【LSTM预测】贝叶斯网络改进LSTM预测【含Matlab源码 1158期】.zip

应用实例 由AT&T贝尔实验室开发的APRI系统 从数据中学习和使用贝叶斯网络，用来识别那些有赖账倾向的客户 NASA vista系统 预测推进系统的失败率 分析更精确的时间窗口，提供高可靠度的行动 动态决定显示哪些信息

从数据中学习结构是贝叶斯网络研究最重要的基本任务之一。 特别地，学习贝叶斯网络的可选结构是一个不确定的多项式时间（NP）难题。 为了解决这个问题，已经提出了许多启发式算法，并且其中一些在不同类型的先验知识的帮助下学习贝叶斯网络结构。 然而，现有算法对先验知识有一些限制，例如质量限制和使用限制。 这使得很难在这些算法中很好地利用先验知识。 在本文中，我们将先验知识引入了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，并提出了一种称为约束MCMC（C-MCMC）算法的算法来学习贝叶斯网络的结构。 定义了三种类型的先验知识：父节点的存在，父节点的不存在以及分布知识，包括边缘的条件概率分布（CPD）和节点的概率分布（PD）。 所有这些类型的先验知识都可以轻松地用在该算法中。 我们进行了广泛的实验，以证明所提出的方法C-MCMC的可行性和有效性。

基于故障树和贝叶斯网络的发动机可靠性预计 在故障树基础上提出贝叶斯网络，并以“发动机不能正常点火”故障演示贝叶斯推理过程。通过可靠性数据库系统计算故障树中故障概率，采用贝叶斯网络建模方法，用连接树的形式表述故障树中不同层级事件之间的关系，完成由故障树向贝叶斯网络的转化。通过开发的界面得出建立的贝叶斯网络模型，并着重找出不同子系统中零部件故障的关联关系，并以油底壳故障可以导致两个子系统故障为实例计算联合概率分布，用于指导可靠性预计的大致范围。

动态贝叶斯网络（DBN）是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法（SEM）能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况，但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题，提出一种改进的SEM算法，通过随机生成一些候选初始值，在经过一次迭代后得到的参数中选择一个最好的初始值作为模型的初始参数值，然后执行基本的SEM算法。利用啤酒酵母细胞周期微阵列表达数据，构建其基因调控网络并与现有文献比较，结果显示该算法进一步提高了调控网络构建的精度。

社交网络面临着许多的安全问题,目前大部分的研究主要集中于社交网络中的(核心)节点、关系、结构等方面,因此"安全关系"的研究显得尤为重要.通过分析安全风险与发生事件之间的关联,采取等级划分、数值度量、多态数据融合、逻辑关联等因素下定性与定量相结合的计算机制,提出了一种基于贝叶斯网络的社交网络安全关系态势评估模型,为社交网络上安全态势的感知与预测提供理论依据.

适合学习机器学习算法入门 学习numpy开发机器学习算法

构建贝叶斯网络。

tft的matlab代码贝叶斯网络变量消除 贝叶斯网络中变量消除的MATLAB实现。 由于变量消除基本上是基于因素的，因此也可以在MRF，CRF等上使用实现。 运行演示 克隆github存储库，然后尝试运行calculate_example1.m和calculate_example2.m。 这些代码将为“ calc_example_bayesnet”中提供的贝叶斯网络产生P（B | J，M）和P（E | J，M）的条件概率。 实施细节 每个因素都使用MATLAB container.MAP（又名哈希表）表示。 另外，每个变量配置都使用字符串表示。 例如，如果模型具有3个二进制参数A，B和C，且A = 1，B = 0，C = 1，则表示此配置的字符串将为“ TFT”。 同样，使用辅助字符“ N”来表示某些变量超出范围的情况。 去做 目前，该实现仅适用于具有二进制变量的贝叶斯网络。

GeNle用户手册贝叶斯网络。英文版，网页地址：https://support.bayesfusion.com/docs/GeNIe/