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[发明专利]一种序贯Bayesian框架下的设备剩余寿命预测方法-CN202110069276.5在审
发明人：司小胜;李天梅;裴洪;胡昌华;庞哲楠 -专利权人：中国人民解放军火箭军工程大学
申请日： 2021-01-19 - 公布日： 2021-05-07 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种序贯Bayesian框架下的设备剩余寿命预测方法，对工程中存在的退化设备，首先，采用带随机漂移系数的Wiener过程构建其退化模型；然后，基于同类设备的历史退化数据利用极大似然估计方法对退化模型中的漂移系数中超参数与扩散系数进行离线估计；基于实时监测的退化数据在序贯Bayesian的框架下实现漂移系数超参数的在线递归；最后在首达时间的概念下，推导出剩余寿命概率密度函数的解析表达式。区别于现有基于Bayesian方法的研究，序贯Bayesian方法主要将上一时刻参数更新结果作为下一时刻的先验分布。因而，本发明能够充分利用截止到当前时刻的特定设备全部退化数据所包含的信息，克服基于传统Bayesian方法仅依赖当前时刻的退化数据的难题。
一种 bayesian 框架设备剩余寿命预测方法

[发明专利]一种基于Bayesian kriging模型的机构优化设计方法-CN201910051965.6有效
发明人：游东东;沈小成;朱阳辉;朱谦 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2022-12-16 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明属于机构优化设计领域，涉及一种基于Bayesian kriging模型的机构优化设计方法，主要针对机械结构参数进行优化。首先，通过整合模拟和实验数据，建立Kriging模型，利用Bayesian假设检验方法和程序对代理模型进行定量化评估，实现Bayesian推断与Kriging模型的无缝集成，构建Bayesian kriging模型；然后，利用该Bayesian kriging模型加快数值计算的效率；最后，利用曲线拟合获得结构参数与影响性能的物理量的关系函数，结合该函数利用多目标粒子群算法获得机构参数的最优解集。
一种基于 bayesian kriging 模型机构优化设计方法

[发明专利]基于Go-Bayesian的综合传动装置可靠性预计方法-CN202211041836.7在审
发明人：黄大荣;欧阳云慧;张传普;李欣蓉 -专利权人：重庆交通大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明具体涉及基于Go‑Bayesian的综合传动装置可靠性预计方法，包括：基于综合传动装置的部件组成以及各个部件的交互情况和工作状态确定系统功能；建立综合传动装置的原理结构图，并结合系统功能生成对应的功能原理图；将综合传动装置的功能原理图转换为GO模型，并在GO模型中融入贝叶斯计算功能生成对应的Go‑Bayesian模型；对综合传动装置各个部件的历史故障数据进行定量分析，得到当前的可靠度；将各个部件当前的可靠度输入至Go‑Bayesian模型，输出对应原始的可靠度，进而基于各个部件原始的可靠度确定综合传动装置的薄弱环节。本发明能够通过Go法结合Bayesian法的模型框架来适应于各种类型的综合传动装置，从而能够提高综合传动装置可靠性预计的通用性。
基于 go bayesian 综合传动装置可靠性预计方法

[发明专利]基于Bayesian数据驱动的风机健康状态监测方法-CN201911293028.8在审
发明人：宋哲 -专利权人：南京松数科技有限公司
申请日： 2019-12-13 - 公布日： 2020-05-26 - 主分类号： G01M15/00 文献下载
摘要：本发明公开了异常状态诊断技术领域的基于Bayesian数据驱动的风机健康状态监测方法，具体包括以下步骤：以SCADA数据为基础，标注风力涡轮机健康状态信息；采用bin方法、基于多元正态分布的方法和Copula引入Bayesian框架，在基于SCADA数据的Bayesian框架开发中，使用bin方法、基于多元法线的方法和基于Copula的方法开发了三种类型的贝叶斯分类模型，实现最大化风电场的在线率并保证风机的安全高效运行
基于 bayesian 数据驱动风机健康状态监测方法

[发明专利]基于Bayesian的K分布海杂波形状参数估计方法-CN201610846491.0有效
发明人：许述文;水鹏朗;王乐 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2016-09-23 - 公布日： 2018-11-16 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Bayesian公式的K分布海杂波形状参数估计方法，主要解决当前K分布形状参数估计方法在小样本情况下估计性能差的问题。其技术方案是：1将实测海杂波数据进行分组；2使用矩估计/最大似然估计方法对分组数据进行形状参数估计；3对形状参数估计值进行分布拟合；4应用Bayesian公式，结合形状参数拟合模型得到形状参数的估计值。
基于 bayesian 分布波形参数估计方法

[发明专利]一种长短期记忆网络的视口预测方法、系统及应用-CN202210186338.5在审
发明人：何小川;陈健 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：公开了一种长短期记忆网络的视口预测方法、系统及应用，所述长短期记忆网络的视口预测方法包括：选定LSTM网络；对LSTM网络的超参数进行贝叶斯优化；判断是否为最优损失函数，若否，则返回贝叶斯优化步骤；若是，则训练得到BayesianLSTM；将用户头部运动轨迹输入至Bayesian LSTM，并输出预测结果。
一种短期记忆网络预测方法系统应用

[发明专利]一种基于退化数据建模的服役设备剩余寿命自适应预测方法-CN201510070807.7有效
发明人：孙国玺;张清华;何俊 -专利权人：广东石油化工学院
申请日： 2015-02-10 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于退化数据建模的服役设备剩余寿命自适应预测方法，运用Bayesian方法和EM算法实现对服役设备的退化建模和剩余寿命预测，包括以下步骤1）随机退化建模；2）基于Bayesian方法的模型随机参数更新
一种基于退化数据建模服役设备剩余寿命自适应预测方法

[发明专利]一种结构模态参数识别方法-CN201610976945.6在审
发明人：黄铭枫;徐卿;楼文娟 -专利权人：浙江大学
申请日： 2016-11-07 - 公布日： 2017-03-29 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：因此，改进的Fast Bayesian FFT方法能更好的处理非平稳过程，识别出非平稳激励下结构模态参数的最优估计值以及不确定性。同时，改进的Fast Bayesian FFT方法同时适用于密频结构和低信噪比信号的模态参数识别，使其不再受宽频结构的限制且能够更好的适用于低信噪比的情况。
一种结构参数识别方法

[发明专利]一种基于人工智能和大气环流机制的干旱预报方法及系统-CN202310774646.4在审
发明人：尹家波 -专利权人：武汉大学
申请日： 2023-06-27 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G08B21/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于人工智能和大气环流机制的干旱预报方法及系统，包括：S1、获取备选降水径流影响因子；S2、对备选降水径流影响因子重要性排序并确定最终降水径流影响因子和降水径流状态数目k值；S3、以降水径流预报误差最小的Bayesian‑NHMM本发明充分利用了Bayesian‑NHMM模型以及当前机器学习模型的优势，弥补传统干旱预报精度低的问题，可推求未来干旱风险并开展干旱风险预警。
一种基于人工智能大气环流机制干旱预报方法系统

[发明专利]一种基于马尔可夫链蒙特卡洛的Bayesian动态预测方法-CN201811008011.9有效
发明人：方苇;陈梦成;谢力;许开成;黄宏;罗睿;袁方;杨超;温清清 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2018-08-31 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于马尔可夫链蒙特卡洛的Bayesian动态预测方法，属于计算机技术领域，包括：根据构件的历史裂纹长度及对应的时间增量，建立构件疲劳裂纹损伤性能随机退化模型；利用基于马尔可夫链蒙特卡洛的Bayesian动态预测方法对构件疲劳裂纹损伤性能随机退化模型的随机参数进行更新，得到参数修正值；根据参数修正值，预测构件在未来某一时间段内的裂纹长度，根据裂纹长度建立构件疲劳裂纹长度安全余量方程；根据参数修正值和构件疲劳裂纹长度安全余量方程对构件疲劳裂纹损伤性能退化与时变可靠性进行评估
一种基于马尔可夫链蒙特卡洛 bayesian 动态预测方法

[发明专利]一种基于产品评论分析用户情感倾向的方法及系统-CN202010540470.2在审
发明人：王洪添;叶秋萍;方亚东;徐宏伟;宋设;姚民伟 -专利权人：山东浪潮云服务信息科技有限公司
申请日： 2020-06-15 - 公布日： 2020-09-22 - 主分类号： G06F16/951 文献下载
摘要：，涉及自然语言处理技术领域，本方法的实现包括：定义爬虫工具，爬取产品评论，得到初始数据集；对初始数据集进行预处理；利用Text‑Rank算法对预处理后数据集进行关键词提取，并标记关键词的情感倾向；定义BayesianLSTM训练模型和停止模型训练的训练停止函数，用大部分关键词训练Bayesian LSTM训练模型，得到情感倾向分析结果；将小部分关键词输入模型得到情感倾向分析结果，并与人为计算小部分关键词的情感倾向进行相似度比较
一种基于产品评论分析用户情感倾向方法系统

[发明专利]一种基于P300的脑机接口系统的字符高速输入方法-CN201410148541.9有效
发明人：顾正晖;徐杨;沈之芳 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2014-04-14 - 公布日： 2017-02-22 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于P300的脑机接口系统的字符高速输入方法，采用基于Bayesian框架的DSC算法，计算出当前闪烁字符成为目标字符的后验概率并进行处理，其实现主要分为两个阶段1）训练阶段采集受试者的训练数据，完成预处理、特征提取、训练Bayesian LDA（BLDA）分类器，并得到P300与non‑P300两类响应的概率密度函数（即先验分布）；2）测试阶段根据先验分布以及在线获取的脑电特征向量，计算当前闪烁字符成为目标字符的后验概率
一种基于 p300 接口系统字符高速输入方法

[发明专利]一种基于磷酸盐氧同位素与水化学特征的水中磷酸盐溯源方法-CN202210072770.1在审
发明人：刘亚磊;史婷婷;王晨昇;周丹坤;黄琨;黄行凯;李梦茹;章昱;闫举生 -专利权人：中国地质调查局武汉地质调查中心(中南地质科技创新中心)
申请日： 2022-01-21 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：获取各端元水体中的磷酸盐中的稳定氧同位素δ18Op的含量，以及各端元水体中的水化学特征物质含量；3)测量被溯源水体中的溯源数据；4)基于Bayesian本发明基于水中磷酸盐氧同位素(δ18OP)、水中化学特征物质含量作为指标，可通过Bayesian判别法以及端元混合模型进行磷酸盐的溯源
一种基于磷酸盐同位素水化学特征水中溯源方法

[发明专利]一种基于改进的Naive Bayesian-CNN多目标分类算法的沙尘暴预测方法-CN201811535825.8有效
发明人：仁庆道尔吉;李天成;李娜;邱莹 -专利权人：内蒙古工业大学
申请日： 2018-12-14 - 公布日： 2020-04-21 - 主分类号： G01W1/10 文献下载
摘要：一种基于改进的Naive Bayesian‑CNN多目标分类算法的沙尘暴预测方法，以“中国强沙尘暴序列及其支撑数据集”，“中国强沙尘暴序列及其支撑数据集”和“中国陆地区域云图(IR1)”为研究对象。考虑到大气运动也对沙尘暴发生产生影响，运用卷积神经网络算法，对红外卫星云图进行分析，建立沙尘暴预测模型；最后，运用多目标算法，对两个沙尘暴预测模型输出概率进行归一化，提出可扩展性强的一种基于改进的Naive Bayesian‑CNN
一种基于改进 naive bayesian cnn 多目标分类算法沙尘暴预测方法

[发明专利]机床热误差自学习预测模型建模方法及热误差控制方法-CN202110355462.5有效
发明人：马驰;刘佳兰;桂洪泉;王时龙 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-04-01 - 公布日： 2022-07-01 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：，yt+1)添加到概率分布模型内以更新概率分布模型，返回步骤3)并重复上述步骤，直至获得最优解；6)将通过BOA算法获得的最佳超参数用于Bayesian‑LSTM神经网络模型，并使用Bayesian‑LSTM神经网络模型训练自学习误差预测模型，输出预测的热误差。
机床误差自学习预测模型建模方法控制

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