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基于DS与模糊集理论的知识元事件Bayes概率修正方法
1
作者
邹成成
岳上植
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第9期30-35,共6页
计算事件发生概率是预防安全事故的常用方法,但基于贝叶斯网络方法构建的Bayes概率对预测知识元事件的精确度较低,为此,文章引入DS理论和模糊集理论分别对先验概率予以修正,比较研究结果显示:DS理论克服了专家评判的主观因素影响,提高...
计算事件发生概率是预防安全事故的常用方法,但基于贝叶斯网络方法构建的Bayes概率对预测知识元事件的精确度较低,为此,文章引入DS理论和模糊集理论分别对先验概率予以修正,比较研究结果显示:DS理论克服了专家评判的主观因素影响,提高了概率估计精度,且能计算出事件蔓延发展的后续概率;模糊集理论除提高概率精度外,还可分解计算每个单独事件的贡献度。DS理论与模糊集理论修正知识元事件Bayes先验概率之方法,具有较强的稳定性与适用性。
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关键词
贝叶斯网络估计法
知识元安全事件
DS理论
模糊集理论
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题名
基于DS与模糊集理论的知识元事件Bayes概率修正方法
1
作者
邹成成
岳上植
机构
东北林业大学经济管理学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020年第9期30-35,共6页
基金
教育部人文社会科学研究规划基金项目(16YJA630072)。
文摘
计算事件发生概率是预防安全事故的常用方法,但基于贝叶斯网络方法构建的Bayes概率对预测知识元事件的精确度较低,为此,文章引入DS理论和模糊集理论分别对先验概率予以修正,比较研究结果显示:DS理论克服了专家评判的主观因素影响,提高了概率估计精度,且能计算出事件蔓延发展的后续概率;模糊集理论除提高概率精度外,还可分解计算每个单独事件的贡献度。DS理论与模糊集理论修正知识元事件Bayes先验概率之方法,具有较强的稳定性与适用性。
关键词
贝叶斯网络估计法
知识元安全事件
DS理论
模糊集理论
Keywords
Bayesian network estimation method
knowledge element security event
DS theory
fuzzy set theory
分类号
O212.8 [理学—概率论与数理统计]
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作者
出处
发文年
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1
基于DS与模糊集理论的知识元事件Bayes概率修正方法
邹成成
岳上植
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2020
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