基本图像理解任务。针对这一特点,从图像理解基本框架、图像整体... 近年来,计算机图像理解技术在智能交通、卫星遥感、机器视觉、医疗图像分析、网络图像搜索等多个领域得到广泛应用。图像整体场景理解作为其延伸,其复杂性和综合性远高于基本图像理解任务。针对这一特点,从图像理解基本框架、图像整体场景理解研究价值和意义、典型模型等多方面进行了归纳与分析,重点介绍了四种代表性的整体场景理解模型,并详细比较了模型架构。最后指出了目前图像整体场景理解研究不足以及未来发展方向,为该领域的进一步研究提供参考。 展开更多
关键词 图像理解 整体场景理解 概率图模型 层叠分类模型 条件随机场
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异构信息网络数据上的融合概率图模型 被引量：3
20
作者 吴蕾 张文生 王珏 《计算机科学与探索》 CSCD 2014年第6期712-718,共7页
针对异构信息网络中存在多种数据目标类型,以及多种数据连接关系的问题,将多个主题模型和马尔科夫逻辑网相结合,提出了一种融合概率图模型。多个主题模型可以分别描述不同数据目标子空间的主题分布,实现对多种数据目标的预处理。用一阶... 针对异构信息网络中存在多种数据目标类型,以及多种数据连接关系的问题,将多个主题模型和马尔科夫逻辑网相结合,提出了一种融合概率图模型。多个主题模型可以分别描述不同数据目标子空间的主题分布,实现对多种数据目标的预处理。用一阶逻辑子句描述的连接规则构建马尔科夫逻辑网,将每个主题模型中的不同数据目标连接起来。通过使用Gibbs采样,可以对异构网络进行参数学习和推理。在国际通用的异构信息网络DBLP数据集上的实验结果表明,使用融合概率图模型能够更好地表示不同的数据目标和连接关系。实验对比了4种典型的分类方法,多次采样得到的分类结果稳定,对作者、文章和会议取得了较好的分类结果。 展开更多
关键词 概率图模型 主题模型 马尔科夫逻辑网 异构信息网络
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