贝叶斯

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风险最小化加权朴素贝叶斯分类器
《计算机科学》2025年第3期137-151,共15页欧桂良 何玉林 张曼静 黄哲学 Philippe Fournier-Viger 
广东省自然科学基金面上项目(2023A1515011667);深圳市基础研究重点项目(JCYJ20220818100205012);深圳市基础研究面上项目(JCYJ20210324093609026);深圳市科技重大专项项目(202302D074)。
朴素贝叶斯分类器被誉为机器学习领域的十大经典算法之一,其以完备的理论基础和简单的模型结构而闻名,在许多的实际应用中取得了良好的分类效果。然而条件属性独立性假设在一定程度上限制了朴素贝叶斯分类器的性能,因此大量的改进工作...
关键词：朴素贝叶斯 独立性假设 加权朴素贝叶斯 结构风险 经验风险 贝叶斯网络 
参数全局耦合的基因调控网络建模研究
《计算机科学》2023年第S02期126-132,共7页马梦宇 孙家祥 胡春玲 
合肥市自然科学基金项目(2021035);国家面上基金项目(61976077)。
系统生物学中,基于隐马尔可夫模型的非齐次动态贝叶斯网络(HMM-DBN)能够合理推断出周期性基因表达数据中的调控关系,是重构基因调控网络的重要方法之一。但其通常假设调控参数具有完全独立性(每个时间段的参数需要独立推断),而参数假设...
关键词：动态贝叶斯网络 基因调控网络 全局耦合 非齐次 MCMC 
基于贝叶斯攻击图的网络资产安全评估模型被引量：6
《计算机科学》2023年第12期349-358,共10页曾昆仑 张尼 李维皓 秦媛媛 
当前攻击图模型没有考虑漏洞的重复利用,并且风险概率计算不够全面、准确。为了准确评估网络资产环境安全,提出了一种基于贝叶斯攻击图的网络资产安全评估模型。首先根据漏洞可利用性、主机安防强度、漏洞时间可利用性和漏洞来源计算原...
关键词：贝叶斯攻击图 攻击事件 安全评估 后验概率 风险概率 
贝叶斯网络结构学习的CMIHC算法
《计算机科学》2023年第S02期549-555,共7页李晓晴 于海征 
国家自然科学基金(61662079,11761070,U1703262);新疆维吾尔自治区自然科学基金面上项目(2021D01C078)。
贝叶斯网络源于对人工智能领域不确定问题的研究,是进行不确定问题推理和数据分析的重要工具。自贝叶斯网络结构学习诞生以来,已有众多成熟的结构学习算法,包括基于依赖分析的方法、基于评分搜索的方法和混合搜索的方法。其中利用信息...
关键词：贝叶斯网络 结构学习 条件互信息 爬山算法 CMIHC算法 
基于spike-and-slab先验的贝叶斯时间序列模型被引量：1
《计算机科学》2023年第S02期644-649,共6页郭晨蕾 李东喜 
贝叶斯方法通过引入先验信息并结合似然的方法进行参数估计和变量选择,使模型估计和预测结果更为精确。在贝叶斯框架下考虑时间序列之间的相关性,将偏自相关系数融合先验信息,提出基于spike-and-slab先验的贝叶斯层次时间序列模型(Spike...
关键词：时间序列预测 spike-and-slab先验 贝叶斯方法 偏自相关系数 变量选择 
基于贝叶斯规则的具有层次注意力的知识补全被引量：2
《计算机科学》2023年第11期234-240,共7页单晓欢 赵雪 陈廷伟 
国家重点研发计划。
知识图谱作为大数据时代的人工智能,被广泛应用于诸多领域,然而知识图谱普遍存在不完备性及稀疏性等问题。知识补全作为知识获取的子任务,旨在通过知识库中已知三元组来预测缺失的链接。然而现有方法普遍忽略了实体类型信息联合邻域信...
关键词：贝叶斯规则 实体类型 多层注意力 知识图谱补全 
基于演化序搜索的混合贝叶斯网络结构学习方法被引量：1
《计算机科学》2023年第10期230-238,共9页李明嘉 钱鸿 周爱民 
国家自然科学基金(62106076);上海市科学技术委员会科技创新行动计划项目(19511120601);上海市自然科学基金面上项目(21ZR1420300);上海市教育委员会与上海市教育发展基金会“晨光计划”项目(21CGA32);中央高校基本科研业务费专项资金。
贝叶斯网络是一种不确定性知识表示与推理的有效工具,学习其结构是利用这一工具进行推理的基础。现有的贝叶斯网络结构学习算法,在智能教育等应用场景中往往面临着难以权衡有效性与高效性的问题。一方面,评分搜索类方法能搜索到高质量的...
关键词：贝叶斯网络 结构学习 序搜索 演化优化 知识结构发现 
基于变分持续贝叶斯元学习的推荐算法被引量：1
《计算机科学》2023年第7期66-71,共6页朱文韬 刘威 梁上松 朱怀杰 印鉴 
国家自然科学基金(U1911203,61902439,61902438,62002396);广东省基础与应用基础研究基金(2021A1515011902,2020A1515011251,2019A1515011159,2019A1515011704)。
元学习方法近年被引入推荐系统以缓解冷启动问题。现有元学习算法只能提高算法处理一组静态分布的数据集(任务)的能力。当面对多个服从非平稳分布的数据集时,现有模型往往会出现负知识转移以及灾难性遗忘问题,导致算法推荐性能大幅下降...
关键词：推荐算法 冷启动 元学习 动态混合高斯模型 
贝叶斯推理与并行回火研究综述
《计算机科学》2023年第2期89-105,共17页湛进 王雪飞 成雨蓉 袁野 
国家自然科学基金(61902023,U1811262,U21B2007,61932004,61572119,61622202);中央高校基本科研业务费专项资金(N181605012)。
贝叶斯推理是统计学中的主要问题之一,旨在根据观测数据更新概率分布模型的先验知识。对于真实情况下常遇到的无法观测或难以直接计算的后验概率,贝叶斯推理可以对其进行近似,它是一种以贝叶斯定理为基础的重要方法。在许多机器学习问...
关键词：变分推理 采样算法 并行回火 近似计算 
基于公理化模糊集合的模糊随机事件及其概率被引量：1
《计算机科学》2022年第S02期317-323,共7页谢健祥 潘小东 张波 
国家自然科学基金(61673320,61976130);四川省应用基础研究计划项目(2020YJ0270)
基于公理化模糊集合研究模糊随机事件的概率,定义了模糊随机事件以及相应的概率,讨论了模糊随机事件概率的一些基本性质,给出了模糊随机事件概率的乘法公式,证明了模糊随机事件的全概率公式和贝叶斯公式。
关键词：公理化模糊集 模糊随机事件 概率 全概率公式 贝叶斯公式 
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