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基于贝叶斯网络近似推理的网络脆弱性评估方法被引量：13: 1; 作者贾炜连一峰 +1 位作者冯登国陈思思《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期191-198,共8页; 针对大规模计算机网络的脆弱性评估,提出了一种基于贝叶斯网络近似推理的评估方法,对网络各组件和影响网络安全的因素进行建模,采用模型检测工具生成攻击状态转移图,描述网络脆弱性的利用过程,通过采用随机采样的方法对网络的攻击状态... 展开更多; 关键词计算机网络贝叶斯网络近似推理随机采样攻击状态转移图脆弱性; 在线阅读下载PDF 职称材料

近似贝叶斯计算结合马尔科夫链蒙特卡洛的概率潮流计算被引量：9: 2; 作者高锋阳袁成 +2 位作者李昭君齐晓东庄圣贤《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期265-272,共8页; 风电等分布式电源的强随机性直接增强配电网的不确定性,提出一种近似贝叶斯计算结合马尔科夫链蒙特卡洛的方法求解概率潮流。根据近似贝叶斯计算考虑状态变量先验信息的概率思想,结合马尔科夫链蒙特卡洛得到计及随机性的状态变量模拟样... 展开更多; 关键词风力发电概率潮流近似贝叶斯计算马尔科夫链蒙特卡洛方法奇异值分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

结合近似贝叶斯计算和改进群体蒙特卡洛抽样的结构损伤识别被引量：6: 3; 作者方圣恩陈杉《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期143-149,共7页; 为避免陷入低概率区抽样并提高抽样效率,改进了群体蒙特卡洛(PMC)抽样算法,再结合近似贝叶斯计算(ABC)和随机响应面(SRS)提出一种概率损伤识别方法。首先将ABC和改进PMC算法进行嵌套,利用每个迭代步的样本方差来搅动粒子群和求取自适应... 展开更多; 关键词概率损伤识别近似贝叶斯计算改进PMC抽样随机响应面参数后验概率分布; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间自回归模型中系数变量及误差项的贝叶斯估计被引量：4: 4; 作者王慧吴茜茜《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第9期1291-1296,共6页; 文章基于长三角地区26个城市10年间的空间面板数据,通过建立空间自回归模型,针对似然函数的复杂情况,分别采用马尔科夫链蒙特卡洛方法和近似贝叶斯计算进行贝叶斯推断。数值结果表明,服务业集聚度以及固定资产投资对于地区生产总值影响... 展开更多; 关键词空间自回归模型马尔科夫链蒙特卡洛近似贝叶斯计算空间面板; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于近似贝叶斯计算方法的排队模型参数估计被引量：4: 5; 作者张岚钱夕元《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期108-114,121,共8页; 基于贝叶斯推断对单服务台的马尔科夫与非马尔科夫系统下的4个排队模型做参数估计与效果评价,并对银行排队叫号换汇数据做实证研究。采用近似贝叶斯计算的方法有效解决复杂排队模型似然函数难解析表达的问题。利用R中queue computer包给... 展开更多; 关键词排队论近似贝叶斯计算参数估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

近似Bayes计算前沿研究进展及应用被引量：3: 6; 作者朱万闯季春霖邓柯《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2019年第11期1179-1203,共25页; 在大数据和人工智能时代,建立能够有效处理复杂数据的模型和算法,以从数据中获取有用的信息和知识是应用数学、统计学和计算机科学面临的共同难题.为复杂数据建立生成模型并依据这些模型进行分析和推断是解决上述难题的一种有效手段.从... 展开更多; 关键词近似Bayes计算生成模型深度学习不确定性推断; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于贝叶斯网络近似推理的网络脆弱性评估方法被引量：13: 1; 作者贾炜连一峰冯登国陈思思; 机构中国科学技术大学电子工程与信息科学系中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室中国科学院研究生院; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期191-198,共8页; 基金国家高技术研究发展计划("863"计划)基金资助项目(2006AA01Z437 2006AA01Z412 2006AA01Z433)~~; 文摘针对大规模计算机网络的脆弱性评估,提出了一种基于贝叶斯网络近似推理的评估方法,对网络各组件和影响网络安全的因素进行建模,采用模型检测工具生成攻击状态转移图,描述网络脆弱性的利用过程,通过采用随机采样的方法对网络的攻击状态转移图进行近似推理,经过对采样样本的统计分析得到网络脆弱性评估的量化结果,为提升网络的安全性能提供理论依据。; 关键词计算机网络贝叶斯网络近似推理随机采样攻击状态转移图脆弱性; Keywords computer network bayesian network approximate reasoning stochastic sampling attack state graph vul-nerabilities; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名近似贝叶斯计算结合马尔科夫链蒙特卡洛的概率潮流计算被引量：9: 2; 作者高锋阳袁成李昭君齐晓东庄圣贤; 机构兰州交通大学自动化与电气工程学院西南交通大学电气工程学院; 出处《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期265-272,共8页; 基金甘肃省重点研发计划(18YF1FA058) 国家自然科学基金(51767013) 兰州市人才创新项目(2017-RC-95)。; 文摘风电等分布式电源的强随机性直接增强配电网的不确定性,提出一种近似贝叶斯计算结合马尔科夫链蒙特卡洛的方法求解概率潮流。根据近似贝叶斯计算考虑状态变量先验信息的概率思想,结合马尔科夫链蒙特卡洛得到计及随机性的状态变量模拟样本。再采用奇异值分解生成随机变量的观测样本,通过误差函数将系统的随机性刻画为模拟样本和观测样本的相似性。引入提议分布结合概率潮流模型实现统计特征值的计算和对比,再利用Jacobi行列式作为误差修正量更新样本值,使之最大程度接近真实后验分布。在IEEE 9、IEEE 33节点系统中的仿真结果表明,改进的近似贝叶斯计算较传统近似贝叶斯计算拟合精度更高,能有效降低状态变量后验概率求解难度,可用于高渗透率风电并网下系统分析与评估。; 关键词风力发电概率潮流近似贝叶斯计算马尔科夫链蒙特卡洛方法奇异值分解; Keywords wind power probabilistic load flow approximate bayesian computation Markov chain Monte Carlo method singular value decomposition; 分类号 TM744 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名结合近似贝叶斯计算和改进群体蒙特卡洛抽样的结构损伤识别被引量：6: 3; 作者方圣恩陈杉; 机构福州大学土木工程学院福州大学土木工程防震减灾信息化国家地方联合工程研究中心; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期143-149,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(51578158) 福州大学“旗山学者”奖励支持计划(XRC-1688)。; 文摘为避免陷入低概率区抽样并提高抽样效率,改进了群体蒙特卡洛(PMC)抽样算法,再结合近似贝叶斯计算(ABC)和随机响应面(SRS)提出一种概率损伤识别方法。首先将ABC和改进PMC算法进行嵌套,利用每个迭代步的样本方差来搅动粒子群和求取自适应权重系数,再构造衡量仿真和实测样本间相似度的误差函数,用于替代似然函数;然后使用SRS建立结构随机响应的显式表达式,大幅提高响应统计特征值的计算效率;最后将求得的参数后验概率分布统计特征值作为损伤指标,根据损伤前后指标值的变化来判断损伤位置和程度。对试验钢筋混凝土梁的单、多工况损伤进行了识别,验证了所提出方法在保证参数后验分布估计精度的条件下,可以有效提高贝叶斯推断过程的计算效率。; 关键词概率损伤识别近似贝叶斯计算改进PMC抽样随机响应面参数后验概率分布; Keywords probabilistic damage identification approximate bayesian calculation(abc) improved population Monte Carlo(PMC)sampling stochastic response surface(SRS) parametric posterior probability distribution; 分类号 O327 [理学—一般力学与力学基础] TU311 [建筑科学—结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空间自回归模型中系数变量及误差项的贝叶斯估计被引量：4: 4; 作者王慧吴茜茜; 机构合肥工业大学数学学院; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第9期1291-1296,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(11601113) 安徽省自然科学基金资助项目(1708085AQ04)。; 文摘文章基于长三角地区26个城市10年间的空间面板数据,通过建立空间自回归模型,针对似然函数的复杂情况,分别采用马尔科夫链蒙特卡洛方法和近似贝叶斯计算进行贝叶斯推断。数值结果表明,服务业集聚度以及固定资产投资对于地区生产总值影响最大。通过比较两类方法的估计结果发现:马尔科夫链蒙特卡洛方法虽依赖于似然的核函数,对于先验超参数的设定更为敏感,且要求控制采样样本的自相关性,但可以高效地估计参数;而近似贝叶斯计算方法能够避免求解似然函数,对先验超参数的设定更稳固,同时也能有效地估计参数。; 关键词空间自回归模型马尔科夫链蒙特卡洛近似贝叶斯计算空间面板; Keywords spatial autoregression(SAR)model Markov Chain Monte Carlo(MCMC) approximate bayesian computation(abc) space panel; 分类号 O212.8 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于近似贝叶斯计算方法的排队模型参数估计被引量：4: 5; 作者张岚钱夕元; 机构华东理工大学理学院; 出处《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期108-114,121,共8页; 基金国家高科技研究发展“863计划”资助项目(2015AA20107)。; 文摘基于贝叶斯推断对单服务台的马尔科夫与非马尔科夫系统下的4个排队模型做参数估计与效果评价,并对银行排队叫号换汇数据做实证研究。采用近似贝叶斯计算的方法有效解决复杂排队模型似然函数难解析表达的问题。利用R中queue computer包给出M/M/1,M/G/1,G/M/1,GI/GI/1这4个排队模型的到达时间与服务时间的参数估计及后验分布图。其中M/M/1:估计值(真实值)分别约为1.02(1)、 1.12(1/0.9),都与真实值接近;M/G/1:1.17(1)、1.21(1.2),对服务时间的估计效果优于到达时间;G/M/1:0.49(0.5)、0.96(1),从后验分布进一步得到对服务时间的估计更准确;GI/GI/1:1.16(1.1)、1.07(1)、0.23(0.251)、0.22(0.25),各分量的估计值与真实值相对接近。对于实际银行数据,估计得的参数所拟合的数据与Ausin的拟合数据分布接近。研究表明,近似贝叶斯的方法在排队模型的参数估计上有较大优势,在实际数据中取得了较好应用。; 关键词排队论近似贝叶斯计算参数估计; Keywords queuing theory approximate bayesian computation parameter estimation; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名近似Bayes计算前沿研究进展及应用被引量：3: 6; 作者朱万闯季春霖邓柯; 机构清华大学工业工程系统计学研究中心光启高等理工研究院; 出处《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2019年第11期1179-1203,共25页; 基金国家自然科学基金(11771242)~~; 文摘在大数据和人工智能时代,建立能够有效处理复杂数据的模型和算法,以从数据中获取有用的信息和知识是应用数学、统计学和计算机科学面临的共同难题.为复杂数据建立生成模型并依据这些模型进行分析和推断是解决上述难题的一种有效手段.从一种宏观的视角来看,无论是应用数学中常用的微分方程和动力系统,或是统计学中表现为概率分布的统计模型,还是机器学习领域兴起的生成对抗网络和变分自编码器,都可以看作是一种广义的生成模型.随着所处理的数据规模越来越大,结构越来越复杂,在实际问题中所需要的生成模型也变得也越来越复杂,对这些生成模型的数学结构进行精确地解析刻画变得越来越困难.如何对没有精确解析形式(或其解析形式的精确计算非常困难)的生成模型进行有效的分析和推断,逐渐成为一个十分重要的问题.起源于Bayes统计推断,近似Bayes计算是一种可以免于计算似然函数的统计推断技术,近年来在复杂统计模型和生成模型的分析和推断中发挥了重要作用.该文从经典的近似Bayes计算方法出发,对近似Bayes计算方法的前沿研究进展进行了系统的综述,并对近似Bayes计算方法在复杂数据处理中的应用前景及其和前沿人工智能方法的深刻联系进行了分析和讨论.; 关键词近似Bayes计算生成模型深度学习不确定性推断; Keywords approximate bayesian computation generative model deep learning uncertainty inference; 分类号 O357.41 [理学—流体力学]; 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	基于贝叶斯网络近似推理的网络脆弱性评估方法	贾炜连一峰冯登国陈思思	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	2008	13	在线阅读下载PDF 职称材料
2	近似贝叶斯计算结合马尔科夫链蒙特卡洛的概率潮流计算	高锋阳袁成李昭君齐晓东庄圣贤	《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料
3	结合近似贝叶斯计算和改进群体蒙特卡洛抽样的结构损伤识别	方圣恩陈杉	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	空间自回归模型中系数变量及误差项的贝叶斯估计	王慧吴茜茜	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2021	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于近似贝叶斯计算方法的排队模型参数估计	张岚钱夕元	《上海理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
6	近似Bayes计算前沿研究进展及应用	朱万闯季春霖邓柯	《应用数学和力学》 CSCD 北大核心	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料