简介：贝叶斯分类方法,是以概率假设为基础的.假设需要分类的数据遵循某种假设分别,通过这些概率分布以及对观察数据本身进行推理,得出最好的分类结果.本文重点介绍贝叶斯分类模型的相关理论基础以及常见的几种贝叶斯分类模型.

简介：摘要本文在贝叶斯网络的基础上对漏洞的安全类型提出了一种新型的模型和方法将漏洞进行自动分类。在研究过程中使用的是贝叶斯网络的算法来自动执行对漏洞分类的过程。通过对漏洞CVE-2014-0928进行自动分类，将自动生成的结果与NVD1中的CVE（CommonVulnerability&Exposures）2类型进行比对，结果证明使用贝叶斯网络对攻击漏洞进行自动分类，能够更加快速的帮助网络管理员实时了解网络中存在的安全漏洞及风险级别，有利于提升网络安全水平。

简介：多中继复用系统因其在通信传输性能和优化资源配置方面的潜力而成为深入研究的热点领域。大量的研究工作虽然提出了一些新的中继选择总体机制，仍缺乏新的针对多中继选择的配置算法。因此针对多中继选择和系统资源配置，提出了一个基于贝叶斯优化算法的多中继选择策略。该策略在信道容量和通信能耗两方面对协作通信传输进行优化。通过仿真表明，提出的多中继选择策略可以明显增加信道容量并延长系统生命周期，达到了提升通信性能和优化资源配置的目的。

简介：摘要：本文利用基于朴素贝叶斯算法进行了文本分类研究，选择词频-逆文档频率方法生成特征向量表示文本特征，选择国际通用数据集，基于朴素贝叶斯分类算法进行了实验，并与SVM的分类效果进行了对比分析。结果显示，该算法分类效果及效率较好。

简介：摘要：随着互联网技术的高速发展，Web应用已成为信息交换的重要平台。然而，Web安全问题也随之凸显，尤其是恶意流量的检测成为了网络安全领域的一大挑战。恶意流量不仅威胁用户隐私安全，也给企业带来了巨大的经济损失。贝叶斯算法以其概率理论为基础，通过学习历史数据更新检测模型，表现出对新型恶意流量的良好适应性和较高的检测准确率。本文旨在探讨基于贝叶斯算法的Web恶意流量检测方法，验证了该方法在实际应用中的有效性和可行性。

简介：摘要：贝叶斯公式是概率论与随机过程课程中一个十分关键的理论部分。本文给出了贝叶斯公式在现实生活中的常见应用。

简介：摘 要：针对磁计量仪器故障模式多样的特点，提出了一种基于改进的贝叶斯优化算法的故障模式聚类分析方法。该算法通过将免疫算法选择优良个体方法与先验信息运算算法这两种方法相结合对贝叶斯优化算法进行改进，既提高了优良种群的多样性同时又避免了信息浪费，从而综合提高了算法的全局性和快速收敛性。在理论上对贝叶斯优化算法在故障模式分析的应用进行了研究。

简介：基于大数据对大学生体质进行分类预测,有助于大学体育治理体系的建设,朴素贝叶斯模型是一种操作简单且性能较好的机器学习分类算法.基于朴素贝叶斯分类算法,采用广州商学院2014、2015年学生体测数据及其评分结果作为源数据,构建大学生体质分类器.应用此分类器可对大学生的体质状况实现一定概率意义上正确的判断,从而可以对体质存在隐患概率比较大的学生给出主动性预警,以便大学体育对学生进行群体性的体质判断、进行个性化的有效干预,从而促进学生健康发展,提高大学生整体体质水平.分类器模型用Python编码实现,最后用与训练数据不重叠的历史体质数据检测分类器的准确率,结果显示,基于朴素贝叶斯算法的体质分类器达到了78%的正确率.

简介：摘 要：针对电子战武器系统故障模式多样的特点，提出了一种基于改进的贝叶斯优化算法的故障模式聚类分析方法。该算法通过将免疫算法选择优良个体方法与先验信息运算算法这两种方法相结合对贝叶斯优化算法进行改进，既提高了优良种群的多样性同时又避免了信息浪费，从而综合提高了算法的全局性和快速收敛性。在理论上对贝叶斯优化算法在故障模式分析的应用进行了研究。

简介：摘要：贝叶斯公式是概率论中很重要的公式，贝叶斯公式在医学、信息传递、生产、侦破

简介：贝叶斯决策是决策者经常使用的一种决策方法，具有较严谨的分析思路，但本身也存在一些问题，本文其存在的两点缺陷进行了分析提出了相应的改进方法。

简介：借助概率论中的贝叶斯公式理论和方法,对现实中人们对有关化验结果的疑惑进行了详细的解释,从而使人们能更科学地理解化验结果,深刻感知数学在解决实际问题的作用.

简介：摘要：贝叶斯公式是建立在全概率公式的基础之上得到的，在各个领域有广泛的应用。本文采用探索式、启发式教学方法对贝叶斯公式进行教学设计。通过生活中的实际例子吸引学生注意力，以问题为导向，以分析为重点，以应用为巩固拓展，引导学生思考、解决问题，进而使学生较快理解与掌握贝叶斯公式的基本思想和基本求解步骤。

简介：[摘要] 本文站在微观的角度构建了我国商业银行风险评估指标体系，并以新方法拓展了贝叶斯网络在商业银行风险评估领域的研究，利用K-modes贝叶斯网络混合算法，摆脱了常规专家建模的思路，解决了K-means聚类分析法无法反映风险监管要求的问题，将基于K-modes聚类分析法获得的类标签作为贝叶斯网络的训练数据，通过结构学习、参数学习构建了相对客观的贝叶斯网络，最后由贝叶斯网络分类输出更加准确的风险等级，并通过贝叶斯网络诊断推理找到导致商业银行风险恶化的原因。

简介：在决策与判断研究中，贝叶斯（Bayes）理论起着十分重要的作用，对于法律决策、司法判断的量化研究，也莫能例外，因为法官判案的过程可以视为在特定的证据条件下，对被告刑事责任（是否定罪、如何量刑）、民事责任（是否归责、如何赔偿）的判断和决策过程。在《法官如何思考》一书中，波斯纳举了一个无陪审团且证人是原告本人的关于性别歧视诉讼案件的例子。

简介：针对性能退化服从对称Laplace过程的产品,对其可靠性评估提出了贝叶斯方法.采用对称Laplace过程描述产品的退化过程,通过确定模型中的参数服从固定的先验分布,并且利用Gibbs抽样的方法,建立基于退化数据的贝叶斯估计模型,得到参数的后验分布.用蒙特卡洛模拟计算得到其可靠性,最后通过仿真模拟验证了模型的有效性.

简介：动态贝叶斯网络（dynamicbayesiannetwork,DBN）是一种基于时序表达数据构建基因调控网络的重要方法。然而目前的DBN方法因计算时间太长,结构不稳定,准确度低,对有效性有很大影响。根据动态贝叶斯网络的度量可分解性质,将动态贝叶斯网络分为初始网络与转移网络分别进行结构寻优,在寻优时将基于静态贝叶斯网络的最大权重生成树算法与贪婪搜索算法相结合,移植入动态贝叶斯网络中,建立基因调控网络模型。提出了一种从时序数据中构建基因调控网络的方法,克服了贝叶斯网络不能描述循环调控的缺陷,也从规模上简化了网络构建问题。通过与相关实验文献的对照,验证了提出方法的有效性,网络学习时间明显缩短,网络结构更加稳定。

简介：贝叶斯单病例随机对照试验是近年来流行的研究设计。本文对贝叶斯单病例随机对照试验的分析原理、统计要求、应用现状及优缺点等进行介绍。虽然贝叶斯单病例随机对照试验尚处于小规模应用的阶段且有许多问题尚待完善,但是其可提供较为丰富的后验信息,有望成为今后单病例随机对照试验的主要类型。

简介：本文利用贝叶斯分析方法建立了评估企业诚信度的概率估计模型，并选取了一些有代表性的企业进行实证分析。与现有的同类问题研究相比，本模型的特点是将决策者个人经验和主观判断作为先验信息与样本信息相结合、将财务数据与诚信表现相结合，从而提高了估计的可靠性和准确性。

简介：摘要采用贝叶斯回归分析模型对300MW燃煤锅炉的NOx排放特性建立模型。利用热态实炉试验数据对模型进行了训练和验证。然后利用蚁群算法对该模型进行优化，从670个工况中选三个典型的工矿进行优化。结果表明，贝叶斯回归分析能很好的模拟NOx的排放特性，而且易操作，另外因为是从概率的角度进行分析处理，因此并不存在过拟合以及泛化能力的问题，为燃烧建模提供了一种新的角度。