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粒子滤波器及其在目标跟踪中的应用 被引量:41
1
作者 江宝安 卢焕章 《雷达科学与技术》 2003年第3期170-174,178,共6页
为了在物理条件下对目标进行精确建模 ,有时需要运用非线性、非高斯系统。而常规的卡尔曼滤波算法要求系统是线性高斯型的 ,因而不能直接用来解决非线性、非高斯问题。为了解决这一问题 ,人们开发出各种非线性滤波算法。一种是扩展卡尔... 为了在物理条件下对目标进行精确建模 ,有时需要运用非线性、非高斯系统。而常规的卡尔曼滤波算法要求系统是线性高斯型的 ,因而不能直接用来解决非线性、非高斯问题。为了解决这一问题 ,人们开发出各种非线性滤波算法。一种是扩展卡尔曼算法 (EKF) ,它对非线性系统进行局部线性化 ,从而间接利用卡尔曼算法进行滤波与估算 ;另一种是序列蒙特卡罗算法 ,亦即粒子滤波器 (PF) ,它是最近出现的解决非线性问题的有效算法。本文简要介绍非线性跟踪的最优与次优贝叶斯算法 ,重点关注粒子滤波器 ,通过再入大气层弹道目标的例子 ,说明PF在目标跟踪中的应用。 展开更多
关键词 粒子滤波器 目标跟踪 贝叶斯算法 非线性系统
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基于群体药动学的万古霉素个体化给药模式的建立和临床应用 被引量:27
2
作者 何娟 杨婉花 《中国临床药学杂志》 CAS 2015年第1期27-31,共5页
目的评估万古霉素群体药动学软件(JPKD-vancomycin)在中国人群的预测,并验证其临床应用效果。方法根据万古霉素群体药动学(PPK)研究模型,在JPKD的自定义板块重新定义新的万古霉素药动学模型。利用贝叶斯反馈法方法估算万古霉素药动学参... 目的评估万古霉素群体药动学软件(JPKD-vancomycin)在中国人群的预测,并验证其临床应用效果。方法根据万古霉素群体药动学(PPK)研究模型,在JPKD的自定义板块重新定义新的万古霉素药动学模型。利用贝叶斯反馈法方法估算万古霉素药动学参数。收集我院接受万古霉素治疗的住院患者,排除严重肾功能不全者(肌酐清除率<50 m L·min-1)以及合并用药者(甘露醇、多巴胺、多巴酚丁胺、呋塞米),筛选出有调整过万古霉素剂量且有稳态谷浓度测定数据者68例。将患者第1次的万古霉素给药剂量及相关的个体化信息输入JPKD-vancomycin,使用贝叶斯反馈法估算出患者个人的药动学参数,再输入第2次的万古霉素给药剂量,输注时间和给药间隔,由软件依据上述参数预测出更改剂量后的谷浓度数据,计算预测浓度与实测浓度之间的权重偏差(WRES),考察该软件的预测能力,并通过临床病例验证。结果所有患者使用万古霉素后的实际稳态谷浓度为(11.71±5.15)mg·L-1,以JPKD-vancomycin运算后预测的谷浓度为(11.55±5.19)mg·L-1,WRES为(11.6±7.9)%。模型对中国人群的预测能力良好;经临床初步验证,效果较为满意。结论 JPKD-vancomycin对中国人群万古霉素稳态谷浓度有良好的预测能力。本研究建立的JPKD-vancomycin个体化给药模式,有助于指导临床合理用药。 展开更多
关键词 万古霉素 JPKD 群体药动学 贝叶斯反馈法 个体化给药
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基于贝叶斯的垃圾邮件过滤算法的研究 被引量:14
3
作者 李雯 刘培玉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第23期174-176,183,共4页
基于内容的垃圾邮件过滤问题是Internet安全技术研究的一个重点问题,而基于贝叶斯的分类方法在垃圾邮件处理上表现出了很高的准确度,因此受到了广泛的关注。在朴素贝叶斯算法的基础上,提出了一种基于最小风险贝叶斯方法同Boosting算法... 基于内容的垃圾邮件过滤问题是Internet安全技术研究的一个重点问题,而基于贝叶斯的分类方法在垃圾邮件处理上表现出了很高的准确度,因此受到了广泛的关注。在朴素贝叶斯算法的基础上,提出了一种基于最小风险贝叶斯方法同Boosting算法相结合的邮件过滤改进算法,提高了分类的精确度。实验证明,算法在邮件过滤中有更好的表现。 展开更多
关键词 垃圾邮件 邮件过滤 贝叶斯算法
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智能电网漏电区域优化检测方法研究 被引量:21
4
作者 刘兆瑜 《科技通报》 北大核心 2012年第10期113-115,共3页
针对传统电网中,如果电网的区域过大,会造成用电负荷异常不够明显,漏电检测定位的准确性不高等问题,提出了一种基于改进贝叶斯分类器的电网中漏电区域定位方法。通过优化聚类漏电区域的数据集合,进一步迭代计算优化,使得结果结合中的数... 针对传统电网中,如果电网的区域过大,会造成用电负荷异常不够明显,漏电检测定位的准确性不高等问题,提出了一种基于改进贝叶斯分类器的电网中漏电区域定位方法。通过优化聚类漏电区域的数据集合,进一步迭代计算优化,使得结果结合中的数据达到最优,快速准确的计算出漏电位置。实验结果表明,改进后的方法定位提高了漏电区域定位的准确性。 展开更多
关键词 贝叶斯算法 漏电定 优化聚类
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KNN-朴素贝叶斯算法的滚动轴承故障诊断 被引量:21
5
作者 路敦利 宁芊 杨晓敏 《计算机测量与控制》 2018年第6期21-23,27,共4页
滚动轴承的故障诊断对于提高工业生产效率,保障工业生产的稳定安全地运行具有重要意义;为了提高滚动轴承故障识别的正确率,提出一种使用KNN-朴素贝叶斯决策组合算法对滚动轴承故障诊断;组合算法利用朴素贝叶斯算法对使用不同K值的KNN算... 滚动轴承的故障诊断对于提高工业生产效率,保障工业生产的稳定安全地运行具有重要意义;为了提高滚动轴承故障识别的正确率,提出一种使用KNN-朴素贝叶斯决策组合算法对滚动轴承故障诊断;组合算法利用朴素贝叶斯算法对使用不同K值的KNN算法初步分类结果进行再分类以达到提高滚动轴承故障识别的目的;首先,使用小波包能量法对滚动轴承振动信号进行能量特征提取,然后使用多个参数K值不同的KNN算法对能量特征数据预分类,得到多个KNN算法分类结果集,将分类结果集进行处理得到预分类结果集,将预分类结果集作为朴素贝叶斯算法的输入,使用朴素贝叶斯算法对数据再分类;实验结果表明,组合算法相较于传统KNN算法及贝叶斯算法在滚动轴承的故障诊断率得到了有效提高,实现了对滚动轴承故障的有效诊断。 展开更多
关键词 KNN 贝叶斯算法 故障诊断 滚动轴承 小波包
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基于用户兴趣度和特征的优化协同过滤推荐 被引量:20
6
作者 严冬梅 鲁城华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第2期497-500,共4页
协同过滤技术目前被广泛应用于个性化推荐系统中。为了使用户的最近邻居集合更加精确有效,提出了基于用户兴趣度和用户特征的优化协同过滤推荐算法。首先通过计算用户对项目的兴趣度来对用户进行分组;然后采用贝叶斯算法分析出用户具有... 协同过滤技术目前被广泛应用于个性化推荐系统中。为了使用户的最近邻居集合更加精确有效,提出了基于用户兴趣度和用户特征的优化协同过滤推荐算法。首先通过计算用户对项目的兴趣度来对用户进行分组;然后采用贝叶斯算法分析出用户具有不同特征时对项目的喜好程度;最后采用一种新的相似度度量方法计算出目标用户的最近邻居集合。实验表明该算法提高了最近邻居集合的有效性和准确度,推荐质量较以往算法有明显提高。 展开更多
关键词 用户兴趣度 用户特征 贝叶斯算法 协同过滤 用户相似度
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文本情感分析综述 被引量:19
7
作者 刘爽 赵景秀 +1 位作者 杨红亚 徐冠华 《软件导刊》 2018年第6期1-4,21,共5页
近年来,随着互联网和社交网络的发展,网络上文本信息迅速增长,对文本情感进行分析成为研究热点。根据文本情感分析方法的不同,总结了近年来文本情感分析的研究进展。将文本情感分析分为基于词典的方法和基于机器学习的方法两大类:基于... 近年来,随着互联网和社交网络的发展,网络上文本信息迅速增长,对文本情感进行分析成为研究热点。根据文本情感分析方法的不同,总结了近年来文本情感分析的研究进展。将文本情感分析分为基于词典的方法和基于机器学习的方法两大类:基于词典的文本情感分析方法分为人工构建和自动构建两种;基于机器学习的文本情感分析方法分为基于贝叶斯算法、基于最大熵算法和基于SVM的文本情感分析3种。通过梳理国内外研究现状,对两类情感分析方法进行了深入分析,对文本情感分析进行了总结和展望。 展开更多
关键词 文本情感分析 词典构建 机器学习 贝叶斯算法 最大熵算法 SVM
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基于改进贝叶斯的书目自动分类算法 被引量:17
8
作者 杨晓花 高海云 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期203-207,共5页
贝叶斯算法被广泛应用于书目自动分类领域。该算法常使用差分进化算法来评估概率项,但是传统的差分进化算法容易陷入局部最优解,使得贝叶斯分类精度较低。针对该问题,提出了基于改进贝叶斯的书目自动分类方法。该方法通过多父突变和交... 贝叶斯算法被广泛应用于书目自动分类领域。该算法常使用差分进化算法来评估概率项,但是传统的差分进化算法容易陷入局部最优解,使得贝叶斯分类精度较低。针对该问题,提出了基于改进贝叶斯的书目自动分类方法。该方法通过多父突变和交叉操作估计概率项的最优解,提高贝叶斯分类精度;在进行书目自动分类时,先采用ICTCLAS系统进行文本预处理,再提取文本的词频-逆向文件频率特征,接着采用改进的贝叶斯估计方法对特征进行训练与分类,最终实现书目的自动分类。仿真结果表明,该方法具有较高的分类准确率。 展开更多
关键词 贝叶斯算法 书目自动分类 差分进化 特征提取
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贝叶斯算法BP神经网络缺陷量化研究 被引量:16
9
作者 田凯 孙永泰 +1 位作者 高慧 傅忠尧 《中国测试》 CAS 北大核心 2014年第3期93-97,共5页
为克服传统BP神经网络中网络训练速度慢、量化精度低、数据过度拟合、容易陷入局部极小点等缺点,该文将贝叶斯算法引入BP神经网络用于基于漏磁检测的缺陷量化,有效地控制网络模型的复杂度,利用不同尺寸的缺陷特征量训练网络,从而实现对... 为克服传统BP神经网络中网络训练速度慢、量化精度低、数据过度拟合、容易陷入局部极小点等缺点,该文将贝叶斯算法引入BP神经网络用于基于漏磁检测的缺陷量化,有效地控制网络模型的复杂度,利用不同尺寸的缺陷特征量训练网络,从而实现对缺陷长度、宽度、深度的量化,节约网络的训练时间,提高量化精度。 展开更多
关键词 漏磁检测 缺陷量化 贝叶斯算法 BP神经网络
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一种基于GIS的森林分类专家系统(FCGES)理论与方法 被引量:6
10
作者 张洪亮 《云南地理环境研究》 2000年第1期54-58,共5页
GIS与 ES的结合 ,是 GIS发展的重要方向。在 GIS基础上建立森林分类专家系统(FCGES)更是林业系统一个崭新的研究领域。通过阐述 FCGES的概念及基于贝叶斯概率的一种专家算法 ,对其设计与实现过程进行了初步探讨。
关键词 专家系统 森林分类 GIS 贝叶斯概率算法
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基于MapReduce的贝叶斯垃圾邮件过滤机制 被引量:14
11
作者 陶永才 薛正元 石磊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期2412-2416,共5页
贝叶斯邮件过滤器具有较强的分类能力和较高的准确性,但前期的邮件集训练与学习耗用大量系统资源和网络资源,影响系统效率。提出一种基于MapReduce技术的贝叶斯垃圾邮件过滤机制,一方面对传统贝叶斯过滤技术进行改进,另一方面利用MapRed... 贝叶斯邮件过滤器具有较强的分类能力和较高的准确性,但前期的邮件集训练与学习耗用大量系统资源和网络资源,影响系统效率。提出一种基于MapReduce技术的贝叶斯垃圾邮件过滤机制,一方面对传统贝叶斯过滤技术进行改进,另一方面利用MapReduce模型的海量数据处理优势优化邮件集训练与学习。实验表明,较之目前流行的传统贝叶斯算法、K最近邻(KNN)算法和支持向量机(SVM)算法,基于MapReduce的贝叶斯垃圾邮件过滤机制在召回率、查准率和精确率方面保持了较好的表现,同时降低了邮件学习和分类成本,提高了系统执行效率。 展开更多
关键词 垃圾邮件 邮件过滤 贝叶斯算法 MAPREDUCE 数据处理
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基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究 被引量:12
12
作者 崔良中 郭福亮 宋建新 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第4期7-10,共4页
针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多... 针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。 展开更多
关键词 Map/Reduce并行编程模型 数据分类算法 贝叶斯算法 海量数据处理
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基于Hadoop平台的数据挖掘算法应用研究 被引量:12
13
作者 陈娥祥 《渤海大学学报(自然科学版)》 CAS 2018年第3期274-280,共7页
Hadoop平台是一个开源的计算机集群系统,它能快速处理海量的数据,且具备低成本、高效率、高扩展、高可靠、高容错的优势.基于Hadoop平台探索了数据挖掘算法的应用,详细阐述了Hadoop平台的基本组成原理以及运行机制,探索了相关的数据挖... Hadoop平台是一个开源的计算机集群系统,它能快速处理海量的数据,且具备低成本、高效率、高扩展、高可靠、高容错的优势.基于Hadoop平台探索了数据挖掘算法的应用,详细阐述了Hadoop平台的基本组成原理以及运行机制,探索了相关的数据挖掘算法.基于MapReduce的K-Modes聚类数据挖掘算法具备较好的自适应性,利用簇众数来取代中心节点,提高了算法效率;基于Hadoop平台的分类算法采用朴素贝叶斯算法来实现数据挖掘过程,实验结果表明它完全适应在大数据环境下的数据处理,节约了时间,提高了算法运行效率. 展开更多
关键词 HADOOP平台 数据挖掘 聚类算法 贝叶斯算法
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基于贝叶斯算法和费舍尔算法的垃圾邮件过滤系统设计与实现 被引量:11
14
作者 范仕伦 薛天俊 夏玮 《信息网络安全》 2012年第9期18-22,共5页
贝叶斯过滤算法和费舍尔过滤算法均是利用统计学知识对于垃圾邮件进行过滤的算法,有着良好的过滤效果。该文设计将某一词组(单词)出现概率使用加权计算的方法,改善了朴素贝叶斯算法和朴素费舍尔的邮件过滤算法对于出现较少的单词误判情... 贝叶斯过滤算法和费舍尔过滤算法均是利用统计学知识对于垃圾邮件进行过滤的算法,有着良好的过滤效果。该文设计将某一词组(单词)出现概率使用加权计算的方法,改善了朴素贝叶斯算法和朴素费舍尔的邮件过滤算法对于出现较少的单词误判情况,使系统对于垃圾邮件判断的准确率上升。设计可以使用个性化的垃圾邮件过滤方案,支持使用邮件下载协议(POP3、IMAP协议)从邮件服务器下载邮件,以及使用邮件解析协议(MIME协议)对于邮件进行解析,支持邮件发送协议(SMTP协议)帮助用户发送邮件。 展开更多
关键词 垃圾邮件过滤 贝叶斯算法 费舍尔算法
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基于贝叶斯算法的吴以岭教授治疗冠心病心绞痛的病案分析研究 被引量:11
15
作者 秘红英 魏聪 +1 位作者 李红蓉 吴以岭 《中国中西医结合杂志》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期534-538,共5页
目的系统整理吴以岭教授治疗冠心病心绞痛学术思想,挖掘其在冠心病心绞痛诊断、辨证、治疗、用药方面的规律和特色。方法采用贝叶斯算法及回顾性临床研究方法对346例吴以岭教授治疗的冠心病心绞痛临证验案进行证型分类,并提取各个证型... 目的系统整理吴以岭教授治疗冠心病心绞痛学术思想,挖掘其在冠心病心绞痛诊断、辨证、治疗、用药方面的规律和特色。方法采用贝叶斯算法及回顾性临床研究方法对346例吴以岭教授治疗的冠心病心绞痛临证验案进行证型分类,并提取各个证型与症状间的关联性,分析吴以岭教授病案中药物的功效、用药频率、药物性味及归经。结果常见证型依次为气阴两虚证,络气虚滞证,痰浊阻肺、心络瘀阻证,肾虚络瘀、心络瘀阻证,络气郁滞证,心络绌急证,肝郁气滞、心络瘀阻证,脾困胃逆、心络瘀阻证;各证型主要症状均为不同程度胸闷疼痛。122味中药共出现6 045次,丹参等7味中药用药频次超过200次;药物功效归类共有17类,常用药物功效前5位为补虚、理气、清热、活血化瘀及安神药;药性分析前5位分别是:温、平、寒、微寒、凉;药味分析前5位分别是:甘、苦、辛、咸、酸;归经前6位为肝经、肺经、脾经、胃经、心经、肾经。结论本研究总结了吴以岭教授治疗冠心病的"病、证、症、法、方、药"特点,有利于其学术思想及临证经验传承发扬。 展开更多
关键词 冠心病心绞痛 临证验案 络病证治 贝叶斯算法
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用记忆型BP神经网络实现HPA预失真的算法研究 被引量:9
16
作者 黄春晖 温永杰 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期16-23,共8页
在分析宽频带CMMB直放站高功率功放(HPA)特性的基础上,提出了一种可分离处理功放记忆效应和非线性的延时神经网络(FIR-NLNNN)模型。该模型以实数延时神经网络(RVTDNN)为基础,用Levenberg-Marquardt(LM)优化算法确定神经网络系数,在模型... 在分析宽频带CMMB直放站高功率功放(HPA)特性的基础上,提出了一种可分离处理功放记忆效应和非线性的延时神经网络(FIR-NLNNN)模型。该模型以实数延时神经网络(RVTDNN)为基础,用Levenberg-Marquardt(LM)优化算法确定神经网络系数,在模型中新增参数w0,给出了LM算法的修改公式。接着在预失真神经网络系统中引入Bayesian机理消除LM算法的过拟合现象,构建CMMB数字直放站的间接学习预失真器,拟合HPA的非线性和记忆效应。结果表明:RVTDNN和FIR-NLNNN 2种预失真器均能显著提高系统性能,降低邻信道功率比30 dB左右。在保持均方误差(MSE)小于10-6的情况下,FIR-NLNNN结构的网络参数比RVTDNN结构减少了近50%,迭代过程中的乘法和加法次数约降低75%。 展开更多
关键词 高功率功放 预失真器 神经网络 记忆效应 LM算法 bayesian算法
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基于电网调度运行的智能防误方法研究 被引量:1
17
作者 李晋 高宜凡 +2 位作者 张杰明 仲卫 汤健东 《微型电脑应用》 2024年第5期112-115,共4页
针对电网调度过程中,相关节点数据异常监测和防误不及时的问题,设计一个基于电网调度运行的智能防误系统。系统通过嵌入式技术,将精确字符集(BM)算法融入电网调度数据监测中,通过优化监测数据达到精确数据的目的;对于超过设定值的异常数... 针对电网调度过程中,相关节点数据异常监测和防误不及时的问题,设计一个基于电网调度运行的智能防误系统。系统通过嵌入式技术,将精确字符集(BM)算法融入电网调度数据监测中,通过优化监测数据达到精确数据的目的;对于超过设定值的异常数据,利用支持向量机(SVM)—主成分分析(PCA)算法进行防误校核,实现电网调度智能防误。实验结果表明,该系统能通过故障线路电流出现明显的波动,更准确地诊断出故障元件;电网调度防误准确率稳定在96%左右,最高达97%,且变化趋势不大。 展开更多
关键词 智能防误 SVM算法 PCA算法 bayesian算法 电网调度
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基于三维漏磁场信号的储罐底板水平凹槽形缺陷量化方法研究 被引量:9
18
作者 刘新萌 赵伟 黄松岭 《电测与仪表》 北大核心 2015年第12期1-6,17,共7页
针对油气储罐底板上可能存在的水平凹槽形缺陷,采用漏磁检测技术实施测量,提出了基于贝叶斯算法的BP神经网络缺陷量化方法。方法将贝叶斯算法引入BP神经网络基本架构中,控制网络复杂度并优化网络参数,从而建立了缺陷漏磁场信号与缺陷长... 针对油气储罐底板上可能存在的水平凹槽形缺陷,采用漏磁检测技术实施测量,提出了基于贝叶斯算法的BP神经网络缺陷量化方法。方法将贝叶斯算法引入BP神经网络基本架构中,控制网络复杂度并优化网络参数,从而建立了缺陷漏磁场信号与缺陷长度、宽度、深度的映射关系,且使缺陷量化方法可节约网络计算时间之同时,还提高了对水平凹槽形缺陷的量化精度。为获取更多的缺陷信息,采用三维漏磁场信号对水平凹槽形缺陷进行量化,进一步提高了对缺陷长度和宽度的量化精度。仿真结果表明,提出的方法在网络训练时间和缺陷量化精度上均具优于已有方法,具有很好的应用优势。 展开更多
关键词 漏磁检测 水平凹槽形缺陷 三维漏磁场信号 贝叶斯算法 BP神经网络
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ECG信号自适应贝叶斯小波去噪算法研究 被引量:9
19
作者 赵静 韦海成 《现代电子技术》 北大核心 2019年第5期61-65,共5页
ECG信号是当前移动健康监护的一个常规生物电信号,在该信号采集过程中,常规的硬件放大电路会引入噪声,影响了信号的特征分析。针对ECG信号采集中的噪声消除问题,提出一种基于贝叶斯小波分析的去噪算法。首先对ECG信号进行小波分解,再通... ECG信号是当前移动健康监护的一个常规生物电信号,在该信号采集过程中,常规的硬件放大电路会引入噪声,影响了信号的特征分析。针对ECG信号采集中的噪声消除问题,提出一种基于贝叶斯小波分析的去噪算法。首先对ECG信号进行小波分解,再通过贝叶斯算法重新计算最佳小波系数阈值和加权系数,最终实现ECG信号的去噪和重构。实验结果表明:该算法能够较好地消除ECG信号的噪声,在保留较多信号细节的同时减少了信号失真。相对于小波软阈值和硬阈值算法,该算法的MSE为0.287 1,PSNR值为53.550 7,明显优于前者,具有较高的实际使用价值。 展开更多
关键词 贝叶斯 小波分析 心电图 信号去噪 信号重构 小波阈值
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基于贝叶斯算法的网络安全评估模型研究 被引量:9
20
作者 李晓花 《电子设计工程》 2021年第5期154-158,163,共6页
网络安全评估涉及两个方面,即技术和管理。评估中存在大量不确定性,无法完全量化。因此,很难实现完全客观的网络信息安全风险评估。为此,该文提出了一种基于贝叶斯算法的网络安全评估模型,以分析和量化由各种威胁源引起的网络安全风险... 网络安全评估涉及两个方面,即技术和管理。评估中存在大量不确定性,无法完全量化。因此,很难实现完全客观的网络信息安全风险评估。为此,该文提出了一种基于贝叶斯算法的网络安全评估模型,以分析和量化由各种威胁源引起的网络安全风险。通过专家知识的整合,阐明了贝叶斯算法的推理规则的条件概率矩阵,综合了专家对目标信息系统威胁程度的主观判断信息,以此作为目标信息系统威胁程度的先验信息。利用贝叶斯算子实现了客观评估信息的观察节点,将主客观安全威胁等级进行了整合,实现了安全评估的连续性和积累性。通过模型应用实例验证了该模型的合理性和有效性。 展开更多
关键词 贝叶斯算法 网络安全 评估模型 威胁群决策
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