导读:本文包含了贝叶斯原理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:保费,原理,方差,风险,正态分布,组合,渔场。
贝叶斯原理论文文献综述
李博琳,徐彬,王凤聚,李春雨[1]（2019）在《基于变分贝叶斯原理的SINS/GPS组合导航VB-CKF滤波算法》一文中研究指出系统量测噪声统计量不准确能引起组合导航系统滤波精度下降甚至发散。在变分贝叶斯原理的基础上,以容积卡尔曼滤波(cubature Kalman filtering,CFK)为基础滤波器,导出基于变分贝叶斯的自适应容积卡尔曼滤波(variational Bayesiancubature Kalman filtering,VB-CKF)算法,仿真结果表明:在捷联式惯性导航系统/全球定位系统(strap-down inertial navigation system/global position system,SINS/GPS)组合导航系统中,VB-CKF算法较CKF算法能有效减少系统量测噪声统计量变化对滤波精度的影响,是一种具有广泛应用前景的SINS/GPS组合导航滤波算法。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年28期）
梁书绮[2]（2019）在《基于朴素贝叶斯原理的红酒质量预测系统》一文中研究指出基于目前红酒市场中红酒品种复杂多样、品质难以保证的现状,对红酒质量进行预测尤为必要。文章提出一种基于朴素贝叶斯原理的红酒质量预测系统。该系统在对红酒各数据进行大量收集后,运用朴素贝叶斯原理以及机器学习,建立朴素贝叶斯算法下的机器学习模型,并进行交叉验证,对数据集充分分析并得出结论,使红酒的品质得到最准确的预测。(本文来源于《中国高新科技》期刊2019年01期）
章溢,张先坤,温利民[3]（2018）在《方差相关保费原理下风险保费的经验贝叶斯估计（英文）》一文中研究指出方差相关保费原理不仅在实际运用还是在研究领域都是精算学中最为重要的保费原理之一.本文建立了方差相关保费原理的贝叶斯模型,得到了贝叶斯估计和信度估计.进而,讨论了这些估计的统计性质.在多合同数据中,给出了结构参数的无偏相合估计.最后,证明了经验贝叶斯估计的渐近最优性.(本文来源于《应用概率统计》期刊2018年04期）
孙玲玲,王树谦,石宝红,闫丹丹,杨旭洋[4]（2017）在《基于正态分布原理的贝叶斯水质综合评价》一文中研究指出将正态分布原理与贝叶斯方法相结合来进行黄壁庄水库水质综合评价,并给出了改进的贝叶斯(Bayes)方法的思路和计算方法。以GB3838-2002为评价标准,采用改进的贝叶斯方法建立贝叶斯水质评价模型,对黄壁庄水库坝上水质监测数据8项指标进行水质评价研究。评价结果表明:改进的贝叶斯综合水质评价模型适用于黄壁庄水库的水质评价,且黄壁庄水库综合水质处于Ⅰ—Ⅱ类,年内水质变化不大,丰水期水质相对较差,为Ⅱ级水质,其余月份均达到Ⅰ类水质标准。(本文来源于《河北工程大学学报(自然科学版)》期刊2017年04期）
徐香香,邹晓荣,杨飞,王帅纲[5]（2017）在《基于贝叶斯原理的西北太平洋鲐鱼渔场预报模型研究》一文中研究指出本文根据2010-2015年我国在西北太平洋海域的鲐鱼渔业生产数据,结合收集到的海洋环境遥感数据,在海洋环境遥感数据应用的基础上,对环境条件与渔场进行了关系分析和时空分布特征分析,采用贝叶斯理论模型构建了渔场预报模型,并将预报结果与实际渔场进行对比验证,结果表明西北太平洋鲐鱼渔场综合预报的准确性达到65%以上。本研究对于西北太平洋渔场的开发利用、渔业资源的优化管理和渔业生产的指导等方面都具有重要的科学研究意义。(本文来源于《2017年中国水产学会学术年会论文摘要集》期刊2017-11-08）
张锡[6]（2016）在《基于贝叶斯原理的金融市场风险价值测度研究》一文中研究指出金融资产的风险价值(VaR)是指在既定的显着性水平下,在一定时期内资产可能发生的最大损失。在计算上可分为参数、半参数、非参数叁种方法。本文主要研究了基于GARCH模型的参数估计法,假定金融资产收益率拥有特定的分布函数,在参数估计法的分析框架下,单位时间内金融资产的风险价值等于资产收益率的分布函数在既定显着性水平下的分位数、资产的期初价值、资产收益率方差叁者的乘积。资产收益率方差估计的精度直接关系到资产风险价值能否被准确计算。由于GARCH模型能够较好的捕捉金融资产收益率的波动特征,文中使用GARCH模型对资产收益率的方差进行建模、估计和预测。在GARCH模型的估计方面,有传统的极大似然法(ML)和基于贝叶斯原理的马尔科夫链蒙特卡罗模拟算法(MCMC)。极大似然法通过求解似然方程得出参数的点估计结果,由于似然方程的非线性性质,求解似然方程往往需要迭代求解,当参数空间维数较大时,迭代过程可能非常耗时且得到的解可能是局部最优值而非全局最优值。贝叶斯方法避开传统优化方法的局限,将参数的先验信息与似然函数相结合得到参数的后验分布,将参数估计引入概率论的分析框架中,该方法能够得到模型参数的区间估计、后验均值等信息,对数据利用的更充分,较极大似然估计有较大优势。文中以2008年1月2日至2015年12月31日上证综合指数(SSEC)和深证成分指数(SZSC)为研究对象,使用GARCH模型对指数收益率方差进行建模,分别利用极大似然法和贝叶斯方法对GARCH模型进行估计并基于模型的估计结果对收益率的方差进行了预测。为比较两种方法的有效性,作者采用均方误差(MSE)和平均绝对误差(MAE)两种指标对贝叶斯方法和极大似然法预测得到的方差序列同指数收益率方差的真实值进行了比较,实践证明贝叶斯方法对对指数收益率方差预测误差小于极大似然法。采用失败率检验对VaR模型进行后验测试发现,贝叶斯方法估计的风险价值失败率较极大似然法更低,通过实证分析发现贝叶斯估计优于极大似然估计。(本文来源于《宁波大学》期刊2016-11-09）
袁志明,张琦,黄康,陈峰[7]（2016）在《基于贝叶斯原理的车次号追踪方法》一文中研究指出在铁路行车调度指挥中,需要实时掌握列车在路网中的实际位置.本文对承载列车位置信息的车次号追踪方法的实现和优化进行研究.在分析车次号追踪问题基础上给出了问题的数学描述和依赖于信号状态及列车行车计划的车次号基本追踪模型,并在此基础上,构建了基于贝叶斯原理的车次号追踪优化方法和模型.采用津秦高速铁路数据对实现的车次号追踪模型进行仿真和分析,并对车次号追踪模型在各种约束下的实现结果进行比较分析.结果表明,该优化的车次追踪算法能有效地降低车次号追踪的误判,具有良好的容错性和鲁棒性.(本文来源于《交通运输系统工程与信息》期刊2016年05期）
姜瑞,陈晓怀[8]（2016）在《贝叶斯原理的不确定度评定方法比较》一文中研究指出针对仅依据测量样本信息进行不确定度评定的局限性,利用贝叶斯信息融合原理,分别研究了基于无信息先验、共轭先验和最大熵先验分布的测量不确定度评定与更新方法,使评定过程充分融合历史先验信息和当前样本信息,提高了测量不确定度评定的可靠性。仿真实例表明:无信息先验方法没有将各组测量数据融合,其仿真结果波动最大;共轭先验方法仿真结果波动较大,经过多次数据融合逐渐趋于理论值;最大熵先验方法仿真结果波动较小,经过数据融合逐渐趋近于理论值。(本文来源于《河南科技大学学报(自然科学版)》期刊2016年06期）
温利民,庄小红[9]（2016）在《零期望效用原理下的贝叶斯保费》一文中研究指出在零期望效用保费原理下,定义了风险保费及贝叶斯保费,讨论了零期望效用保费及损失函数的关系,得到了各种效用函数下的贝叶斯保费,并证明了这些贝叶斯保费的强相合性,最后通过数值模拟的方法验证了贝叶斯保费的收敛速度.(本文来源于《系统科学与数学》期刊2016年08期）
胡莹莹,吴黎军,孙毅[10]（2016）在《稳健贝叶斯方法在指数保费原理下的应用》一文中研究指出稳健贝叶斯方法可用来处理先验信息的不确定性问题,把先验分布限定在Γ族,由此得到一些最优准则.结合先验分布的ε-代换类,在指数保费原理下得出稳健贝叶斯保费和后验Γ-极小极大保费.(本文来源于《西南大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
贝叶斯原理论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于目前红酒市场中红酒品种复杂多样、品质难以保证的现状,对红酒质量进行预测尤为必要。文章提出一种基于朴素贝叶斯原理的红酒质量预测系统。该系统在对红酒各数据进行大量收集后,运用朴素贝叶斯原理以及机器学习,建立朴素贝叶斯算法下的机器学习模型,并进行交叉验证,对数据集充分分析并得出结论,使红酒的品质得到最准确的预测。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
贝叶斯原理论文参考文献
[1].李博琳,徐彬,王凤聚,李春雨.基于变分贝叶斯原理的SINS/GPS组合导航VB-CKF滤波算法[J].科学技术与工程.2019
[2].梁书绮.基于朴素贝叶斯原理的红酒质量预测系统[J].中国高新科技.2019
[3].章溢,张先坤,温利民.方差相关保费原理下风险保费的经验贝叶斯估计（英文）[J].应用概率统计.2018
[4].孙玲玲,王树谦,石宝红,闫丹丹,杨旭洋.基于正态分布原理的贝叶斯水质综合评价[J].河北工程大学学报(自然科学版).2017
[5].徐香香,邹晓荣,杨飞,王帅纲.基于贝叶斯原理的西北太平洋鲐鱼渔场预报模型研究[C].2017年中国水产学会学术年会论文摘要集.2017
[6].张锡.基于贝叶斯原理的金融市场风险价值测度研究[D].宁波大学.2016
[7].袁志明,张琦,黄康,陈峰.基于贝叶斯原理的车次号追踪方法[J].交通运输系统工程与信息.2016
[8].姜瑞,陈晓怀.贝叶斯原理的不确定度评定方法比较[J].河南科技大学学报(自然科学版).2016
[9].温利民,庄小红.零期望效用原理下的贝叶斯保费[J].系统科学与数学.2016
[10].胡莹莹,吴黎军,孙毅.稳健贝叶斯方法在指数保费原理下的应用[J].西南大学学报(自然科学版).2016
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