贝叶斯信息标准在滑坡因子敏感性分析中的应用 被引量：24

1

作者 李雪平 唐辉明 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期1393-1397,共5页

滑坡因子敏感性分析是滑坡预测和治理的重要前提。以巫山县新址西区作为试验区,运用滑坡影响因素与历史滑坡之间建立的Logistic回归模型,通过贝叶斯信息标准进行模型优劣程度的比较,以期得出本区滑坡因子的敏感程度。设计了逐个加入影... 滑坡因子敏感性分析是滑坡预测和治理的重要前提。以巫山县新址西区作为试验区,运用滑坡影响因素与历史滑坡之间建立的Logistic回归模型,通过贝叶斯信息标准进行模型优劣程度的比较,以期得出本区滑坡因子的敏感程度。设计了逐个加入影响因子进行非嵌套模型的优劣程度对比的试验方法。试验区滑坡因子敏感程度计算结果排队依次为:岩性、高程、距有影响构造线距离、坡度、坡向、坡形。试验为区域斜坡稳定性评价提供了一种新的、可靠的方法。 展开更多

关键词 贝叶斯信息标准 bic 滑坡 因子 敏感性

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改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析 被引量：1

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作者 鲁铁定 罗新赣 孙喜文 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期53-61,共9页

为了有效解决传统的极大似然估计方法存在的未知数多导致结果不准确的问题,提出一种改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析方法:选取全球范围内100个基准站2008—2022年坐标时序及仿真的100组坐标时序,采用赤池信息准则(AIC)、贝叶... 为了有效解决传统的极大似然估计方法存在的未知数多导致结果不准确的问题,提出一种改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析方法:选取全球范围内100个基准站2008—2022年坐标时序及仿真的100组坐标时序,采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、改进的贝叶斯信息准则(BIC_tp)对不同有色噪声模型进行噪声特性分析,获取基准站坐标序列的最优噪声模型及速度参数;探讨BIC_tp对噪声模型及速度估计的影响。结果表明,基准站坐标序列噪声模型呈现出多样性特征,在北(N)和东(E)方向主要表现为闪烁噪声+白噪声(FNWN)模型,天顶(U)方向主要表现为幂律噪声+白噪声(PLWN)模型;相比于AIC和BIC噪声模型估计准则,BIC_tp方法对有色噪声模型估计具有较高的准确性,尤其是闪烁噪声+随机游走噪声(RW)+白噪声(FNRWWN)模型对全球卫星导航系统(GNSS)站速度不确定度的影响在N与E方向远大于U方向;正确获取模型参数估计的实际不确定度及改正噪声分量对于合理应用GNSS坐标时间序列数据具有重要意义。 展开更多

关键词 赤池信息准则(AIC) 贝叶斯信息准则(bic) 改进的贝叶斯信息准则(bic_tp) 噪声模型估计 全球卫星导航系统(GNSS)坐标时间序列

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基于非线性贝叶斯理论和BIC准则的防渗墙高精度瑞雷波反演研究 被引量：2

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作者 付代光 肖国强 +1 位作者 周黎明 刘江平 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2018年第8期64-70,共7页

横波速度和厚度的反演精度是决定瑞雷波法能否应用于防渗墙检测的关键因素,同时也是瑞雷波反演的难点。为获得高精度的防渗墙横波速度和厚度,采用BIC准则和非线性贝叶斯理论,通过理论模型与实测数据相结合的方式,对与防渗墙结构相似的... 横波速度和厚度的反演精度是决定瑞雷波法能否应用于防渗墙检测的关键因素,同时也是瑞雷波反演的难点。为获得高精度的防渗墙横波速度和厚度,采用BIC准则和非线性贝叶斯理论,通过理论模型与实测数据相结合的方式,对与防渗墙结构相似的三层含硬夹层模型和防渗墙瑞雷波数据进行反演,并将反演所确定的模型与已知模型进行对比分析,从而验证反演方法的有效性和准确性。结果表明:非线性贝叶斯方法能够有效优化硬夹层模型和防渗墙数据,通过频散曲线反演,能够获得高精度的横波速度和厚度反演结果;将BIC准则应用到硬夹层模型和防渗墙数据,确定硬夹层和防渗墙最佳参数化模型分别为3层和8层,该模型与实际情况最为吻合,频散曲线反演精度最高。研究成果对提高防渗墙无损检测精度、确保堤坝安全运行具有重要意义。 展开更多

关键词 防渗墙 瑞雷波反演 非线性贝叶斯理论 bic准则 横波速度和厚度 粒子群算法 贝斯信息准则

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基于BIC与SVRM的变压器油中气体预测模型 被引量：10

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作者 郑元兵 陈伟根 +2 位作者 李剑 杜林 孙才新 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期46-49,共4页

基于v-支持向量回归机(v-SVRM)算法建立了变压器油中溶解气体变化预测模型,并引入贝叶斯证据框架对预测模型的参数进行了优化选取。同时,结合预测模型的预测正确率及预测模型的简洁度建立了预测模型的评价机制,并利用改进的贝叶斯信息标... 基于v-支持向量回归机(v-SVRM)算法建立了变压器油中溶解气体变化预测模型,并引入贝叶斯证据框架对预测模型的参数进行了优化选取。同时,结合预测模型的预测正确率及预测模型的简洁度建立了预测模型的评价机制,并利用改进的贝叶斯信息标准(BIC)作为最终的评价函数量化了评价机制。在实例中与灰色理论预测模型进行了比较,结果表明在同为小样本训练数据的情况下,v-SVRM预测模型比灰色模型有更高的预测准确率,且在所提出的评价机制里表现更好。 展开更多

关键词 支持向量机 支持向量回归机 故障检测 预测 电力变压器 贝叶斯信息标准 优化

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基于对数能量倒谱特征的端点检测算法 被引量：11

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作者 王民 孙广 +1 位作者 沈利荣 刘利 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第16期198-201,215,共5页

端点检测技术是语音识别的关键技术之一,为了克服传统倒谱距离语音端点检测算法在低信噪比下检测效果的不理想,将对数能量(LE)特征和倒谱(C)特征相结合,提出了一种新的对数能量倒谱特征(LEC),采用模糊C均值聚类和贝叶斯信息准则(BIC)方... 端点检测技术是语音识别的关键技术之一,为了克服传统倒谱距离语音端点检测算法在低信噪比下检测效果的不理想,将对数能量(LE)特征和倒谱(C)特征相结合,提出了一种新的对数能量倒谱特征(LEC),采用模糊C均值聚类和贝叶斯信息准则(BIC)方法估计特征门限,得出了正确的语音端点判断,在三种典型噪声下,对信噪比从-5 dB到15 dB的带噪声语音进行仿真,结果表明LEC法的检测错误率仅为20.25%,明显低于倒谱法和对数能量法,能有效地确定语音的端点并改善语音识别效果。 展开更多

关键词 对数能量 倒谱距离 模糊C均值聚类 贝叶斯信息准则(bic) 端点检测 Bayesian Information Criterions(bic)

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基于BDPCA聚类算法的航空发动机故障数据标记 被引量：10

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作者 吕超 程弓 刘云清 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期35-41,共7页

航空发动机作为飞行器的动力核心对飞行器的安全飞行有着举足轻重的作用,保证航空发动机的平稳运行对飞行安全有着重大意义。在基于有监督学习的航空发动机故障诊断技术不断取得进展的同时,如何将平时获取的大量未标记数据转换为能够用... 航空发动机作为飞行器的动力核心对飞行器的安全飞行有着举足轻重的作用,保证航空发动机的平稳运行对飞行安全有着重大意义。在基于有监督学习的航空发动机故障诊断技术不断取得进展的同时,如何将平时获取的大量未标记数据转换为能够用来训练故障诊断模型的带标记数据,成为了制约行业发展的一大瓶颈。针对这一问题引入了基于无监督学习的DPCA算法,用以实现对未标记数据集的准确分类与标记,并针对DPCA算法在局部密度计算与簇类别数选择方面的缺陷进行了优化:针对原始DPCA算法应用标准高斯核计算局部密度易造成误识别的状况,引入共享邻域算法对局部密度的计算方法进行优化;针对原始DPCA算法需要人工研判确定簇类别数易造成的误识别状况,引入BIC选择准则对簇类别数的选择方法进行优化;提出了原始DPCA算法与共享邻域算法以及BIC选择准则相结合的BDPCA算法。最后应用航空发动机转子故障数据对BDPCA算法进行了性能验证并取得了良好的结果,证实了BDPCA算法在航空发动机气路故障诊断领域有较高的实用价值。 展开更多

关键词 航空发动机 气路故障 密度峰值聚类分析(DPCA) 贝叶斯信息准则(bic) 共享邻域

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基于高斯混合模型的轨迹模仿学习表征参数优化 被引量：3

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作者 于建均 郑逸加 +1 位作者 阮晓钢 赵少琼 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期719-728,共10页

针对高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数选取效率较低的问题,提出了一种在基于GMM的轨迹模仿学习表征中综合求解GMM参数估计的方法.该方法基于多中心聚类算法中的最大最小距离算法改进kmeans算法,得到最优初始聚类中心,并基... 针对高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)参数选取效率较低的问题,提出了一种在基于GMM的轨迹模仿学习表征中综合求解GMM参数估计的方法.该方法基于多中心聚类算法中的最大最小距离算法改进kmeans算法,得到最优初始聚类中心,并基于贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)通过遗传算法优化求解,同时获取GMM的4个重要参数.该方法通过提高划分初始数据集的效率,在优化初始聚类中心基础上确定混合模型个数,有效地避免了因为初值敏感而导致的局部极值问题.通过多组仿真实验验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 高斯混合模型(GMM) 遗传算法 模仿学习 贝叶斯信息准则(bic) 最大最小距离算法

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某三级医院医院感染趋势分析 被引量：3

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作者 周春莲 陈惠清 冯国双 《中国感染控制杂志》 CAS 2014年第2期74-77,共4页

目的了解某三级医院各临床科室医院感染控制现状及发展趋势,为制定医院感染防控措施提供依据。方法采用轨迹分析模型对该院各临床科室2010—2012年医院感染数据进行分析。结果根据各临床科室医院感染率发展趋势,分为3个亚组:第1组占科... 目的了解某三级医院各临床科室医院感染控制现状及发展趋势,为制定医院感染防控措施提供依据。方法采用轨迹分析模型对该院各临床科室2010—2012年医院感染数据进行分析。结果根据各临床科室医院感染率发展趋势,分为3个亚组:第1组占科室总数的80.7%,此组科室医院感染率较低,呈下降的发展趋势(slope=-0.45),差异有统计学意义(P=0.04);第2亚组占科室总数的16.0%,医院感染率较第1亚组高,总体也呈下降趋势(slope=-0.17),但差异无统计学意义(P=0.71);第3亚组只含重症监护室(ICU),医院感染率远高于其他科室,发展趋势为先上升后下降。结论轨迹分析模型可以较好地对临床科室进行分组,方便了解全院各科室的医院感染发展趋势,针对不同组科室医院感染特点,采取防控措施。 展开更多

关键词 医院感染 感染控制 趋势分析 轨迹分析模型 贝叶斯信息标准 平均后验分组概率

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基于改进遗传算法的DBN结构自适应学习算法 被引量：2

9

作者 孙美婷 刘彬 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第1期91-99,共9页

针对动态贝叶斯网络(dynamic bayesian network,DBN)是NP困难问题,提出基于改进遗传算法的DBN结构自适应学习算法。该算法计算最大互信息和时序互信息完成DBN结构搜索空间的初始化。在此基础上设计改进遗传算法,引入评分标准差构建交叉... 针对动态贝叶斯网络(dynamic bayesian network,DBN)是NP困难问题,提出基于改进遗传算法的DBN结构自适应学习算法。该算法计算最大互信息和时序互信息完成DBN结构搜索空间的初始化。在此基础上设计改进遗传算法,引入评分标准差构建交叉概率和变异概率的自适应调节函数,以降低结构学习过程陷入局部最优解的概率。仿真结果表明,该算法在无先验知识的情况下,相比其他优化算法,汉明距离和运行时长平均减少了30%,37.3%,评分值平均增大了18.0%。 展开更多

关键词 计量学 动态贝叶斯网络 时序互信息 得分标准差 自适应学习

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组合惩罚似然估计下发散参数变量选择

10

作者 董莹 宋立新 华志强 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期436-441,共6页

在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能... 在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势. 展开更多

关键词 组合惩罚 贝叶斯信息准则(bic) 变量选择 惩罚极大似然估计

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体重协方差函数分析最优模型的选择方法

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作者 李秀丽 《中国草食动物科学》 CAS 2021年第6期33-36,77,共5页

为了得到考力代羊协方差函数分析的最佳模型和准确的参数估计,以便为考力代羊的选育提供参考依据,利用考力代羊的育种体重记录数据,分为4部分进行:第一,先在固定效应模型中,利用SPSS软件的GLM程序对模型中的固定效应进行筛选;第二,用DFR... 为了得到考力代羊协方差函数分析的最佳模型和准确的参数估计,以便为考力代羊的选育提供参考依据,利用考力代羊的育种体重记录数据,分为4部分进行:第一,先在固定效应模型中,利用SPSS软件的GLM程序对模型中的固定效应进行筛选;第二,用DFREML软件的DFUNI程序进行单性状分析,利用对数约束似然函数最大值和似然比检验对模型中的随机效应进行筛选;第三,单性状分析的方差组分作为多性状分析的初始值,多性状分析的协方差组分作为协方差函数估计的初始值;第四,用DFREML软件的DXMRR程序进行协方差函数估计时,利用Araike和贝叶斯信息标准(AIC、BIC)对模型中效应的配合阶数进行筛选。结果表明,协方差函数分析模型中固定效应(b)为出生年份、出生月份、出生类型和性别;随机效应为个体加性遗传效应(a)和母体永久环境效应(c),且固定效应和随机效应的配合阶数依次为5、5、4时所得的协方差函数估值最佳。最佳模型为y=Xb+Za+Wc+e(e为误差方差)。 展开更多

关键词 考力代羊 对数约束最大似然函数值 Araike信息标准(AIC) 贝叶斯信息标准(bic)

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