张宏伟
- 作品数：7 被引量：38H指数：3
- 供职机构：清华大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信水利工程更多>>
- 高边坡岩体稳定与加固的研究
- 张宏伟
- 一种集成低压充型和挤压凝固的铸造装置及方法
- 一种集成低压充型和挤压凝固的铸造装置及方法，用于低压充型的升液管的中心线与浇口的中心线保持一定偏离，设有用于金属液充型的L型浇道并在该L型浇道的水平通道处设有通气孔；充型时金属液沿升液管和L型浇道进入到型腔中，同时通气孔...
- 韩志强张宏伟
- 文献传递
- 多模块贝叶斯网络中推理的简化被引量：29
- 2003年
- 多模块贝叶斯网络 (MSBN)引入了模块化和面向对象思想 ,是复杂大系统建模的有力工具 目前 ,如何简化MSBN中局部和全局推理的时空复杂度已成为影响其应用的关键问题 首先分析了用于局部贝叶斯网络推理的两类经典算法的时空复杂度 ,证明了它们本质上的一致性 ,并给出了统一的理论解释 ;进而用实验证明了影响推理复杂度的决定性因素是网络模型相应导出图的导出宽度 ,并指出了可以精确推理的贝叶斯网络族 最后 ,分析了降低MSBN全局推理复杂度的可行性 ,给出了简化MSBN全局推理的指导性原则 .
- 田凤占张宏伟陆玉昌石纯一
- 关键词：贝叶斯网络
- 基于贝叶斯网络的KDD算法研究
- 该论文致力于把贝叶斯网络方法应用到实际的数据挖掘中去,做了如下研究工作:1.提出一种从不完整数据中估计互信息的EMI算法,进而扩展了两类基于信息论的贝叶斯网络结构学习算法;2.系统地研究了贝叶斯网络分类器的学习问题,并给...
- 张宏伟
- 关键词：贝叶斯网络数据挖掘知识发现
- 对一种贝叶斯网络学习算法的改进及试验分析被引量：6
- 2002年
- 贝叶斯网络[4]是上世纪80年代发展起来的一种概率图形模型,它提供了不确定性环境下的知识表示、推理、学习手段,可以完成决策、诊断、预测、分类等任务,已广泛应用于数据挖掘、语音识别、工业控制、经济预测、医疗诊断等诸多领域.
- 张宏伟田风占陆玉昌
- 关键词：贝叶斯网络学习算法数据库
- 处理连续变量的Bayes分类方法被引量：6
- 2003年
- 用离散化方法处理连续变量的Bayes分类方法存在着离散区段个数不好确定、无法利用某些先验信息以及会或多或少降低分类精度等问题。针对上述问题,论文提出将概率密度估计技术应用于连续变量Bayes分类,研究了如何直接利用参数化方法、非参数化方法以及半参数化方法构造连续变量的Bayes分类器,最后分析了3种构造分类器方法的优缺点,为构造连续变量的Bayes分类器和Bayesian网络分类器奠定了理论基础。计算实例表明所述方法是可行的和有效的。
- 田凤占张宏伟陆玉昌石纯一
- 关键词：离散化方法BAYES分类器信息处理
- 一种集成低压充型和挤压凝固的铸造装置及方法
- 一种集成低压充型和挤压凝固的铸造装置及方法，用于低压充型的升液管的中心线与浇口的中心线保持一定偏离，设有用于金属液充型的L型浇道并在该L型浇道的水平通道处设有通气孔；充型时金属液沿升液管和L型浇道进入到型腔中，同时通气孔...
- 韩志强张宏伟
