单指数模型的Bayes分析

采用贝叶斯方法分析了单指数模型,该方法是通过Reversible Jump Markov Chain MonteCarlo技术（RJMCMC）来实现的．为了获得较快的运算法则,对误差方差和样条系数选取共轭的逆Gamma--正态先验分布,方便地获得其他未知量的边际后验分布并作为目标分布．为了实现从指数向量的条件后验分布中进行抽样的目的,另外设计了一个随机游动（Random Walk）Metropolis抽样器．应用所提议的方法分析了实际数据和例子．     

应用贝叶斯网络模型评价象山港养殖区富营养化风险

为了真实、准确地反映象山港养殖区海域的富营养化状况,以2003—2007年,5年间的象山港养殖区水质监测资料为训练数据并结合有关研究结果,采用K2结构学习算法,构建了基于贝叶斯网络的象山港养殖区水质富营养化风险评价模型,通过该模型得到了各变量间的因果关系及其影响强度。结果表明,试验数据显示准确性为90．18％,Kappa指数为0．8770,以上证明该方法是有效可行的,预测结果表明象山港养殖区水环境富营养化程度日趋严重。     

基于图像的水稻病害识别方法研究

利用图像处理技术和贝叶斯判别法对水稻3种常见病害进行识别研究。首先,利用颜色特征与病斑外轮廓分割病斑,提取病斑形态、颜色、纹理特征共63个参数;然后,应用逐步判别分析法对4个不同参数集合筛选最有效识别参数;最后,利用贝叶斯判别法进行分类识别。结果表明,逐步判别法最多可使参数减少到原来的35.2%,识别准确率最高为97.2%。该方法可以应用于其他农作物病害识别。     

基于贝叶斯网的象山港网箱轮养周期预测模型

贝叶斯网络具有强大的推理能力,能与先验知识和数据结合,进行定性和定量分析,提供了一条有效的处理预测问题的途径,首先介绍了以上贝叶斯网络及其特点,并讨论如何学习贝叶斯网络结构,然后由专家知识和给定数据,构造了一个海底网箱养殖的贝叶斯网络预测模,该模型能有效的表达网箱养殖环境各个指标之间的因果关系,进而可以对指定的网箱养殖的移动周期进行预测和决策.实验结果表明,试验数据显示评价的准确性是89.7%.以上证明该方法是有效可行的,表明贝叶斯网络是一种很有前途的预测评价方法.     

谷物胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法

将贝叶斯统计原理和胚乳性状的数量遗传模型相结合,以分离群体中各植株的分子标记基因型以及植株上若干粒种子胚乳性状的单粒观测值为数据模式,提出胚乳性状QTL区间作图的贝叶斯方法.该方法通过Gibbs以及Metropolis-Hastings抽样实现的马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)算法获得QTL效应和位置的估计.方法的有效性用染色体水平和基因组水平2套模拟方案进行验证,结果表明:贝叶斯方法能够准确地估计胚乳性状QTL的位置和效应,并同时区分2种显性效应.     

基于BN-DT下无人农场投资风险效益评估系统设计

无人农场在提高生产效率和农产品质量方面具有巨大潜力。然而,投资过程必须面对各种不确定性和潜在的风险。该文基于无人农场基本结构及关键技术,提出一套基于贝叶斯和证据理论下投资风险评估方法,将各类评估指标视为证据源,并将其转化为信任度函数,通过文献总结及实地调研,针对无人农场投资风险评价体系,共筛选出14个评价指标构建无人农场投资风险效益评估体系,并建立相应的数据库及评估系统,投资者可以根据自身情况选择感兴趣的评估指标,并输入相关数据,系统将基于证据理论进行计算并给出相应的风险效益评估报告。研究结果旨在为无人农场投资领域的决策者提供一个科学、全面的评估工具,促进农业生产的可持续发展与创新。     

基于贝叶斯方法的东、黄海鲐资源评估及管理策略风险分析

运用基于贝叶斯的剩余产量模型,对东、黄海鲐资源进行评估,确定了当前鲐资源开发利用状态,估算了在不同收获率水平下未来5年鲐资源量和年总可捕捞量,分析了管理策略实施后鲐资源崩溃的风险。结果表明,2006年东、黄海鲐正遭受过度捕捞,但其资源量并未处于过度捕捞状态。决策分析表明,收获率为0.3是最适预防性的管理策略,在该策略下,鲐平均资源量将从2006年的451千吨将增加到2011年的871千吨,2011年资源量恢复到BMSY的概率为0.48,而过度捕捞的概率为0。     

基于3种空间预测方法的黄土区土壤颗粒组成空间分布研究—以宁夏海原县为例

【目的】探索适合地形复杂的黄土母质地区土壤颗粒组成的空间预测方法。【方法】以宁夏自治区海原县为研究区域,结合地形因子、土壤类型、归一化植被指数变量,采用基于对称对数比转换的经验贝叶斯克里格法（SLR-EBK）、回归克里格法（SLR-RK）、随机森林（SLR-RF）3种方法对训练集100个样点表层土壤颗粒组成的空间分布进行预测,并通过验证集24个样点比较了3种方法的预测精度。【结果】（1）最终进入土壤颗粒组成线性回归预测模型的辅助变量包括高程（Ele）和土壤类型;进入RF模型的辅助变量包括高程（Ele）、土壤类型、坡度（Slo）和风力作用指数（WEI）,其中,高程（Ele）是最重要的辅助变量,其次是土壤类型,坡度（Slo）和风力作用指数（WEI）重要性相对较低。（2）3种方法预测的海原县土壤各粒级含量空间分布的趋势基本一致,表现为砂粒含量西南部低,东北部高,粉粒、黏粒则相反。与SLR-EBK相比,SLR-RK和SLR-RF能够更好地反映局部变异并减小平滑效应。（3）SLR-RF法对验证集3个粒级含量预测的平均绝对误差（MAE）和均方根误差（RMSE）均低于其他两种方法,且从平均Aitchison距离（MAD）来看,SLR-RF（0.208）相似文献   

基于贝叶斯神经网络的玉米病害预警模型

准确预测玉米病害是科学防治的前提,因此建立准确且稳定的预测模型,对于防治玉米病害、减少农作物经济损失具有重要意义.由于传统神经网络存在收敛速度慢、容易陷入局部最小化等问题,利用贝叶斯算法改进传统BP神经网络,即贝叶斯神经网络,结合吉林省部分地区的玉米病害数据,构建玉米病害预警模型.试验结果表明:贝叶斯神经网络玉米病害模型对玉米病害预测的准确率达到94.04％,相较传统BP神经网络模型准确率提高了5.49％,可得到更好的预警效果,对于玉米病害的防治起到指导性的作用.