多连通网络及其CPT：
Cloudy
Rain
Wet
Grass
Sprinkler
S R P(W)
t t
t f
f t
f f 0.99
0.90
0.90
0.00
C P(S)
t
f 0.10
0.50
P(C)
0.50
C P(R)
t
f 0.80
0.20
2021-12-28 16:55:18
1.55MB
1
提出了一种数据丢失贝叶斯网络参数学习的优化算法。期望最大化（EM）算法是常用的参数学习算法。 EM的最大似然估计（MLE）和最大后代估计（MAP）是局部估计，而不是全局估计，不容易实现全局最优。因此，本文提出了一种基于EM算法的点估计相对误差最小优化算法（EM-MLE-MAP）。仿真和实验结果表明，该算法在转子贝叶斯网络故障诊断中具有较好的精度，当损失率小于3％时，具有较高的诊断精度。
2021-12-26 18:58:54
278KB
1
贝叶斯网络工具箱forMATLAB701-BNT for MTLAB7.01.rar
BNT for MTLAB7.01.rar
2021-12-23 17:30:00
1.98MB
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隐结构模型学习
隐变量是取值未被观察到的变量。通过数据分析：
1 隐变量的个数
2 隐结构
3 隐变量的势
4 模型参数
方法：基于评分函数的爬山法
G是一个隐变量模型，D是一组数据。 是G的参数的某一个最大似然估计， 是G的有效维数。
隐变量势学习爬山算法
隐结构学习双重爬山算法
2021-12-23 17:29:54
746KB
1
贝叶斯网络matlab代码ML-SGHMC
纸张的实验代码：
Chen
Tianqi
Chen，Emily
B.
Fox，Carlos
Guestrin“随机梯度哈密顿蒙特卡洛”
ICML
2014
资讯：
arxiv链接：
matlab：包含用于模拟实验的脚本
bayesnn：包含贝叶斯神经网络的numpy实现
MF：包含使用SGHMC的贝叶斯矩阵分解的C
++实现
2021-12-23 17:25:06
99KB
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pgmpy
pgmpy是一个用于处理概率图形模型的python库。
支持的文档和算法列表在我们的官方网站使用pgmpy的示例： : 使用pgmpy的概率图形模型基础教程： :
我们的邮件列表位于 。
我们在社区聊天。
依存关系
pgmpy具有以下非可选依赖项：
python 3.6或更高版本
网络X
科学的
麻木
火炬
一些功能还需要：
tqdm
大熊猫
剖析
统计模型
作业库
安装
pgmpy在pypi和anaconda上都可用。 通过anaconda安装使用：
$ conda install -c ankurankan pgmpy
通过pip安装：
$ pip
2021-12-16 17:07:41
4.98MB
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为解决电机在变负载运行条件下滚动轴承振动信号故障的特征提取困难、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于变步长粒子群的变分模态分解与贝叶斯网络相结合的滚动轴承故障诊断模型。通过变步长粒子群算法优化的变分模态分解与Hilbert变换,提取故障信息并离散化处理,构建贝叶斯网络故障诊断模型,对滚动轴承故障发生概率推理,并利用完备、不完备数据集以及噪声试验验证该方法的准确性。仿真结果表明,该方法能高效提取特征信息,实现对不确定信息的推理估计,提高滚动轴承故障诊断的准确率,在滚动轴承的故障诊断预测中具有较好的理论与应用前景。
2021-11-29 10:47:42
4.96MB
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贝叶斯网络推理机BNJ-Java实现，在自己的研究工作中采用贝叶斯网络作为工具，需要实现原型系统或者做实验的有用
2021-11-26 20:28:03
641KB
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