【摘 要】
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研究算法改进,提高计算性能,贝叶斯网络是解决不确定性问题的一种有效方法,在很多领域得到了广泛应用。参数学习是贝叶斯网络构建的重要环节,但含隐变量、连续变量的参数学习是非常困难的。为解决上述问题,提出了一种人工鱼群算法的贝叶斯网络参数学习方法,并进一步通过调整人工鱼随机移动速度的方法提高了算法的收敛性能和速度。最后,将参数学习方法在由Noisy-Or和Noisy-And节点组成的贝叶斯网络中进行了仿
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研究算法改进,提高计算性能,贝叶斯网络是解决不确定性问题的一种有效方法,在很多领域得到了广泛应用。参数学习是贝叶斯网络构建的重要环节,但含隐变量、连续变量的参数学习是非常困难的。为解决上述问题,提出了一种人工鱼群算法的贝叶斯网络参数学习方法,并进一步通过调整人工鱼随机移动速度的方法提高了算法的收敛性能和速度。最后,将参数学习方法在由Noisy-Or和Noisy-And节点组成的贝叶斯网络中进行了仿真,仿真结果表明了参数学习方法,特别是改进后方法的可行性和优越性。
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不确定性广泛存在于工程分析和设计过程中,正确估计不确定参数对温度分布的影响,对工程热设计具有十分重要的意义。以飞机刹车装置为例将模糊随机参数模型引入热传导温度场研
研究数据库抗扰动性优化问题。当前的数据库中的数据形式上以个体存在,数据库相互之间存在关联,造成了一些隐私数据被干扰,对数据库形成扰动。传统的数据库抗扰动方法采用随机噪声对那些秘密属性进行加密,用户访问修改后的数据,虽然增强了数据访问的安全性,但同时也使数据库扰动前属性与扰动后属性的对应关系发生混乱,数据很难恢复到噪声扰动之前的状态,降低了数据库的抗扰动性。提出了一种基于隐私保护的数据库抗扰动优化方
Z国际招标公司代理某铁路项目，该项目共有5家投标人参与投标。经评审，T公司在商务、技术方面均满足招标文件要求，评议合格，为推荐中标人。评标结果公示期间，未中标的D公司及其产品
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