贝叶斯委员会机器

1、委员会机器来自维基百科，自由加密自由维基百科，来自自由的小百科。jump to :导航，搜索跳至：导航仪表定，搜索acommitteemachineisatypeofneuralnetworkusingadivideandconquerstrategyinwhichtheresponsesofmultipleneuralnetworks (专家)。 are combined into a single response .甲委机器是一种神经网络类型采用不同的策略，其中专门人才)的反应网络(多神经应答整合为一个。 thecombinedresponseofthecommitteemachinei

2、ssupposedtobesuperiortothoseofitsconstituentexperts .该委员会的机器组合后的反应应该比其构成专门人才更好comparewithensemblesofclassifiers .比较分类合奏的。contents内容隐藏1类型o1. 1静态结构1.1静态结构o1. 2动态结构1.2动态结构2 references 2升压丙二烯定编辑类型类型编辑静态结构静态结构。committee machines的注册级别是支持服务专家(experts ) arecombinedbymeansofamechanismthatdoesnotinvolvethe he

3、ncethedessnal thiscategoryincludesthefollowingmethods :类包含以下方法：禁用平均管弦乐队定平均值在in ensemble averaging、outputsofdifferentpredictorsarelinearlycombinedtoproduceanoveralloutput .合奏平均中，不同的预测输出被线性组合出总输出。提升推进in boosting、aweakalgorithmisconvertedintoonethatachievesarbitrarilyhighaccuracy .有所提高，弱修正算法在任意意意义上被变换为

4、高精度。编辑动态结构编辑inthissecondclassofcommitteemachines是theinputsignalisdirectlyinvolvedinactuatingthemechanismthatintegratestheoutputsoftheind hence the designation dynamic .是本委员会第二类机械，输入信号直接参与驱动机构，整合为一个整体输出，指定动态个别专门人才的生产。 therearetwokindsofdynamicstructures :有两个动态结构类型。experts混合动力资深人士experts、theindividual

5、responsesoftheexpertsarenon -线性组合动力传递函数网.专门人才的混合物专家级混合体系结构专门人才定experts中的hierarchical mixture of theindividualresponsesoftheindividualexpertsarenon -线性组合频带sofseveralgatingnet编辑参考文献海金，西蒙(1999 ).neural networks .海金，西蒙(1999 )。 神经网络。1 .贝叶斯网络是基于概率推理的格拉夫伊卡斯网络，贝叶斯公式是该概率网络的基础。 贝叶斯网络是基于概率推论的数学模型，概率推论是指通过几个变量的

6、信息来获得其它概率信息的过程，基于概率推论的贝叶斯网络(bayesian network )是为了解决不确定性和不完全性的问题而提出的，是为了解决复杂的设备的不确定性和相关性引起的故障的2 .贝叶斯网络也被称为信任度网，是bayes方法的扩展，目前知识表示和推论领域最有效的理论模型之一尚未确定。 众所周知，pearl在1988年提出后，成为近年来的研究热点。 贝叶斯网络为有向图(directed acyclic graph，dag )，由代表变量节点和连接它们的有向边缘构成。 节点表示随机变量，节点间的有向边表示节点间的相互关系(从母节点指向其子孙节点)，用条件概率表现关系强度，没有母节点的情

7、况用先验概率表现。 节点变量可以是任何问题的抽象，例如测试值、观测现象、问题单等。 适合于表示分析不真实自我和概率性的上通告，并且在有条件地应用于依赖于多个控制因素的决策是不完全的。 从不准确或不确定的知识或信息推论。3 .贝叶斯网络的建构建构贝叶斯网络是一项复杂的任务，需要知识工程师和领域专门人才的参与。 实际上，交叉有可能反复完善。 面向设备故障诊断应用的贝叶斯网络建构所必需的信息来自设备手册、生产过程、测试过程、维护资料及专门人才经验等多种渠道。 首先，将设备的故障相互独立地分为完全包含的范畴(各故障范畴至少应该有能够区别的界限)，对各故障范畴建构贝叶斯网络模型。 需要注意的是，诊断模型

8、仅在故障时启动，因此通常需要对设备的正常状态进行建模，解老虎钳故障由一个或多个原因引起。 造成这些个的原因可能是一个或多个较低级别的原因。 在建立了网络的节点关系之后，也需要进行概率估计。 具体的方法假设局部化概率估计方法能够大幅提高效率，在故障原因发生时，估计该故障原因的各节点的条件概率。这些贝叶斯网络具有以下特性一贝叶斯网络本身是一种不确定因果关系模型。 与其他决策模型不同，贝叶斯网络是其自身是将多知识图解可视化的概率知识表现和推论模型，更恰当地包含了网络节点变量之间的因果关系和条件相关关系。2 贝叶斯网络具有较强的不真实自我问题处理能力。 贝叶斯网络用条件概率来表现各个信息素之间的相关关

9、系可以在有限、不完全、不确定的信息条件下进行学习和推论。三该贝叶斯网络可以有效地进行多源信息的表示和融合。 我们的贝叶斯网络将故障排除和修复决策通过将相关的各种信息嵌入网络结构中像节点一样一并进行处理，能够有效地进行信息的关联关系融合。目前，贝叶斯网络推理研究提出了几种近似推理算法，主要分为基于仿真的方法和基于搜索的方法两种。 在故障诊断领域我们的水电仿真中故障概率多较小，适合采用探索推理算法。 例如，首先分析使用该算法的模型a.)如果该斯坦共和国节点的信任度网络是简单的有向图结构，则在该节点数少的情况下，采用贝叶斯网络的精确推论，包括多树传播算法、组树传播算法、图约减法算法，并对斯坦共和国事

10、件采用合适的算法b.)当本例描绘的节点图形结构复杂、节点数多时，我们可以使用近似推论算法进行研究，具体来说，可以简化复杂、庞大的网络，结合精确的推论来考虑。二是贝叶斯统订与古典统订的主要区别简而言之，贝叶斯估算是指：贝叶斯估算将未知残奥仪表的先验信息和样本信息进行整合，并基于贝叶斯估算的该定理确定后验分布，并根据后验分布估计未知残奥仪表的综合修正方法。 与古典统订的主要区别是：有木有统一估计中是否包含先验信息未知的残奥仪表可以看作随机变量上通告的概率频率解释概率是经验上对古典修订学略知一二的人能否理解，只要是这些个的修订学研究就可以判断的基本问题有分歧的话，这些个学术上的争论会变得多么深刻、激

11、烈的争论中，贝叶斯学派确立了自各儿的理论和方法。 另一方面，具有百年历史的古典系统在世界上传播开来修订对统计学的发展和应用发挥了很大的作用，但对云同步也暴露了我们后述的区间估计那样的一些问题修订、困境估计、先验信息利用等问题。 对于这些个古典统订面临的课题，贝叶斯统订可以给出更合理的解释放(1)区间估计当获得与随机变量x相对应的残奥仪表的后验分布(/x )时，贝叶斯统计能够纠正在哪里区间a，b内的后验概率，例如1，即p (ab/x )=1-通过上述方法修正的区间被称为“贝叶斯结账台区间(bayesian credible interval，bci )”，是单独的古典统订中的“置信区间(conf

12、idence interval，ci )”与这里的贝叶斯置信区间和置信区间相同类概念，两者有以下两个重要差异：1、说明不同贝叶斯法求出的置信区间是具体的置信区间，例如计算贝叶斯法即成年男性子血红细胞整体的平均数量的95%置信区间为 531，542 (万/mm3 )，此时我们能够写出： p (531)。542/x)=0.95 .这是因为：属于 531，542 或者下降的概率为0.95，贝叶斯统一校正的这个结论是以全体的残奥仪表化学基为随机变量的事为化学基，不过，关于古典统订的置信区间，因为古典系统，不能那样说被视为常数，可以是在 531，542 内，也可以是在该区间外，“在 531，542 内的

13、概率0.95 ； 当使用100次该置信区间时，可以说已经复盖了大约95次。 这个频率的解释可能很难理解，引起了频率数学派教学上的重大难点。 并且，从应用的观点来看，难以重复上述操作(例如，不常见)。请参阅判断疾病的疗效)或在只能重复一次、不能重复两次或不需要周而复始的实验中，这种解释相似几乎没有意义了【4】.相比之下，贝叶斯置信区间的解释简单、自然、容易被人们理解和采用中国卫生信息学会公共卫生信息专业委员会2006年度学术交流会浙江四绍兴现实中有：多个实际操作者将古典统订的置信区间作为贝叶斯置信区间进行使用和理解2、求法不同用经典的修订版寻求置信区间有时很困难。 因为他要建构含有估计的残奥参数

14、的枢纽分析表量机械变量)，使其分布中不包含未知的残奥仪表，这在技术上是很强的工作，很难适应“抽样分布”成的【6】.另一方面，求贝叶斯置信区间的只有后验分布，不需要求别的分布.与两种方法相比，贝叶斯置信区间的追求往往要简单(2)假设检查在古典统订中，判断检查假设h0是否成立的基准基于检查统订量和检查水平的比较在检查中，当设定检查等级=0.05时，在u1.96的情况下，拒绝h0，认为两个整体的平均数不同然而，无论u与u0.05=1.96之间的差在得出结论时多么微小，只要u=1.95，总的平均数量的估计都是令人满意的发生了实质性变化，显然这个结论不能令人满意。 这个问题是古典统订面临的所谓困境断问题

15、”也是对贝叶斯学派经典统订的主要批判点之一。 很明显，在经典修订框架下，解决“困境”估计问题仅基于样本数据，但在贝叶斯信息帧工作下，可以通过使用样本信息来调整先验信息以整体或权衡的方式处理“困境估计问题”贝叶斯假设检验比经典统订直接多，得到后验分布(/x )后，可分别订正无效假设定h0和选择假设h1的后验概率0和1，即：i=p(i/x)d，i=0，1 .比0和1的大小大，0/11时接收h0，0/11时接收h1。 在0/11的情况下，不应判断，而是需要更多采样贝叶斯假设检查与古典统订相比，不需要选择检查统订量，不需要事前显示萩性水平决定其拒绝结构域.贝叶斯推断是事前假设h0与选择假设h1间的权衡，这是该权衡的权重是样本数据提供的信息。 样本量越大，样本信息提供的权重就越大。 此时，贝伯这种推断与经典的推断非常