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[发明专利]基于扩展的马尔克夫贝叶斯网的软件可靠性评估方法-CN200510011549.1无效
发明人：白成刚;蔡开元;胡德斌 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2005-04-11 - 公布日： 2005-09-14 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：基于扩展的马尔克夫贝叶斯网的软件可靠性评估方法，其特征在于将扩展的马尔克夫贝叶斯网应用到软件可靠性评估中，包括下列步骤：(1)根据软件功能结构将软件输入域划分为若干子域；(2)初始化：建立包括缺陷密度、运行剖面、软件测试数据以及软件可靠度等节点的扩展的马尔克夫贝叶斯网，确定各节点先验分布；(3)进行软件测试，获取软件失效数据；(4)利用贝叶斯网理论估计软件可靠性；(5)如果满足某停止准则就转第(7)步，否则转第(6)步；(6)动态演化推进贝叶斯网，转(3)；(7)输出结果。本发明根据充分利用了专家经验等先验信息并考虑了运行剖面对软件可靠性的影响利用扩展的马尔克夫贝叶斯网理论在线估计软件可靠性，提高软件可靠性评估的精度和稳定性。
基于扩展马尔克夫贝叶斯网软件可靠性评估方法

[发明专利]一种基于概率矩阵分解的贝叶斯网络推理方法-CN201810437038.3在审
发明人：董建武;孙波;房婧;杜雄杰;刘成;方喆君;余肇飞;刘健;司成祥;王亿芳;侯美佳 -专利权人：国家计算机网络与信息安全管理中心;北京大学
申请日： 2018-05-09 - 公布日： 2018-10-12 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于概率矩阵分解的贝叶斯网络推理方法，包括概率矩阵分解、概率矩阵分解算法和基于概率矩阵分解的贝叶斯网络推理方法三个步骤，该方法可以用于分析变量间的独立性和确定性关系，本文证明了贝叶斯网络的联合概率分布可以等价表示为一系列子图联合概率分布的线性组合，在此基础上，提出了一个新的推理框架，在这个新的框架下，任意贝叶斯网络可以分解为若干带权重的贝叶斯子网络，如果原图被分解为树状子图，可以得到精确的推理结果；如果原图被分解为若干仍然带环的子图，近似推理的准确性高于主流的信度传播算法
贝叶斯网络概率矩阵分解推理联合概率分布等价表示分解算法近似推理三个步骤推理结果推理框架线性组合贝叶斯子网络带环权重算法信度独立性确定性主流传播分析

[发明专利]一种改进的选择性朴素贝叶斯方法-CN201810291375.6在审
发明人：姚全珠;李莎莎;费蓉;范慧敏;白赞 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2018-04-03 - 公布日： 2018-11-13 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开的一种改进的选择性朴素贝叶斯方法，包括以下步骤：将WoE值和IV值引入属性选择中，得到与类别相关度较高的属性子集，构造朴素贝叶斯分类器；然后在其基础上进一步删除冗余属性，得到最优属性子集。本发明改进的选择性朴素贝叶斯方法现有的贝叶斯算法的基础上，将WoE和IV指标引入属性选择，提高朴素贝叶斯在属性冗余时的分类性能，同时在属性不冗余的情况下保持朴素贝叶斯的分类性能；根据阈值筛选得到第一轮属性子集
贝叶斯分类性能属性选择属性子集冗余朴素贝叶斯分类器改进冗余属性阈值筛选相关度引入遍历算法维度子集删除分类

[发明专利]一种基于大数据平台的智能电表故障分析和预测系统-CN201811633221.7在审
发明人：商曦文;吉莹 -专利权人：国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司电力科学研究院
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2019-03-01 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于大数据平台的智能电表故障分析和预测系统，所述系统包括贝叶斯网络构建子系统和分析预测子系统；所述系统运行时按以下步骤进行分析预测作业；A1、贝叶斯网络构建子系统通过大数据平台获取训练电表故障预测所需的贝叶斯网络模型后上传至分析预测子系统；A2、分析预测子系统获取贝叶斯网络模型后，通过该模型用与模型相关的数据对智能电表故障进行分析预测；A3、对贝叶斯网络模型和根据该模型得出的故障预测结果进行展示；本发明基于大数据平台，能够对不同省份，不同地区的海量电表数据进行处理
大数据贝叶斯网络模型预测子系统智能电表贝叶斯网络故障分析预测系统分析构建故障预测结果电表数据故障预测系统运行用户使用预测上传电表省份展示

[发明专利]基于贝叶斯网络的故障检测方法-CN201811196358.0在审
发明人：周迅;黄勇;代高强;贾宗锐;吴达军 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2018-10-15 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： G01R31/36 文献下载
摘要：本发明涉及电池管理系统技术领域，本发明是要解决现有电池管理系统故障检测效率较低的问题，提出一种基于贝叶斯网络的故障检测方法，包括以下步骤：建立具有常规故障表征和故障成因对应关系的贝叶斯网络拓扑结构；训练贝叶斯网络拓扑结构，获取条件概率；进行贝叶斯网络拓扑结构参数学习，获取故障表征的先验概率；电池管理系统发生某一故障表征后，贝叶斯网络拓扑结构根据对应的故障表征的先验概率和条件概率计算各对应故障成因的后验概率；选取所述后验概率最大值对应的故障成因作为故障检测结果
电池管理系统贝叶斯网络拓扑结构故障检测故障表征故障成因贝叶斯网络后验概率先验概率故障检测结果故障检测效率参数学习常规故障获取条件条件概率概率试验

[发明专利]一种固态功放故障诊断方法-CN201510536505.4在审
发明人：于永斌;程诗叙;门乐飞;杨辰宇;刘兴文;胡青青;李成;张欢;雷飞;邓建华;张容权;蔡竟业 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2015-08-27 - 公布日： 2015-12-16 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明属于微波固态功率放大器领域，涉及固态功放和故障诊断，提供了一种基于模糊故障树与贝叶斯网络的固态功放故障诊断方法。该方法结合了模糊故障树与贝叶斯网络两者的优点，将T-S模糊故障树转换为贝叶斯网络，再根据贝叶斯网络的规则进行推导，求得各个底事件即部件故障的关键重要度，最后根据关键重要度的大小进行故障排除，从而实现故障诊断本发明提供的固态功放故障诊断方法，不但填补了固态功放故障诊断这一领域的空白，而且由于结合了模糊故障树与贝叶斯网络两者的优点，与传统的故障诊断方法相比，计算简单，实用性更强。
一种固态功放故障诊断方法

[发明专利]一种基于模糊动态贝叶斯网络-自适应粒子滤波态势评估方法-CN201910156015.X在审
发明人：胡燕祝;王英剑;艾新波;王松 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2019-03-01 - 公布日： 2019-07-23 - 主分类号： G06F17/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于模糊动态贝叶斯网络‑自适应粒子滤波态势评估方法，步骤是：1数据抗干扰及模糊化处理，2构建贝叶斯网络，3建立模糊动态贝叶斯网络,4分割模糊动态贝叶斯网络，5结合自适应粒子滤波。将模糊动态贝叶斯网络分割后的每团结合自适应粒子滤波做预测处理，提高算法的速率和实时性。
贝叶斯网络模糊动态粒子滤波自适应态势评估实时性算法线性回归模型模糊化处理采集数据技术实现时间特性推理算法预测处理抗干扰传统的概念树模糊化速率和完备性分割构建推理填充删除

[发明专利]基于贝叶斯网络的侦查无人机作战效能评估方法-CN201910438099.6在审
发明人：张迎周;陈宏建;傅建清;肖雁冰;黄秋月 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2019-05-24 - 公布日： 2019-08-27 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于贝叶斯网络的侦查无人机作战效能评估方法，包括建立效能评估指标体系、建立贝叶斯网络效能评估模型、贝叶斯网络推理三个部分。通过分析作战体系结构和基本作战流程，利用熵权法对效能评估指标集进行筛选，构建侦查无人机作战效能评估的指标体系，使得指标体系更加简单、合理；利用蒙特卡洛算法进行贝叶斯网络的参数学习，从而确定条件概率表，避免了手工输入条件概率表的麻烦，大大提高了效率；利用团树传播算法进行贝叶斯网络的精确推理，节省了推理的时间，提高了推理的准确性。
贝叶斯网络推理效能评估指标体系作战效能算法评估条件概率表参数学习确定条件手工输入体系结构概率表指标集作战构建筛选传播分析

[发明专利]一种基于离散动态贝叶斯网络的桥梁状态评估方法-CN201910319693.3在审
发明人：袁仲云;申志宇;桑胜波;张博;张虎林;杨洋;王煜 -专利权人：太原理工大学
申请日： 2019-04-19 - 公布日： 2019-08-06 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及桥梁结构状态评估技术领域，公开了一种基于离散动态贝叶斯网络的桥梁状态评估方法，解决了现有桥梁结构状态评估方法不能通过检测信息进行更新的缺陷；包括利用层次分析法建立桥梁状态评估体系框架，将评估体系中的各个构件元素设定为离散动态贝叶斯网络中的节点，并根据结构状态的划分等级赋予节点离散值域，按时间序列建立适用于桥梁结构状态评估的动态贝叶斯网络模型；对利用层次分析法产生的离散状态样本进行学习，得到模型参数；本发明综合利用具体结构实际情况的检测信息来更新模型，通过贝叶斯理论的动态贝叶斯网络处理桥梁状态复杂关系的结构问题，有效的对桥梁结构状态进行评估。
桥梁结构状态贝叶斯网络离散动态状态评估层次分析法桥梁检测信息评估贝叶斯网络模型等级赋予复杂关系构件元素结构问题结构状态离散状态模型参数评估技术评估体系时间序列体系框架贝叶斯更新样本学习

[发明专利]一种基于贝叶斯网络的高速铁路风险评估的方法-CN201911192743.2在审
发明人：杨长卫;李宗昊;王栋;张良;童心豪;曾海凌 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2019-11-28 - 公布日： 2020-04-10 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯网络原理的高速铁路风险评价的方法，包括以下步骤：步骤S10：根据铁路风险指标体系建立贝叶斯网络结构；步骤S20：根据历史铁路运营事故记录及铁路实时运营情况，确定贝叶斯网络结构中节点的先验概率和条件概率分布；步骤S30：风险发生后，所述贝叶斯网络拓扑结构根据对应的故障表征的先验概率和条件概率计算各对应风险成因的后验概率；步骤S40：对后验概率最大值对应的风险进行相应防治处理。该发明将贝叶斯网络原理用于观测节点的值之后，可以估计未知节点的风险概率值。
一种基于贝叶斯网络高速铁路风险评估方法

[发明专利]基于贝叶斯网络的玉米病虫害预警分析方法-CN201911104134.7在审
发明人：毕春光;于合龙;温长吉;曹丽英;刘鹤;马丽;郭宏亮;韩烨;陈霄;王金龙;郭海 -专利权人：吉林农业大学
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2020-02-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于贝叶斯网络的玉米病虫害预警分析方法，首先构造玉米病虫害网络诊断贝叶斯网络、确定影响玉米病虫害的节点，然后进行数据离散化处理，再利用离散化处理后的数据进行贝叶斯网络训练，根据经过训练的玉米病虫害预警贝叶斯网络计算玉米发生病虫害的概率本发明综合考虑了多方面的因素，同时规避了其他潜在因素的影响，通过构建复杂的贝叶斯网络计算概率对玉米的病害及虫害疫情进行准确的判断及报警，可以帮助种植人员进行及时的判断及采取措施。
基于贝叶斯网络玉米病虫害预警分析方法

[发明专利]贝叶斯网络结构的生成方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110237214.0在审
发明人：丁茹;龚文化;顾松庠 -专利权人：京东科技控股股份有限公司
申请日： 2021-03-03 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06N7/00 文献下载
摘要：本申请提出一种贝叶斯网络结构的生成方法、装置、电子设备和存储介质，其中，生成方法包括：获取贝叶斯网络的多个节点；获取每个节点在第一时刻对应的第一时序数据；获取每个节点在第二时刻对应的第二时序数据，其中，第二时刻大于第一时刻；分别计算每个节点的第一时序数据与每个节点的第二时序数据之间的多个相关度；以及根据多个相关度对贝叶斯网络的多个节点进行结构构建，以生成贝叶斯网络的结构。本申请实施例的生成方法，提高了贝叶斯网络结构的生成效率和准确性。
贝叶斯网络结构生成方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种基于贝叶斯公式的数据清洗方法、终端及存储介质-CN202210783489.9在审
发明人：秦建斌;黄思凡;张一帆;张亚茹;牛佳;王毅;毛睿 -专利权人：深圳大学
申请日： 2022-07-05 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于贝叶斯公式的数据清洗方法、终端及存储介质，方法包括：获取原始数据和预先定义的先验知识；根据所述先验知识构建贝叶斯网络和关联关系，根据所述贝叶斯网络对所述原始数据进行因果推理，得到贝叶斯网络的概率得分本发明结合容易上手的用户知识先验信息、贝叶斯网络在脏数据上的建模能力以及数据里存在着若干互信息的关联关系，对原始数据进行扫描清洗，降低了数据清洗的难度，提高了数据清洗的准确率和召回率。
一种基于贝叶斯公式数据清洗方法终端存储介质

[发明专利]一种防治草莓叶枯病的贝莱斯芽孢杆菌B125及其应用-CN202310414287.1在审
发明人：梁松;于新;孟祥坤;黄平;李新柱;邢芳芳;徐文凤;艾立山;郑磊;张强;刘宏斌;刘庆华;王亮 -专利权人：金正大生态工程集团股份有限公司;菏泽金正大生态工程有限公司;广东清远金正大农业研究院有限公司;河南豫邮金大地科技服务有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： C12N1/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种防治草莓叶枯病的贝莱斯芽孢杆菌B125及其应用。所述贝莱斯芽孢杆菌(Bacillus velezensis)B125，于2023年2月20日保藏于中国微生物菌种保藏管理委员会普通微生物中心，菌种保藏号CGMCC NO.26583。本发明提供了上述贝莱斯芽孢杆菌B125的培养方法。本发明还提供了上述贝莱斯芽孢杆菌B125在制备防治草莓叶枯病的微生物菌剂中的应用。本发明首次分离得到了贝莱斯芽孢杆菌(Bacillus velezensis)B125，该菌株对草莓叶枯病菌具有明显的抑制效果，可以用于防治草莓叶枯病菌和制备防治草莓叶枯病菌的菌剂，具有广阔的应用前景。
一种防治草莓叶枯病贝莱斯芽孢杆菌 b125 及其应用

[发明专利]训练方法及装置、电子设备和计算机存储介质-CN202211490875.5在审
发明人：吴华强;林钰登;高滨;唐建石;张清天;钱鹤 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-11-25 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：一种用于基于忆阻器阵列的贝叶斯神经网络的训练方法及装置、电子设备和存储介质。忆阻器阵列中的忆阻器的电导值用于映射贝叶斯神经网络的权重，该训练方法包括：获取忆阻器阵列基于忆阻器的内在非理想特性的第一先验知识和第二先验知识；基于第一先验知识，计算贝叶斯神经网络的总损失函数；对总损失函数进行反向传播，以对贝叶斯神经网络中的当前参数进行更新得到对象参数；以及基于第二先验知识对对象参数进行约束，以得到贝叶斯神经网络的权重的训练结果。
训练方法装置电子设备计算机存储介质

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