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[发明专利]一种基于树形贝叶斯网络的配电网灾情推断方法及系统-CN201911340109.9有效
发明人：时珊珊;周健;方陈;陈冉;熊宇峰;陈颖;黄少伟;陈来军;李博达 -专利权人：国网上海市电力公司;清华大学
申请日： 2019-12-23 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06N5/04 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种基于树形贝叶斯网络的配电网灾情推断方法及系统，包括：构建树形贝叶斯网络；确定关键节点集及其证据集相关的停运组合集，并基于树形贝叶斯网络，获取停运组合集中每个停运组合的联合概率；确定每个停运组合的联合概率中的最大值作为证据集下灾情推断的最终结果本发明实施例提供的基于树形贝叶斯网络的配电网灾情推断方法及系统，通过对贝叶斯网络的结构和推断算法进行优化，建立树形贝叶斯网络；并基于停运组合的联合概率的分析，针对配电网中的关键负荷进行推断，有效的简化了概率计算的复杂度，实现大规模配电网秒级实时灾情推断。
一种基于树形贝叶斯网络配电网灾情推断方法系统

[发明专利]无测站山区径流与遥感降水相结合的降水估算方法-CN202110275933.1有效
发明人：吕爱锋 -专利权人：中国科学院地理科学与资源研究所
申请日： 2021-03-15 - 公布日： 2022-04-05 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了测站山区径流与遥感降水相结合的降水估算方法，研究贝叶斯推断模型与水文模型耦合方法，建立水文模型参数反演的贝叶斯统计推断模型，提出降水输入误差的参数化表达方式；研究模型似然函数的推导方法和主要参数先验分布的估计方法，提出模型的求解方法；选择合适的流域，开展模型的应用与验证，形成“从径流推断降水”的流域降水估算方法。本发明提供了无测站山区径流与遥感降水相结合的降水估算方法，采用贝叶斯总误差分析方法(BATEA)框架来构建水文模型参数反演的贝叶斯统计推断模型，利用通过耦合水文模型和贝叶斯推断模型，实现了利用径流数据进行遥感降水产品的校正
无测站山区径流遥感降水相结合估算方法

[发明专利]基于贝叶斯网络的运营隧道结构病害快速智能诊断方法-CN202211326292.9有效
发明人：韩玉珍;张连卫;华福才;张雷;邢兆泳;董明祥;贺永跃;于英杰;刘鑫;聂小凡;潘毫;何纪忠;赵刚 -专利权人：北京城建设计发展集团股份有限公司
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯网络的运营隧道结构病害快速智能诊断方法，包括：S10：建立隧道结构病害诊断贝叶斯网络；S20：基于隧道结构病害诊断贝叶斯网络进行隧道结构病害诊断，包括：S201：输入隧道结构病害基本特征数据；S202：根据贝叶斯网络推断病害成因；S203：验证推断的病害成因是否发生；S204：预测不采取措施情况下隧道结构病害发展趋势；S205：根据贝叶斯网络推荐治理措施。本发明将贝叶斯网络推理方法引入到城市轨道交通隧道结构病害诊断中，通过简单的条件输入可推断出隧道结构病害的成因并给出推荐的治理方案，实现了病害诊断的自动化和智能化，提高了病害诊断的速度和效率，诊断结果更符合实际
基于贝叶斯网络运营隧道结构病害快速智能诊断方法

[发明专利]基于动态贝叶斯网络的无人机集群意图推断算法及系统-CN202211735376.8在审
发明人：段晓君;祁明泽;池艺妍;梁靖婕;晏良;黄彭奇子 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2022-12-30 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于动态贝叶斯网络的无人机集群意图推断算法及系统。方法包括S1、根据无人机集群的作战意图和行为特征建立意图特征对照表；S2、以意图特征对照表中的作战意图为根节点，以行为特征为子节点，令根节点一阶状态转移建立动态贝叶斯网络推断模型；S3、将观测数据输入至所述动态贝叶斯网络推断模型中进行推断得到作战意图本发明通过对无人机集群行为特征的观测数据推断集群意图特征，观测数据获取途径多，基于数据进行推断可靠性强。
基于动态贝叶斯网络无人机集群意图推断算法系统

[发明专利]基于贝叶斯网络的问答装置、方法及存储介质-CN201710955002.X有效
发明人：徐国强 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2017-10-13 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G06F16/242 文献下载
摘要：本发明提供一种基于贝叶斯网络的问答方法，该方法包括：接收并解析用户通过客户端输入的问句，以从问句中识别代表用户意图的目标参数和与目标参数相关联的属性参数；将所述目标参数和属性参数输入预先训练好的贝叶斯网络模型，利用所述贝叶斯网络模型的有向无环图及条件概率表集合推断得到目标参数的取值；将贝叶斯网络模型推断得到的目标参数的取值反馈给用户。本发明还提供一种基于贝叶斯网络的问答装置及计算机可读存储介质。
基于贝叶斯网络问答装置方法存储介质

[发明专利]一种基于组稀疏贝叶斯学习的网络时空监控方法-CN201611060599.3在审
发明人：杨博;裴红斌 -专利权人：吉林大学
申请日： 2016-11-16 - 公布日： 2017-06-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于组稀疏贝叶斯学习的网络时空监控方法，其包括以下步骤其包括基于组稀疏贝叶斯回归模型的网络时空监控步骤与基于组稀疏贝叶斯分类模型的网络时空监控步骤。将连续新数据转化为线性模型，利用组稀疏贝叶斯的回归法完成时空监控网络推断，并结合线性传播模型进行预测；稀疏贝叶斯主要是根据调整先验的方法实现的网络稀疏性，再利用边缘似然等方法对参数和超参进行优化迭代，而对于离散型数据，因为只包含几个离散点，将其转化为非线性数据，利用组稀疏贝叶斯的分类法完成时空监控网络推断，并结合非线性传播模型进行预测，为各种疾病的监控和控制、生态环境等领域提供相应预测范围。
一种基于稀疏贝叶斯学习网络时空监控方法

[发明专利]基于进化算法优化贝叶斯网络的交通事故严重程度推断方法-CN202310489306.7在审
发明人：漆巍巍;蓝图博尔;冯健茜;凌家正;香梓伟;黄伟彬 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2023-05-04 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06F18/23213 文献下载
摘要：基于进化算法优化贝叶斯网络的交通事故严重程度推断方法，本发明涉及交通事故严重程度推断方法。本发明的目的是为了解决现有方法对交通事故严重程度推断准确低的问题。聚类算法及人工合成技术Smote算法对不平衡的事故数据进行处理，完成对事故数据中缺失值的补充；三、根据PC算法对二处理后的事故数据进行约束学习，得到有向无环图，将有向无环图表示为邻接矩阵；四、构建交通事故贝叶斯网络结构学习问题的初始解；五、获得最优贝叶斯网络结构及对应参数；六、将待测数据输入步骤五得到的最优贝叶斯网络结构中，得到属于交通事故严重程度的概率值。本发明用于交通事故严重程度推断领域。
基于进化算法优化贝叶斯网络交通事故严重程度推断方法

[发明专利]一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法-CN202011416797.5有效
发明人：张宏俊;文继;莫钊洪;任忠国;许清华;汪小东;熊忠华;帅茂兵 -专利权人：中国工程物理研究院材料研究所
申请日： 2020-12-07 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G01T1/169 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用贝叶斯分析搜寻本底中弱放射源的方法，属于辐射测定领域，尤其是弱信号识别领域，目的在于解决弱信号源分析搜索的难题。其包括如下步骤：(1)建立贝叶斯分析模型，根据数据样本与待推断参数的关系，建立似然函数；(2)提供待推断参数的先验分布和数据；(3)通过蒙特卡罗推断，获得参数的推断分布；基于推断分布，得到本底中弱放射源存在的概率发明人基于改进后的方法，利用贝叶斯分析对采集的数据进行分析，进而推断源的位置和与探测器运动直线之间的距离，从而给出源是否存在、源的坐标、源强等关键信息。
一种利用贝叶斯分析搜寻本底放射源方法

[发明专利]一种基于贝叶斯网络的风电爬坡事件概率预测方法及系统-CN201910009520.1有效
发明人：孙树敏;王士柏;赵岩;程艳;杨明;王楠;张兴友;王玥娇;滕玮;于芃;李广磊;魏大钧;王勃;赵元春;马嘉翼;王立峰;王尚斌;李洪海 -专利权人：国网山东省电力公司电力科学研究院;山东大学;山东鲁能软件技术有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2019-01-04 - 公布日： 2021-04-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于贝叶斯网络的风电爬坡事件概率预测方法及系统，根据所掌握的观测样本数据，挖掘风电爬坡事件与风速、风向、温度、气压、湿度等相关气象影响因子间的相依关系，搭建与样本数据拟合程度最高的贝叶斯网络拓扑结构；定量描述爬坡事件与各气象因子间的条件相依关系，估计贝叶斯网络各节点处的条件概率表内各项条件概率的取值，与贝叶斯网络拓扑结构共同组成风电爬坡事件预测的贝叶斯网络模型；由所掌握的预测时刻的数值天气预报信息，推断爬坡事件各状态发生的条件概率；自适应地调整各节点处相应条件概率的取值，从而优化推断出的爬坡事件各状态发生的条件概率结果，实现预测结果可靠性与敏锐性的折中。
一种基于贝叶斯网络爬坡事件概率预测方法系统

[发明专利]一种电信核心网故障干预时机决策方法-CN202011510414.0在审
发明人：叶可江;林彦颖;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2020-12-18 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： H04W24/04 文献下载
摘要：本发明适用于电信技术领域，提供了电信核心网故障干预时机决策方法，包括以下步骤：利用一段时间内的核心网络上报的故障信息对网络状态进行建模；利用具有不确定性特征建模的深度贝叶斯神经网络对核心网络整体状态变化的随机性和不确定性进行建模：利用深度贝叶斯神经网络的贝叶斯推断过程对网络干预时机进行决策。本发明将电信网络整体作为考量，利用具有不确定性特征建模的深度贝叶斯神经网络对核心网络整体状态变化的随机性和不确定性进行建模的方法，利用不确定性深度神经网络对电信核心网络中复杂的不确定性行为进行了有效的建模，并利用深度贝叶斯神经网络的贝叶斯推断过程对网络干预时机进行决策的方法进行了有效的决策。
一种电信核心故障干预时机决策方法

[发明专利]基于两层贝叶斯网络模型的网络安全推断方法-CN201810370982.1有效
发明人：周鋆;王培超;朱承;张维明;修保新;朱先强 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2018-04-24 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： H04L12/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于两层贝叶斯网络模型的网络安全推断方法及推断系统，包括对网络攻击数据进行预处理；预先构建两层贝叶斯网络模型框架；利用贝叶斯网络结构学习方法在每一层利用网络攻击预处理后的数据构建贝叶斯网络结构；分别对第一层和第二层框架中的贝叶斯网络中重要节点的马尔科夫边界节点重要程度进行排序，取马尔科夫边界节点重要程度排序在前的节点作为关键的观察节点；输出关键的观察节点。
基于两层贝叶斯网络模型网络安全推断方法

[发明专利]驾驶员辅助-CN201910490177.7在审
发明人：尼滕德拉·纳特;瑞恩·丹科;亚伦·L·米尔斯 -专利权人：福特全球技术公司
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2019-12-13 - 主分类号： B60W10/04 文献下载
摘要：一种计算系统可以基于贝叶斯推断来确定降水概率，所述贝叶斯推断是以与车辆刮水器状态、车辆震颤、车辆摇摆和车辆横向偏移相关联的概率为条件。
贝叶斯推断车辆车道辅助系统计算系统降水概率车辆刮水器驾驶员辅助车辆横向偏移禁用停用震颤摇摆关联概率

[发明专利]基于贝叶斯的电力市场报价隐私推断方法-CN202110870965.6在审
发明人：杨清宇;李东鹤;李晨 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明提供的基于贝叶斯的电力市场报价隐私推断方法，共进行n轮电力市场拍卖，参与者给出包含报价和需求量的报价信息，攻击者伪装其中同样给出报价。拍卖结束后攻击者获取每轮拍卖的获胜者名单，分别计算先验概率，并使用贝叶斯公式计算出心理预期报价的后验概率。选取概率最大的报价作为参与者心理预期报价的推断值，从而实现的电力市场交易中基于贝叶斯的报价隐私推断。本方法操作简单，实用性较强，给出了一种通过拍卖结果反推参与者报价隐私的攻击方法，推断成功率较高。
基于贝叶斯电力市场报价隐私推断方法

[发明专利]基于贝叶斯算法的远程智能运维方法-CN202011068977.9有效
发明人：刘振泽;温泉;徐北辰;王可;李沁哲;何敬宇;王成喜;孙吉;梁亮;程丽丽 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-10-08 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯算法的远程智能运维方法，属于远程运维方法。包括二维码识别、数据库调取动作信息、采集信息、手部特征信息碰撞检测、贝叶斯计算数据库匹配综合判断、搭建贝叶斯网络，贝叶斯网络的参数学习、贝叶斯网络的结构学习、贝叶斯网络的推断方式，远程实时比对数据库存储的动作信息
基于贝叶斯算法远程智能方法

[发明专利]一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统-CN202110317885.8在审
发明人：蒋理;利节;张祥;朱文文;吴凯;高敏;廖宏程 -专利权人：重庆医科大学附属第一医院;重庆科技学院
申请日： 2021-03-25 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明涉及医学智能临床诊断分析技术领域，具体公开了一种基于贝叶斯概率推断的急诊临床诊断分析系统，设置信息获取单元采集医学急诊临床过程中患者的电子医疗病历(EMR)数据，设置实体提取单元及数据整合单元将这些多源数据先进行整合，然后设置文本特征提取单元将整合后的多维异构数据放入ALBERT模型中训练以提取电子病例的文本特征，而后设置贝叶斯概率推算模块给文本特征加之以DNF模型(区分式生成模型)概率映射到贝叶斯空间以构建贝叶斯概率模型，通过概率推算得出诊断和急诊处理措施的最优概率以提供急诊临床诊断支持(最终概率推断结果分别取Top‑1和Top‑3)，可应用在各类疾病的急诊临床诊断中以作参考。
一种基于贝叶斯概率推断急诊临床诊断分析系统

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