基于贝叶斯网络的课堂教学质量评价研究

根据高校课堂教学质量评价的不确定性,提出了基于贝叶斯网络的评价方法并构建评价模型。首先确定影响教学质量评价体系的因素,然后构建贝叶斯网络的有向无环图,最后对各指标的影响进行分析。研究表明,利用该方法确定评价指标中的权重,可以使定性分析和定量分析结合在一起,尽可能地避免主观因素的影响,从而提高了高校课堂教学质量评价的客观性、准确性和公平性。     

证素及证素辨证研究的思考

本文就朱文锋教授创立的“证素及证素辨证”,从证素基本概念内容特征及发展、证素与证候要素辨识、证素数理研究方法、舌象与证素关系的研究以及证素相关的实验临床研究进展进行概述,指出“证素”有望使中医诊治变得精准化、规范化,但证素的研究需要在全国范围内建立统一的、规范的、有共识的研究机构,对所有证素进行逐一的规范化研究。     

基于贝叶斯网络的概率图模型变分近似推理研究

概率图模型利用了概率论和图论的关键内容,为解决多变量关系中所存在的依赖性与复杂性提供了完整的解决路径。在语言处理、计算机视觉、计算生物学等众多领域得到广泛应用。本文以贝叶斯网络作为核心研究方向,就概率图模型变分近似推理的全局性、收敛性、单调性等诸多特征进行辩证分析。最终论述了基于贝叶斯网络的概率图模型变分近似推理算法的应用范畴和优势,以便为相关研究提供理论参考。     

基于贝叶斯网络的过度训练诊断

针对贝叶斯网络在具体应用时需根据实际应用问题来建立相应的贝叶斯网络模型的问题,采用Java语言设计并开发了一套贝叶斯网络预测诊断系统,用来实现因果推理和诊断推理.重点讨论了系统的网络数字化、网络学习、网络推理等关键问题.利用该平台建立了过度训练的诊断网络,通过试验证明得出,此套系统简单易用、通用性强,可应用于不同的研究领域.     

基于贝叶斯网络的小麦条锈病预测研究

[目的]在地理信息系统GIS的平台上,将不确定性推理方法——贝叶斯网络引入病害预测,基于关键气象因子（温度、降水、湿度、日照）构建一个用于预测小麦条锈病发生概率的贝叶斯网络模型.[方法]采用预测日前7d的气象数据预测自预测日起7d内的条锈病发病概率,并对我国小麦条锈病重要流行区域——甘肃省东南部地区2010 ～ 2012年病害发生情况进行预测.[结果]模型在返青期至乳熟期输出的病害发生概率与实际调查结果吻合度分别为62.92％、63.18％、79.48％、94.75％,能够较客观地反映病害发生的时间规律和空间分布特点.[结论]该研究表明将贝叶斯网络和GIS分析结合在较大的空间范围内利用关键气象因子进行小麦条锈病短期预测是一种可行的途径.     

基于贝叶斯网络的我国商业银行声誉风险度量研究

根据我国商业银行声誉风险分布情况,构建商业银行声誉风险评价体系。运用贝叶斯网络模型,考量国有商业银行2007~2012年间的485组声誉损失数据,得出声誉风险的超极限矩阵。实证表明,企业感召力缺乏、产品和服务缺陷、银行风险控制不足等成为中国商业银行声誉风险的主要因素,银行应有针对性地对其进行有效规避和分散。     

基于贝叶斯网络数据挖掘的蔬菜质量安全分析

蔬菜是人们日常生活的必须品,也是容易出现质量安全问题的产品。影响蔬菜质量安全的一个重要因素就是农药残留问题。以蔬菜农药残留检测数据为对象,利用贝叶斯网络进行数据挖掘,得到不同品种蔬菜的农药残留含量分布,以及同一品种在不同时间的分布趋势,经过可信度分析,该结论可信。该结果可为蔬菜的生产者、消费者以及监管人员提供一定的决策依据。     

基于贝叶斯网络的城市燃气管道安全失效概率

贝叶斯网络对不确定性问题具有强大的处理能力和自我学习更新能力,而贝叶斯网络软件的应用提高了基于贝叶斯网络风险预测的有效性。建立了基于贝叶斯网络的城市燃气管道失效概率分析模型,运用HUGIN和MSBNX软件工具,结合某市天然气管道案例,计算多态故障顶事件安全失效概率和各失效因素的结构重要度。运用BN的推理能力,对造成管道安全失效的自然破坏因素和腐蚀因素分别进行单因素和双因素修正。修正后的贝叶斯网络模型更加符合实际,对提高城市燃气管道安全失效定量分析的系统性、预见性和准确性具有更好的现实意义,也充分显示了贝叶斯网络在处理复杂系统风险分析中独特的优越性和适用性。     

证素辨证与数字中医药

辨证论治是中医学的主要特色,但是由于传统的辨证论治体系中各种辨证方法很难"求同存异",对于"证本质"的研究很难"以偏概全",临床惯用辨病论治替代辨证论治等弊端,限制了中医辨证学的发展。在此背景下,朱文锋教授创造性地提出了证素辨证体系,该体系通过全面收集内、外、妇、儿科等临床常见证候,并使之规范化和数量化,明确了病位证素和病性证素两大基本辨证要素。证素辨证思想体系是发展数字中医药的基础,是沟通中医药与现代科学技术的关键理论。本文结合证素辨证体系思想,提出了构建数字中医药创新研究的基本思路和框架,对促进中医药现代化研究具有重要的指导意义。     

基于贝叶斯网络的蔬菜质量安全溯源与预警

食品安全已成为近年来我国公共安全的一项重大议题,而作为日常消费量最大的食品——蔬菜的质量安全毫无疑问应该得到保证.在一个蔬菜质量安全溯源系统中,根据蔬菜供应链中的关键控制点分析,建立了蔬菜流通的数据采集流程及安全溯源与预警的贝叶斯模型.该模型可以对蔬菜生产和流通过程进行质量监控和预测,从而为蔬菜从“从田头到餐桌”的安全生产供应提供可靠的系统手段.     

贝叶网在农业专家系统中的研究与应用

针对基于贝叶斯网建立农业专家系统所涉及的关键问题,在模型构建方面,手工构建是必要的,其中采用＂分离技术＂、＂局部结构＂机制和转换现有的确定性因子知识库等技术简化贝叶斯网的构造,使得基于贝叶斯网的农业专家系统获得了较好的效果,利用切集条件化（cutset conditioning）算法实现精确推理。创建了基于贝叶斯网的涮辣专家系统,系统运行结果表明,采用贝叶斯网来表示与处理农业中的不确定性知识是比较有效的。     

原发性开角型青光眼中医证型、证候、证素文献分析研究

目的 通过文献研究,分析原发性开角型青光眼（primary open angle glaucoma,POAG）证型分布特点及其证候、证素特点,为临床POAG的诊治提供依据。方法 检索CNKI（中国知网数据库）、VIP（维普数据库）、CBM（中国生物医学文献数据库）和Wanfang数据库（万方数据库）,采用EpiData3.1软件建立POAG证候文献数据库,应用统计软件SPSS 19.0进行统计分析。结果 最终纳入文献11篇,包括644例不同证型的患者,规范后的POAG证型11种,最常见的4种证型为：肝肾亏虚证（26.55%）、肝郁化火证（23.45%）、痰湿泛目证（18.94%）、肝郁气滞证（13.20%）,与POAG相关的病位证素为肝,病性证素主要与阴虚、血虚、阳亢、气滞相关。结论 本研究初步反映了POAG常见证型、证候分布特点,并对其证素特点进行了概括,为临床POAG的诊疗提供依据。     

贝叶斯网络在中医药理论研究的现状及与超分子化学联合应用前景

由超分子化学重构的中医药基本理论可通过一系列方法和手段进行研究,但需借助优质的数学方法与技术从大量研究数据中挖掘其潜在的关联性、规律性等信息,进一步直观、清晰地阐明中医药超分子化学理论。诸多数据挖掘技术中,贝叶斯网络最为符合推理过程,是当前在不确定知识表达和推理领域中最有效的理论模型之一,尤其适合于中医药超分子复杂体系的研究。本文阐述了贝叶斯网络的发展历程及基本理论,对其在中医药研究中的现状作综述,探讨贝叶斯网络与中医药超分子化学相辅相成的关系,二者有机结合、联合应用可为中医药理论体系研究提供定性、定量的表征方法和手段,为中医药现代化提供强大臂助。     

Research of Gene Regulatory Network with Multi-Time Delay Based on Bayesian Network

The gene regulatory network was reconstructed according to time-series microarray data getting from hybridization at different time between gene chips to analyze coordination and restriction between genes. An algorithm for controlling the gene expression regulatory network of the whole cell was designed using Bayesian network which provides an effective aided analysis for gene regulatory network.     

论中医医疗过错鉴定体系构建的相关问题

目前医疗事故技术鉴定逐渐丧失了话语权,医疗过错司法鉴定意见已成为影响司法判决的最主要证据。当前中医药行业在司法鉴定体系中少有话语权,一旦发生纠纷或技术争议,只能依靠现代医学的司法鉴定体系判断医疗过错,制约了中医药行业的发展并影响到中医从业人员的职业安全。因此,迫切需要构建中医医疗过错鉴定体系。本文从中医医疗过错鉴定理论、标准、机构、人员（法医）4方面提出体系构建的思路,同时就一些重要的问题和困难展开讨论。     

基于贝叶斯正则化BP网络的粮虫分类识别研究

以粮虫为对象,研究了利用数字图像处理技术与BP神经网络技术实现分类识别的方法。首先对4类常见粮虫进行图像采集、预处理及特征提取,然后将提取到的9个形态学特征参数作为神经网络的输入参数,对应的粮虫类别代号作为输出参数,建立BP神经网络,并在网络学习过程中采用贝叶斯正则化优化算法对其进行改进。最后通过仿真试验表明:该方法在粮虫识别算法中收敛速度快,预测精度高,稳定性好,泛化能力优,从而证实了该方法在实际应用中的可行性。     

贝叶斯网络的参数学习研究

贝叶斯网络是数据采掘的一个非常有效的工具,它能够定性和定量地分析属性之间的依赖关系,进行概率推理。在给出贝叶斯网络相关概念后,讨论了贝叶斯网络在离散型、连续型和混合型3种情况下的参数学习计算公式;利用给定样本数据,对具有完整数据和不具有完整数据的贝叶斯网络,学习网络参数,更新网络变量原有的先验分布;从理论上给出两种不同类型下的参数学习公式。     

口腔扁平苔藓中医临证辨治

对口腔扁平苔藓中医药辨治进行初步探讨,认为口腔扁平苔藓辨证论治要点主要是脏腑辨证,重视从肝论治;病证结合,标本兼顾;重视局部病损辨证与局部外用药相结合,临床疗效颇佳。     

基于遗传BP神经网络组合模型的中药销售预测研究

对某医院2010-2012年中药的销售及变化情况进行了对比分析。为了更好地保证医院中药的库存数量,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络组合模型,用改进的遗传BP神经网络进行中药销售量预测,并将预测结果和单纯使用BP网络的预测结果进行比较,实验证明遗传BP神经网络模型具有更高的预测准确度,为医院中药销售及科学管理中药库存量提供科学依据。