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论文研究 - 软件可靠性对数非均匀泊松过程的贝叶斯预测分析
本文讨论了
贝叶斯方法
,用于在测试过程中估计和预测软件系统的可靠性。 针对软件故障,提出了由Musa-Okumoto(1984)软件可靠性模型引起的非均质泊松过程(NHPP)。 Musa-Okumoto NHPP可靠性模型由执行时间部分和日历时间部分两个部分组成,是软件可靠性分析中的一种流行模型。 软件可靠性模型的预测分析对于修改,调试和确定何时终止软件开发测试过程非常重要。 但是,文献中缺少对Musa-Okumoto(1984)NHPP模型的贝叶斯和古典预测分析。 本文讨论了与开发测试程序密切相关的单样本预测中的四个软件可靠性问题。 采用基于非信息先验的
贝叶斯方法
来为这些问题制定明确的解决方案。 给出了基于真实和模拟数据的示例,以说明已开发的理论预测结果。
2024-01-13 20:14:15
510KB
非信息先验
非均匀泊松过程
贝叶斯方法
强度函数
1
贝叶斯方法
在基于风险的检验中的应用
贝叶斯方法
在基于风险的检验中的应用
2023-05-12 21:38:47
5.12MB
贝叶斯方法
1
基于模糊贝叶斯理论的岩土参数概率分布研究
摘要利用模糊数学方法和贝叶斯理论,把人的主观判断和经验以及从小样本中获得的概率分布模型结合起来,通过实例计算与有限比较法进行了对比,结果表明,该方法符合实际,为
2022-11-12 00:10:21
169KB
岩土参数
概率分布
模糊评判
贝叶斯方法
1
垃圾邮件过滤的
贝叶斯方法
综述.pdf
目前,基于内容的垃圾邮件过滤问题是Internet安全技术研究的一个重点问题,将机器学习的相关方法应用于垃圾邮件的搜索和判定是进行大量垃圾邮件处理的有效方法。由于贝叶斯分类方法在垃圾邮件处理上表现出了很高的准确度,因此基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类方法受到了广泛的关注。主要介绍了
贝叶斯方法
的理论依据和实现方法,总结了近几年的贝叶斯分类方法的研究情况和
贝叶斯方法
在垃圾邮件处理中应用的优点和局限性,并提出了下一步可能的研究方向。
2022-07-22 23:59:47
68KB
贝叶斯
邮件
过滤
1
贝叶斯方法
概率编程与贝叶斯推断 Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers
我也是找了好久,英文“Probabilistic Programming and Bayesian Methods for Hackers”,2分分享给大家,http://www.cnblogs.com/hxsyl/
2022-06-07 10:44:21
7.61MB
贝叶斯
概率编程
1
大数据-算法-非参数
贝叶斯方法
在时间序列中的应用研究.pdf
大数据-算法-非参数
贝叶斯方法
在时间序列中的应用研究.pdf
2022-05-03 09:07:43
1.85MB
算法
big
data
文档资料
TED:消除肿瘤微环境卷积的完全
贝叶斯方法
TED(现称为BayesPrism) 使用统计边际化(BayesPrism)推断贝叶斯细胞比例重建:肿瘤微环境组成和基因表达的完全贝叶斯推断。 BayesPrism由反卷积模块和嵌入学习模块组成。去卷积模块利用来自scRNA-seq的细胞类型特异性表达谱,并实施完全贝叶斯推断,以根据肿瘤样品的大量RNA-seq表达共同估算细胞类型组成和细胞类型特异性基因表达的后验分布。嵌入学习模块使用期望最大化(EM)来使用肿瘤途径的线性组合来近似肿瘤表达,同时以反卷积模块估算的非肿瘤细胞的表达和分数为条件。 v1.1:添加了新功能,允许使用从scRNA-seq数据(例如,通过更精细的聚类)获得的细胞亚型/细胞状态信息,从而产生更细粒度的细胞类型,以更好地代表异质群体。它可以用来定义例如肿瘤微环境中的髓样或淋巴细胞群。 BayesPrism将计算这些子类型/状态的后验和。 v1.2:增加了功能cle
2022-04-26 16:44:50
59.15MB
scrna-seq
deconvolution
bulk-rna-seq
tumor-cells
1
使用
贝叶斯方法
预测天气状况
使用
贝叶斯方法
预测天气状况,运用Matlab软件来实现,通过天气的好坏来预测今天是否需要出去打球
2022-04-14 18:10:24
21KB
matlab
开发语言
1
使用
贝叶斯方法
实现鸢尾花----matlab版本
使用matlab软件,利用
贝叶斯方法
实现鸢尾花的程序代码
2022-04-11 14:10:36
2KB
matlab
开发语言
1
贝叶斯方法
概率编程与贝叶斯推断 中文版
本书基于PyMC语言以及一系列常用的Python数据分析框架,如NumPy、SciPy和Matplotlib,通过概率编程的方式,讲解了贝叶斯推断的原理和实现方法。该方法常常可以在避免引入大量数学分析的前提下,有效地解决问题。书中使用的案例往往是工作中遇到的实际问题,有趣并且实用。作者的阐述也尽量避免冗长的数学分析,而让读者可以动手解决一个个的具体问题。通过对本书的学习,读者可以对贝叶斯思维、概率编程有较为深入的了解,为将来从事机器学习、数据分析相关的工作打下基础。本书适用于机器学习、贝叶斯推断、概率编程等相关领域的从业者和爱好者,也适合普通开发人员了解贝叶斯统计而使用。
2022-03-22 23:11:10
34.46MB
概率编程
贝叶斯
1
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