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[发明专利]一种基于RoboSim的自动驾驶行为决策模型的构建方法-CN202210286994.2在审
发明人：杜德慧;李博;陈洁娜;张馨元 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：该方法的特点包括：基于自动驾驶领域本体和他车意图预测LSTM模型；基于贝叶斯网络生成决策信息；利用贝叶斯网络决策信息进一步构建面向自动驾驶行为决策的RoboSim模型。本发明针对自动驾驶行为决策生成，在贝叶斯网络决策的基础上，进一步构建RoboSim决策模型，通过RoboSim模型的状态迁移代替贝叶斯网络生成决策的计算过程，能够让自动驾驶车辆在相同的场景下，减少贝叶斯网络推理的冗余操作
一种基于 robosim 自动驾驶行为决策模型构建方法

[发明专利]一种短文本分类方法、装置、设备及存储介质-CN202210182732.1在审
发明人：杨乐;阚宏伟;王彦伟 -专利权人：苏州浪潮智能科技有限公司
申请日： 2022-02-25 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：该方法包括：通过智能问答系统获取待分类论文的论文题目，以得到目标短文本；对所述目标短文本进行文本预处理，得到处理后文本；利用TF‑IDF算法和贝叶斯分类算法计算所述处理后文本的TF‑IDF加权贝叶斯后验概率，并根据所述TF‑IDF加权贝叶斯后验概率确定出所述待分类论文的分类结果。通过结合智能问答系统，教师批改学生论文时只需将学生的论文题目录入系统，可批量对学生论文进行归类，节省了教师的时间和精力，并且，采用TF‑IDF算法和贝叶斯分类算法结合的方式计算处理后文本对应的具有TF‑IDF加权的贝叶斯后验概率，提高了分类结果的精确度。
一种文本分类方法装置设备存储介质

[发明专利]一种基于语义贝叶斯网络的TVDI干旱指数预测方法-CN202111106874.1在审
发明人：李军利;王伟印;周成;邢文文;渠鸿娇;曹秀 -专利权人：安徽农业大学
申请日： 2021-09-22 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于语义贝叶斯网络的TVDI干旱指数预测方法，包括对原始数据进行预处理得到研究所需的NDVI和LST数据，对于受云污染的NDVI和LST数据利用R中RGISTools包中的IMA平均异常插值法进行缺失数据优化然后利用ESTARFM模型对NDVI和LST数据分别进行时空融合，得到高时空分辨率数据，结合地表语义信息，建立语义贝叶斯网络，利用语义贝叶斯网络实现对TVDI的预测。本发明的有益效果是：从贝叶斯网络的角度对一区域的干旱情况结合语义信息进行预测，在干旱预测方面提出了一个全新的可适用的方法，同样语义贝叶斯也可以适用于其他领域的预测，是一个可拓展，可多方面适用的预测方法。
一种基于语义贝叶斯网络 tvdi 干旱指数预测方法

[发明专利]基于贝叶斯神经网络的偏振散射光谱细胞核尺寸预测方法-CN202210913693.8在审
发明人：穆廷魁;阿卜杜萨拉木·图尼亚孜 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2022-08-01 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及基于偏振散射光谱技术与贝叶斯深度学习技术相结合的细胞核尺寸预测方法，通过测量病变组织单次散射光谱，利用训练好的贝叶斯神经网络就对输入的单次散射光谱进行预测，可以获取组织的细胞核大小。本发明包括以下步骤：单次散射光谱物理模型的建立，单次散射光谱训练集的生成，构建贝叶斯神经网络，用生成的单次散射光谱训练集对神经网络进行训练，评估模型；用训练好的贝叶斯网络模型对待测样品的单次散射光谱进行预测本发明基于贝叶斯深度学习实现了细胞核尺寸的快速反演，提高了反演的速度，提供了预测的不确定度。
基于贝叶斯神经网络偏振散射光谱细胞核尺寸预测方法

[发明专利]基于知识图谱和贝叶斯的供热系统智能诊断方法及系统-CN202211138068.7在审
发明人：金鹤峰;谢金芳;裘天阅 -专利权人：常州英集动力科技有限公司
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： G06Q10/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于知识图谱和贝叶斯的供热系统智能诊断方法，包括：获取供热系统的多元数据；基于获取的供热系统多元数据，分别进行实体识别、知识抽取和知识融合处理后建立供热系统故障知识图谱；基于供热系统故障知识图谱进行系统故障检索，并根据检索获得的故障知识图谱查询子图构建贝叶斯网络；确定故障原因发生的先验概率以及贝叶斯网络中各个节点的条件概率，利用贝叶斯网络进行推理获得引发故障现象的故障原因，实现供热系统智能诊断；能够综合运用知识图谱和贝叶斯网络技术
基于知识图谱贝叶斯供热系统智能诊断方法

[发明专利]煤炭的浮选方法、浮选装置、处理器与浮选系统-CN202211064752.5在审
发明人：韩春阳;解亚辉;李伟涛;蔚志恒;刘占荣 -专利权人：国家能源集团乌海能源有限责任公司;北京龙田华远科技有限公司
申请日： 2022-08-31 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： B03D1/02 文献下载
摘要：该浮选方法包括：获取浮选池内的多组原始数据，以及每一组原始数据对应的灰分值；至少采用多组原始数据和对应的灰分值，对预设贝叶斯模型进行训练，得到目标贝叶斯模型；基于目标贝叶斯模型和实时获取的浮选数据，确定浮选数据对应的目标灰分区间由于目标贝叶斯模型的时间复杂度在线性复杂度的范围内，这样保证了目标贝叶斯模型的计算量较小以及计算速度较快，从而解决了现有技术中实时计算灰分值的计算量较大以及计算速度较慢的技术问题。
煤炭浮选方法装置处理器系统

[发明专利]一种基于贝叶斯神经网络的车辆OD预测方法-CN202310076207.6在审
发明人：董宇涵;曹一博;刘璐;李志德;李峰;张凯;李志恒 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院;深圳市众行网科技有限公司
申请日： 2023-02-07 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于贝叶斯神经网络的车辆OD预测方法，包括如下步骤：对时间进行编码，构建不同时刻的时间编码表征不同的时间段信息；以时空多图卷积网络ST‑MGCN作为模型基础，将其中图结构从静态的邻接矩阵改为贝叶斯图嵌入，将时间编码作为输入送入线性映射的贝叶斯神经网络，将图嵌入输出为一个概率分布，通过每次从概率分布中采样得到对应的图嵌入，由此构建时空贝叶斯图卷积网络ST‑BGCN；通过时空贝叶斯图卷积网络ST‑BGCN
一种基于贝叶斯神经网络车辆 od 预测方法

[发明专利]一种基于改进贡献图的分布式系统故障定位方法-CN202111040230.7在审
发明人：牟天昊;徐小龙;李少远;邬晶;周松 -专利权人：天翼电子商务有限公司
申请日： 2021-09-06 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F11/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进贡献图的分布式系统故障定位方法，包括以下三个步骤：构造贝叶斯贡献图，求得各子系统对全局故障的影响程度；构造/相对贡献图，求得各本地节点对子系统的影响程度；构造改进贡献度，将贝叶斯贡献图和本发明针对分布式监控系统中的贝叶斯融合步骤，将贝叶斯融合与贡献图方法结合，提出了贝叶斯贡献图，为子系统对全局故障的影响程度提供了合理的定量度量；考虑了不同子系统对全局系统的不同影响程度，为节点了一种合理的故障定位指标
一种基于改进贡献分布式系统故障定位方法

[发明专利]一种用于过滤垃圾邮件的方法-CN202111570655.9在审
发明人：宋文广;涂裕;王新城;金田;张佳豪;张秋娟 -专利权人：长江大学
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于过滤垃圾邮件的方法，包括以下步骤：根据预设的中文分词规则，将初次数据清洗后的数据进行拓展特征提取；将提取到特征值通过tf‑idf加权技术进行特征加权得到加权分词特征；将得到的加权分词特征与朴素贝叶斯分类方法结合组成过滤模型本发明基于特征权重的朴素贝叶斯分类模型，减少无用特征来增强朴素贝叶斯分类模型的效率和准确性，同时通过给予不同特征属性不同的权重来解决传统朴素贝叶斯分类模型对于特征属性相互独立的依赖，从而优化朴素贝叶斯模型来得到一种准确率高的垃圾邮件过滤模型
一种用于过滤垃圾邮件方法

[发明专利]基于连续时间贝叶斯网络锅炉燃烧动态过程模型建立方法-CN202210622030.0在审
发明人：叶翔;王然;马超;李涌斌;王洋;刘星明;陈博伟 -专利权人：中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华北电力试验研究院;中国大唐集团科学技术研究总院有限公司;广东大唐国际潮州发电有限责任公司
申请日： 2022-06-02 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了基于连续时间贝叶斯网络建立锅炉燃烧动态过程模型的方法，包括：基于锅炉燃烧的专家知识和数据相关性分析设定锅炉燃烧动态过程模型的多个输入变量和多个输出变量；根据多个输入变量和多个输出变量之间的因果关系，建立连续时间贝叶斯网络结构；获取锅炉燃烧历史运行数据和锅炉燃烧试验数据，基于连续时间贝叶斯网络对锅炉的燃烧历史运行数据和锅炉燃烧试验数据在整个样本空间进行离线学习训练后，得到条件概率关系参数，并基于条件概率关系参数确定基于连续时间贝叶斯网络结构的锅炉燃烧动态过程模型参数；在连续时间贝叶斯网络结构中对锅炉燃烧动态过程模型参数在时间序列上的变化进行学习，建立大滞后、强耦合锅炉系统的锅炉燃烧动态过程模型。
基于连续时间贝叶斯网络锅炉燃烧动态过程模型建立方法

[发明专利]一种能够动态修正预测误差的长航船员人体效能预测模型-CN202310562526.8在审
发明人：梁晋;李培;庞丽萍;王鑫;余阳;彭聪;张良;李思;张驰;廖镇;邓野;黄天成;张展硕;孙小方;张玉麟 -专利权人：中国船舶集团有限公司综合技术经济研究院
申请日： 2023-05-18 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G16H50/30 文献下载
摘要：本发明提出了一种能够动态修正预测误差的长航船员人体效能预测模型，通过以下步骤构建：构建长航船员人体效能预测模型的静态贝叶斯网络；基于所述静态贝叶斯网络，将若干连续时刻下的静态贝叶斯网络联合，构建长航船员人体效能预测模型的动态贝叶斯网络；基于所述动态贝叶斯网络，将作业阶段划分为不同阶段，构建长航船员人体效能预测模型。
一种能够动态修正预测误差航船人体效能模型

[发明专利]一种针对金融机构的流动性风险确定方法和相关装置-CN202311014802.3在审
发明人：张云云 -专利权人：中国银行股份有限公司
申请日： 2023-08-11 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本申请提供一种针对金融机构的流动性风险确定方法和相关装置，可应用于金融领域或其他领域，该方法包括：确定流动性风险节点和与目标金融机构的流动性风险相关的多个目标节点；根据多个目标节点与流动性风险节点构成的多条影响路径，将多个目标节点作为多个贝叶斯网络节点，并根据多个贝叶斯网络节点确定贝叶斯网络；影响路径用于表示相关的目标节点和流动性风险节点之间的关联关系；基于多个贝叶斯网络节点的指标数据，通过贝叶斯网络确定针对目标金融机构的流动性风险值。
一种针对金融机构流动性风险确定方法相关装置

[发明专利]一种面向自动驾驶系统预期功能架构的安全评估方法-CN202210288948.6在审
发明人：符永乐;黄惠斌;胡恒;胡红星;成文东;刘虹 -专利权人：华东师范大学;中汽创智科技有限公司;上海伊世智能科技有限公司
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06Q10/0635 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向自动驾驶系统预期功能架构的安全评估方法，包括以下四个步骤：步骤一：根据待评估的自动驾驶系统的设计架构，划分设计架构中的各个组成部件，抽象成图节点，形成贝叶斯风险图；步骤二：将DBC文件收集记录的自动驾驶系统自然行驶测试的测试数据注入到步骤一中的贝叶斯风险图中，记录贝叶斯风险图中节点激活状态，计算先验概率表和条件概率表；步骤三：在贝叶斯风险图中，引入未知风险，结合Noisy‑OR模型计算未知触发事件的发生概率，完善贝叶斯风险图模型中事件发生的概率表；步骤四：
一种面向自动驾驶系统预期功能架构安全评估方法

[发明专利]基于贝叶斯神经网络的应变评估方法、装置及存储介质-CN202310888441.9在审
发明人：白玉磊;张康洋 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供基于贝叶斯神经网络的应变评估方法、装置及存储介质，包括：通过模拟数据代替由真实相衬光学相干弹性成像实验生成的包裹相位图和与所述包裹相位图对应的应变图，生成训练数据集；将所述训练数据集作为网络输入，对贝叶斯神经网络模型进行训练，得到已训练的贝叶斯神经网络模型；将待评估的相衬光学相干弹性成像数据作为已训练的贝叶斯神经网络模型的输入，得到应变结果和对应贝叶斯神经网络的模型不确定度。
基于贝叶斯神经网络应变评估方法装置存储介质

[发明专利]基于贝叶斯正则化的硫磺回收装置软测量方法-CN202310921783.6在审
发明人：郑俊华;叶茂钞;周乐;吕玉婷 -专利权人：浙江科技学院
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G16C20/70 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯正则化的硫磺回收装置软测量方法，包括：在线检测硫磺回收装置的过程变量数据，并对其进行预处理和归一化处理；将处理后的过程变量数据输入至构建的基于贝叶斯正则化的概率主元回归软测量模型中，获得在线过程变量数据对应的关键指标值；所述的基于贝叶斯正则化的概率主元回归软测量模型在训练过程中，通过贝叶斯正则化方法自动确定主元回归模型中的主元个数。本发明在传统主元回归模型的基础上，引入概率建模的方法，并通过贝叶斯正则化方法自动确定主元回归模型中的主元个数，克服了传统主元回归模型的不足，极大地提高了硫磺回收装置中的关键指标在线检测效果和性能。
基于贝叶斯正则硫磺回收装置测量方法