一种基于贝叶斯特征的视频图像人脸检测

提出了一种基于仿射运动模型和贝叶斯理论的视频图像人脸检测方法.建立仿射运动模型进行运动估计,提取运动对象区域;对训练图像提取人脸与非人脸的统计特征,利用贝叶斯准则建立概率模型;根据贝叶斯分类器和支持向量机分类器将图像特征分为人脸类与非人脸类,从而检测出视频运动图像中的人脸区域.     

水面舰船综合生命力评估方法研究

为了改进和完善当前舰艇生命力的评估方法,将神经网络和贝叶斯网络评估方法应用到舰艇生命力评估中,提出了综合生命力评估方法。将水面舰艇的生命力体系结构划分为全舰、一级子系统、二级子系统和设备层4个层次。对于全舰与一、二级子系统的生命力评估,采用基于贝叶斯网络的系统生命力评估方法;对于设备层到二级子系统,采用基于神经网络的系统生命力评估方法。同时开发了生命力评估仿真软件,可以解决不同武器模拟攻击下的全舰综合生命力指标评估问题。     

金属疲劳裂纹扩展速率的贝叶斯正则化BP神经网络预测

人工神经网络是进行预报裂纹扩展率的一个重要方法。文章针对不同金属的疲劳裂纹扩展速率分别建立贝叶斯正则化BP(Back Propagation)神经网络,将各材料在不同应力比R下的疲劳裂纹扩展速率试验数据分为两部分,一部分用来进行训练网络,另一部分用来测试训练好的网络,检验其泛化能力。将从文献中获取的4种不同金属材料的疲劳试验数据作为算例,来检验网络的性能。计算结果表明贝叶斯正则化BP神经网络不仅对训练样本有很好的拟合能力,而且对于未训练过的测试样本也有较好的预测能力,即有较强的泛化能力。同时,指出了建立网络时减少门槛值附近的试验样本点,可以提高网络的预测能力。研究结果表明,该方法可以方便地获得不同应力比R下的疲劳裂纹扩展速率,从而达到减少试验次数,充分利用已有数据的目的。并且可以进一步应用于其他金属的疲劳裂纹扩展速率的预报。     

基于重采样的交通拥挤识别方法

交通拥挤识别实质上是一种不平衡分类问题,通过解决不平衡分类问题,在数据层面对原始数据集进行重采样,并采用不同的采样倍率进行向上和向下采样,降低数据集类间不平衡程度,从而提高拥挤类识别精度.选取南京市虎踞路(主干道)某一路段作为研究对象,调查获得7:30-9:00交通流数据,并在此基础上,通过vissim软件仿真得到更多数据.借助weka软件平台运用朴素贝叶斯分类器进行分类试验,并对检测结果对比分析,结果表明重采样方法在对总体识别率影响较小的情况下,能够提高拥挤类的识别率.     

贝叶斯网络模型在船舶碰撞事故中的应用研究

将贝叶斯网络应用到船舶碰撞事故分析中,分析人为因素造成船舶碰撞事故的原因,通过案例挖掘分析所有样本的因果关系链,确定贝叶斯网络结构。最后通过采集20个样本说明本文所设计的贝叶斯网络模型的有效性。     

钩计划知识库管理系统设计实现

分析钩计划知识库管理系统的特点,较为详细的论述其设计实现。     

流域水文模型不确定性研究进展

近年来,流域水文模型及模型参数的不确定性研究工作逐渐成为了水文界研究的重点。基于贝叶斯统计推断理论以及卡尔曼滤波的各种不确定方法涌现出来,本文就近年来较为经典的不确定性研究方法作介绍。     

沥青路面施工技术咨询专家系统设计与实现

针对当前沥青路面施工过程中易出现各种技术问题,但又缺乏沥青路面施工专家进行现场解决的现状,在分析研究路面施工技术特点的基础上,结合人工智能中的专家系统技术,采用模块化和结构化的程序设计方法,研制开发了国内第一个界面友好、简单实用的沥青路面施工专家系统APCES V1.0。     

企业知识库和决策系统初想

随着市场竞争日趋激烈,新产品开发速度不断较快,知识积累已经成为重要的要素,企业能否在激烈的竞争环境中立于不败之地,设计的新产品能否及时的符合市场的需要,这些都和知识的生产、获取、共享和利用密切相关,也取决于知识在流动过程中的价值增值。如何有利于知识的流动及其价值增值就变得十分重要,如何利用这些信息和作出高效的企业决策,取决于是否能建立起实用高效的知识库和决策系统。     

基于C-F推理模型的沥青路面施工专家系统

为了有效解决沥青路面施工中出现的各类技术问题，利用人工智能原理和沥青路面施工技术问题的特点，提出了基于C－F推理模型的沥青路面施工专家系统，在此基础上，具体阐述了沥青路面施工专家系统的知识库，推理机和系统整体结构的构建方法。