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基于量子概率的飞机HUD界面颜色编码认知摩擦量化和平衡研究: 1; 作者苏珂王瑛雯 +1 位作者张楠楠管锐《计算机集成制造系统》北大核心 2025年第4期1164-1178,共15页; 为解决飞机平视显示器(HUD)界面颜色编码不合理导致的认知摩擦,提出基于量子选择模型和量子类贝叶斯网络的认知摩擦量化和平衡模型。该模型利用贝叶斯-费舍尔线性分析法将飞行员的色彩视觉行为转化为量子选择模型可用的具体数值,利用量... 展开更多; 关键词认知摩擦平视显示量子选择模型量子类贝叶斯网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于变精度粗糙集与量子贝叶斯网络的变压器故障诊断研究被引量：8: 2; 作者郭栋熊文真 +2 位作者徐建新韩继光李哲《计算机应用与软件》 2017年第2期93-99,105,共8页; 及时准确的变压器故障诊断对电力部门正常运转而言意义重大。针对粗糙集与贝叶斯网络模型在变压器故障诊断中出现受噪声数据影响大、存在完全搜索NP困难等问题,提出基于变精度粗糙集与量子贝叶斯网络的变压器故障诊断模型。通过Grover... 展开更多; 关键词变压器故障诊断变精度粗糙集 GROVER量子搜索算法贝叶斯网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络分类器参数学习被引量：3: 3; 作者刘久富丁晓彬 +3 位作者郑锐王彪刘海阳王志胜《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2304-2309,共6页; 针对贝叶斯网络判别学习方法在处理大数据集时,存在的模型训练时间长、算法迭代次数过多等问题,通过引入指数级参数,提出了混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络参数学习方法。该方法首先通过优化对数似然函数,解决生成学习的参数估计... 展开更多; 关键词贝叶斯网络权重判别参数学习量子行为粒子群混沌映射序列; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习: 4; 作者赵学武刘广亮 +1 位作者程新党冀俊忠《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第6期1595-1599,1603,共6页; 贝叶斯网是处理不确定性问题知识表示和推理的最重要的理论模型之一,其结构学习是目前研究的一个热点。提出了一种基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习算法,新算法首先利用量子信息的丰富性和量子计算的并行性,设计出基于量... 展开更多; 关键词贝叶斯网结构学习量子遗传算法 K2算法拓扑序列量子计算; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于量子遗传算法的贝叶斯网络结构学习被引量：2: 5; 作者李显杰张佑生李剑飞《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第4期996-998,1002,共4页; 将量子遗传算法用于贝叶斯网络(BN)的结构学习,对BN结构进行量子编码得到染色体,通过量子变异操作使其作为一个完备的独立解空间进行演化,可快速搜索到全局最优的网络结构。实验结果表明,量子遗传算法用于BN结构学习,可取得很好的效果。; 关键词贝叶斯网络结构学习量子遗传算法量子位; 在线阅读下载PDF 职称材料

判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习被引量：1: 6; 作者吴慧玲丁晓彬 +1 位作者贺广生刘久富《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第5期87-93,共7页; 针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最... 展开更多; 关键词贝叶斯网络判别参数学习量子粒子群故障诊断; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于量子概率的飞机HUD界面颜色编码认知摩擦量化和平衡研究: 1; 作者苏珂王瑛雯张楠楠管锐; 机构齐鲁工业大学(山东省科学院)艺术设计学院威海广泰空港设备股份有限公司; 出处《计算机集成制造系统》北大核心 2025年第4期1164-1178,共15页; 基金国家自然科学基金资助项目(51405252) 中国博士后科学基金面上项目(2020M672101) +1 种基金齐鲁工业大学(山东省科学院)校(院)地产学研协同创新基金资助项目(2021CXY-04)。; 文摘为解决飞机平视显示器(HUD)界面颜色编码不合理导致的认知摩擦,提出基于量子选择模型和量子类贝叶斯网络的认知摩擦量化和平衡模型。该模型利用贝叶斯-费舍尔线性分析法将飞行员的色彩视觉行为转化为量子选择模型可用的具体数值,利用量子选择模型中希尔伯特空间构建出的信念状态向量与正交轴之间的偏差角度准确量化认知摩擦,并根据孟塞尔色立体中的颜色心理三属性构建目标界面的有向无环网络图,使用潜在变量对期望最大化(EM)算法进行动态嵌入以提高贝叶斯网络参数学习的计算精确度,从而准确求解导致认知摩擦产生的影响因素的发生概率,以平衡认知摩擦。最后,借助战斗机平显巡航任务动态模拟飞行实验程序界面验证该方法的有效性。结果表明,提出的认知摩擦量化和平衡模型取得了较好效果,使用该模型优化后的界面认知摩擦减小了2.18,有效降低了用户与界面的认知摩擦,保障了飞行员的生命安全。; 关键词认知摩擦平视显示量子选择模型量子类贝叶斯网络; Keywords cognitive friction head-up display quantum selection model quantum bayesian network; 分类号 V243.6 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于变精度粗糙集与量子贝叶斯网络的变压器故障诊断研究被引量：8: 2; 作者郭栋熊文真徐建新韩继光李哲; 机构昆明理工大学质量发展研究院信阳职业技术学院冶金节能减排教育部工程研究中心云南农业大学机电工程学院; 出处《计算机应用与软件》 2017年第2期93-99,105,共8页; 基金国家自然科学基金青年科学基金项目(51406071); 文摘及时准确的变压器故障诊断对电力部门正常运转而言意义重大。针对粗糙集与贝叶斯网络模型在变压器故障诊断中出现受噪声数据影响大、存在完全搜索NP困难等问题,提出基于变精度粗糙集与量子贝叶斯网络的变压器故障诊断模型。通过Grover量子搜索算法快速搜索变压器故障、征兆类型等目标数据,运用层次分析法删减对诊断故障影响较小的指标,并分析确定变精度粗糙集的错误分类率β,获得最小故障决策表,从而构建贝叶斯网络故障推理模型,实现对变压器故障的诊断研究。实例分析表明,与粗糙集、量子贝叶斯网络等模型相比,该模型更适合变压器故障的诊断且诊断精确。; 关键词变压器故障诊断变精度粗糙集 GROVER量子搜索算法贝叶斯网络; Keywords Transformer fault diagnosis Variable precision rough set Grover quantum search algorithm bayesian network; 分类号 TP181 [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

题名混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络分类器参数学习被引量：3: 3; 作者刘久富丁晓彬郑锐王彪刘海阳王志胜; 机构南京航空航天大学自动化学院东南大学电子科学与工程学院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期2304-2309,共6页; 基金国家自然科学基金(61473144)资助课题; 文摘针对贝叶斯网络判别学习方法在处理大数据集时,存在的模型训练时间长、算法迭代次数过多等问题,通过引入指数级参数,提出了混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络参数学习方法。该方法首先通过优化对数似然函数,解决生成学习的参数估计问题。然后,使用生成学习的结果,初始化判别学习的参数。最后,引入混沌映射序列,通过混沌量子粒子群优化(chaos quantum particle swarm optimization,CQPSO)算法,优化条件对数似然函数。使用权重类条件贝叶斯网络分类器对液体火箭发动机的故障进行分类,仿真结果表明,改进的方法分类精度高,误分类率低。同时,采用CQPSO与量子粒子群优化(quantum particle swarm optimization,QPSO)算法、标准粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法相比,能够有效减少算法的迭代次数,提高算法的效率。; 关键词贝叶斯网络权重判别参数学习量子行为粒子群混沌映射序列; Keywords bayesian network weighted discriminative parameter learning quantum behave particle swarm chaos map sequence; 分类号 TP391 [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

题名基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习: 4; 作者赵学武刘广亮程新党冀俊忠; 机构南阳师范学院软件学院北京工业大学计算机学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2013年第6期1595-1599,1603,共6页; 基金河南省基础与前沿技术研究计划项目(122300410302 122300410426 +3 种基金 122300410224 122300410384 132300410210) 南阳师范学院青年项目(QN2010010); 文摘贝叶斯网是处理不确定性问题知识表示和推理的最重要的理论模型之一,其结构学习是目前研究的一个热点。提出了一种基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习算法,新算法首先利用量子信息的丰富性和量子计算的并行性,设计出基于量子染色体的拓扑序列生成策略提高了搜索效率,并为K2算法学得高质量的贝叶斯网结构提供了保障;然后采用带上下界的自适应量子变异策略,增强了种群的多样性,提高了算法的搜索能力。实验结果表明,与已有的一些算法相比,新算法不仅能获得较高质量的解,而且还有着较快的收敛速度。; 关键词贝叶斯网结构学习量子遗传算法 K2算法拓扑序列量子计算; Keywords bayesian network structure learning quantum genetic algorithm K2 algorithm topological order quantum; 分类号 TP181 [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

题名基于量子遗传算法的贝叶斯网络结构学习被引量：2: 5; 作者李显杰张佑生李剑飞; 机构合肥工业大学计算机与信息学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第4期996-998,1002,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60575023) 高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(0359012); 文摘将量子遗传算法用于贝叶斯网络(BN)的结构学习,对BN结构进行量子编码得到染色体,通过量子变异操作使其作为一个完备的独立解空间进行演化,可快速搜索到全局最优的网络结构。实验结果表明,量子遗传算法用于BN结构学习,可取得很好的效果。; 关键词贝叶斯网络结构学习量子遗传算法量子位; Keywords bayesian network（BN） structure learning quantum genetic algorithm（QGA） qubit; 分类号 TP391 [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

题名判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习被引量：1: 6; 作者吴慧玲丁晓彬贺广生刘久富; 机构河南牧业经济学院智能制造与自动化学院南京航空航天大学自动化学院; 出处《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第5期87-93,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61473144); 文摘针对贝叶斯网络分类器在处理多属性分类问题时,存在分类精度下降、算法运行时间过长等问题,提出一种判别类条件贝叶斯网络模型。该模型在类条件贝叶斯模型的基础上,将条件对数似然函数以对数形式重新参数化,并使用量子粒子群优化算法最大化目标函数。新模型采用判别参数学习方法,直接计算条件概率,对于分类问题更加高效。本研究将判别类条件贝叶斯网络模型与TAN分类器相结合,使用量子粒子群算法进行优化,用于对液体火箭发动机的故障诊断与分类中。针对某型号火箭的仿真数据进行故障诊断与分类,与传统的贝叶斯分类器相比,改进的分类器在处理分类问题时,准确率和学习效率更高。; 关键词贝叶斯网络判别参数学习量子粒子群故障诊断; Keywords bayesian network parameter learning quantum behaved particle swarm fault diagnosis; 分类号 TP391 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于量子概率的飞机HUD界面颜色编码认知摩擦量化和平衡研究	苏珂王瑛雯张楠楠管锐	《计算机集成制造系统》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于变精度粗糙集与量子贝叶斯网络的变压器故障诊断研究	郭栋熊文真徐建新韩继光李哲	《计算机应用与软件》	2017	8	在线阅读下载PDF 职称材料
3	混沌量子粒子群的权重类条件贝叶斯网络分类器参数学习	刘久富丁晓彬郑锐王彪刘海阳王志胜	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2019	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于拓扑序列和量子遗传算法的贝叶斯网结构学习	赵学武刘广亮程新党冀俊忠	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于量子遗传算法的贝叶斯网络结构学习	李显杰张佑生李剑飞	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
6	判别类条件贝叶斯网络分类器的量子粒子群优化参数学习	吴慧玲丁晓彬贺广生刘久富	《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料