基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的深水防噴器操作安全性評估開題報(bào)告-文庫吧資料
2025-01-24 21:51本頁面
【正文】 困難。(5) 通過軟件NETICA進(jìn)行驗(yàn)證。(3) 根據(jù)各種因素，分別對其建立動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，最后進(jìn)行整合，建立整個(gè)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。(1) 歷史數(shù)據(jù)的收集與整理。3 課題的研究目標(biāo)、研究內(nèi)容目前為止，國內(nèi)外關(guān)于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在深水防噴器操作安全性評估中的應(yīng)用幾乎沒有，本課題嘗試將動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)引入深水防噴器操作安全性評估中，促進(jìn)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)理論的研究與應(yīng)用，以及其在深水防噴器操作安全性評估方面的發(fā)展。到目前為止，對變量取連續(xù)值的DBN結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)研究尚處于探索時(shí)期，還沒有較深入的文章論及。近年來，越來越多的研究者開始研究如何從大量樣本數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，提出了諸多的學(xué)習(xí)算法，由于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的相似性及關(guān)聯(lián)性，故這些學(xué)習(xí)算法的很多思想亦可推廣至動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)。現(xiàn)在的應(yīng)用并不多，也還不夠深入，主要在語音識(shí)別、說話人識(shí)別、人的姿態(tài)測定、視頻跟蹤、視頻獲取、大信息量處理、虛擬盆景等方面做了一些初步的研究。所以說動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)依然是一個(gè)又向無環(huán)圖，它可以用來表示因果關(guān)系、先后關(guān)系、條件關(guān)系。如何針對性的選擇這些算法，提高DBN的高效性是一個(gè)關(guān)鍵問題。從BN模型到時(shí)間序列的模型化，已經(jīng)研究出很多新方法，去推理新型而復(fù)雜的時(shí)態(tài)模型，如因子HMM、轉(zhuǎn)換狀態(tài)空間模型、混合DBN等。例如，卡爾曼濾波估測是在連續(xù)狀態(tài)線性動(dòng)態(tài)系統(tǒng)估測的基礎(chǔ)上進(jìn)行的，而隱馬爾科夫模型在離散狀態(tài)的分類方面做得非常出色，并成功用于連續(xù)語音識(shí)別和在線手寫體識(shí)別系統(tǒng)中，在生物信息學(xué)中也廣泛應(yīng)用。從時(shí)態(tài)序列角度分析DBN，也取得了階段性成果。這方面的研究成果已有不少，主要針對的是比較簡單的模型，如HMM模型和卡爾曼過濾模型在時(shí)間軸上延展的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)以及他們的系數(shù)化、開關(guān)化、耦合化模型等變形形式。例如結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)方面的搜索網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)空間并給每次搜索結(jié)果打分的學(xué)習(xí)機(jī)理，就直接在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中采用；推理的聯(lián)合樹算法在時(shí)間軸上展開計(jì)算擴(kuò)展到動(dòng)態(tài)系統(tǒng)；在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中對取有限個(gè)離散值的數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)中采用經(jīng)典統(tǒng)計(jì)方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理再用貝葉斯統(tǒng)計(jì)方法進(jìn)行學(xué)習(xí)。DBN理論的研究無論在國外還是國內(nèi)都是比較新的課題，近兩年開始有一些文章和研究，較深入的研究文章則發(fā)表較少。對于隨時(shí)間變化的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，靜態(tài)系統(tǒng)中的許多方法在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中不能直接使用，要如何改進(jìn)以推廣到動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，其研究尚處于初期階段。但是靜態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)不能解決有關(guān)時(shí)序的問題,即未考慮實(shí)際動(dòng)態(tài)系統(tǒng)各個(gè)時(shí)刻狀態(tài)間的相互影響。這種能力可以使得系統(tǒng)在進(jìn)行實(shí)際觀測前能夠選擇有最大信息量的觀測[910]。這種貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的在聯(lián)想方面的方便性可以用來對于認(rèn)知方面的任務(wù)進(jìn)行建模，如物體識(shí)別、閱讀理解、時(shí)態(tài)預(yù)測。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實(shí)際上是在模擬潛藏在境中起作用的因果機(jī)制。圖形模型的圖論部分則提供了直觀的界面，通過它人們可以將高度互動(dòng)化的變量集和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型化，并可以被用來設(shè)計(jì)有效的通用算法。尤其是在機(jī)器學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)和分析方面扮演著越來越重要的角色。它是概率理論和圖論相結(jié)合的產(chǎn)物。貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的提出就是要解決這個(gè)問題，它把復(fù)雜的聯(lián)合概率分布分解成一系列相對簡單的模塊，從而大大降低了知識(shí)獲取的難度和概率推理的復(fù)雜度，使得人們可以把概率論應(yīng)用于大型問題。要在一些隨機(jī)變量之間進(jìn)行概率推理，理論上只需要一個(gè)聯(lián)合概率分布即可。從技術(shù)層面講，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種系統(tǒng)地描述隨機(jī)變量之間關(guān)系的語言。貝葉斯理論的內(nèi)涵也比以前有了很大變化。它起源于人工智能領(lǐng)域的研究，近年來對眾多其
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