贝叶斯网络在软件可信性评估指标体系中的应用
可靠性评估方法(可靠性预计、审查准则、工程计算)
电子产品可靠性评估方法培训 课程介绍： 作为快速发展的制造企业，产品可靠性的量化评估是一个难题，尤其是机械、电子、软件一体化的产品。针对此需求，本公司开发了《电子产品可靠性评估方法》课程，以期在以基于应力计数法的可靠性预计和分配、基于寿命鉴定的试验评估法两个方面提供对电子产品的评价数据。并在日常管理实践中，通过质量评价的方式，通过设计规范审查、FMEA分析发现评估中的关键问题点，以便更好地改进。 课程收益： 通过本课程的学习，可以了解电子产品的可靠性评估方法以及导致产品可靠性问题的问题点，为后期的质量管理统计和技术部门的解决问题提供工作依据。 课程时间：1天 【主办单位】中国电子标准协会培训中心 【协办单位】深圳市威硕企业管理咨询有限公司 【培训对象】本课程适于质量工程师、质量管理、测试工程师、技术工程师、测试部门等岗位。 课程特点： 讲师是可靠性技术+可靠性管理、军工科研+民品开发管理的综合背景； 课程包括开展可靠性评估工作的技术措施、管理手段，内容和授课方法着重于企业实践技术和学员的消化吸收效果。 课程本着“从实践中来，到实践中去，用实践所检验”的思想，可靠性设计培训面向设计生产实际，针对具体问题，充分结合同类公司现状，提炼出经过验证的军工和民用产品的可靠性
设计实用方法，帮助客户实现低成本地系统可靠性的开展和提升。 课程大纲： 一、可靠性评估基础 可靠性串并联模型 软件、机械、硬件的失效率曲线 可靠性计算 二、基于应力计数法的可靠性预计与分配 依据的标准 基于用户需求的设计输入应力条件 可靠性分配的计算方法和过程 基于应力计数法的可靠性预计 三、寿命鉴定试验评估方法 试验依据标准要求 试验过程 判定方式 四、产品质量与可靠性审查准则 基于失效机理的可靠性预防措施 系统设计准则（热设计、系统电磁兼容设计、接口设计准则） 机械可靠性设计准则 电路可靠性设计准则（降额、电子工艺、电路板电磁兼容、器件选型方法）嵌入式软件可靠性设计准则（接口设计、代码设计、软件架构、变量定义）五、DFMEA与PFMEA过程的潜在缺陷模式及影响分析方法
小学教学质量评估标准及体系
小学教学质量评估标准及体系 教学质量评估标准及体系 教学质量检查与考核是教学管理的重要环节，全面提高教学质量，教学评估体系是提高教学质量的重要手段。为便于教学质量检查工作的开展，特制教学质量评估指标准及体系。 一、评估对象 全体任课（辅导）教师 二、教学质量评估指标体系结构 （一）课堂教学（二）教案（三）作业批改（作文、课堂练习、辅导记录、培优生、学困生跟踪记录）（四）学生成绩 三、教学质量评估标准 （一）课堂教学。通过课堂教学评估，可以研究检查教育的目标、学科或模块教学目标以及章节教学的具体目标在课堂教学中的落实情况，从而探索课堂教学的合理结构，提高教学质量。 为了使课堂教学质量评估结果更科学、合理，在制定课堂教学质量评估的指标体系中，最后综合评估标准按定性的描述分为四个等级：优秀（100---90分）良好（80-89分）及格（79－65分）不及格（60分以下） （一）课堂教学评估指标： 1、教师的教学行为表现：1）、教学法的基本理念2）、教学情境的创设3）、教学内容的处理4）、教师素质 2、学生的学习活动表现：1）、学习的自主性2）、学习的探究性3）、学习的合作性 3、教学效果 （二）教案评估指标：
1、教学目标 2、重难点把握是否准确 3、教学过程 4、教学进度 5、教案书写 6、教学反思 （三）作业批改。批改作业是教学反馈的重要环节，教师严格批改制度，批改作业做到及时、认真、细致、规范，适时地采取补救措施，以大面积地提高教学质量。作业批改采取“重点突出，有所侧重，师生互动，全批全改，每批必改，每改必批”形式。尤其对于潜能力的作业情况，教师要因人而意，因材施教。 作业批改评估指标： 1、作文 2、课堂练习 3、指令性作业 4、培优生辅导记录 5、学困生跟踪记录 （四）学生成绩 各学年教学质量标准：及格率：1-2学年达到100%，3-4学年达到98%，5-6学年达到96%。优秀率：1、2年级达到60%以上，3、4年级达到50%以上，5、6年级达到30%以上。平均分：1、2学年达到90分以上：3、4学年达到85分以上；5、6学年达到80分以上。 根据县教育局制定的《安图县中小学教学管理办法》，制定本校的教学成绩评估体系。 按照过去的方法计算出班级的各科平均分、及格率、优秀率，填入成绩横向对比表。 教学质量的评价方法： 1、以上一次的考试成绩作为评价的样本，以下一次的考试成绩作为评价的本体，对各班级的教学质量进行比较评价。 2、按照各年级、各学科的评价标准，先计算出各学科的得分，再计算出各年级的得分。 3、各学科分数的计算方法： （1）平均分的计算方法 A、本体的平均分差－样本的平均分差＝0，得分＝权重分 B、本体的平均分差－样本的平均分差＞0，得分＝权重分＋加分
贝叶斯网络应用
目录 一、贝叶斯概率基础 (2) 1先验概率、后验概率和条件概率 (2) 2条件概率公式 (2) 3全概率公式 (2) 4贝叶斯公式 (2) 二、贝叶斯网络概述 (3) 三、Sql server 2008中的贝叶斯网络应用 (4) 1在SQL Server 2005中建一个新的数据库BayesDatabase，如图所示。 (4) 2创建新的商业智能项目BayesProject (5) 3建立BayesA中的数据连接，连接到数据库BayesDatabase (6) 4建立BayesA中的数据源视图，在建立视图的过程中选择数据库中的表格Table_2 . 7 5创建挖掘结构 (8) 6数据挖掘向导 (9) 7挖掘模型 (10) 8部署 (11) 9贝叶斯网络结构图 (11) 10数据挖掘预测 (12) 11第一次挖掘模型预测 (13) 12第二次挖掘模型预测 (13) 13第三次挖掘模型预测 (14)
贝叶斯网络 一、贝叶斯概率基础 1先验概率、后验概率和条件概率 先验概率：根据历史的资料或主观判断所确定的各种时间发生的概率后验概率：通过贝叶斯公式，结合调查等方式获取了新的附加信息，对先验概率修正后得到的更符合实际的概率 条件概率：某事件发生后该事件的发生概率 2条件概率公式 条件概率公式: 3全概率公式 4贝叶斯公式
独立互斥且完备的先验事件概率可以由后验事件的概率和相应条件概率决定 二、贝叶斯网络概述 贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型，所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。 贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型，所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。
可靠性评估
可靠性概念理解： 可靠性是部件、元件、产品、或系统的完整性的最佳数量的度量。可靠性是指部件、元件、产品或系统在规定的环境下、规定的时间内、规定条件下无故障的完成其规定功能的概率。从广义上讲，“可靠性”是指使用者对产品的满意程度或对企业的信赖程度。 可靠性的技术是建立在多门学科的基础上的，例如：概率论和数理统计，材料、结构物性学，故障物理，基础试验技术，环境技术等。 可靠性技术在生产过程可以分为：可靠性设计、可靠性试验、制造阶段可靠性、使用阶段可靠性、可靠性管理。我们做的可靠性评估应该就属于使用阶段的可靠性。 机床的可靠性评定总则在GB/T23567中有详细的介绍，对故障判定、抽样原则、试验方式、试验条件、试验方法、故障检测、数据的采集、可靠性的评定指标以及结果的判定都有规范的方法。对机床的可靠性评估时，可以在此基础上加上自己即时的方法，做出准确的评估和数据的收集。 可靠性研究的方法大致可以分为以下几种： 1）产品历史经验数据的积累； 2）通过失效分析（Failure Analyze）方法寻找产品失效的机理； 3）建立典型的失效模式； 4）通过可靠性环境和加速试验建立试验数据和真实寿命之间的对应关系；5）用可靠性环境和加速试验标准代替产品的寿命认证； 6）建立数学模型描述产品寿命的变化规律； 7）通过软件仿真在设计阶段预测产品的寿命； 大致可把可靠性评估分为三个阶段：准备阶段、前提工作、重点工作。 准备阶段：数据的采集（《数控机床可靠性试验数据抽样方法研究》北京科技大学张宏斌） 用于收集可靠性数据, 并对其量化的方法是概率数学和统计学。在可靠性工程中要涉及到不确定性问题。我们关心的是分布的极尾部状态和可能未必有的载荷和强度的组合, 在这种情形下, 经常难以对变异性进行量化, 而且数据很昂贵。因此, 把统计学理论应用于可靠性工程会更困难。当前，对于数控机床可靠性研究数据的收集方法却很少有人提及, 甚至可以说是一片空白。目前, 可靠性数据的收集基本上是以简单随机抽样为主, 甚至在某些情况下只采用了某一个厂家在某一个时间段内生产的机床进行统计分析。由此所引发的问题就是: 这样收集的数据不能够很好地反映数控机床可靠性的真实状况, 同时其精度也不能够令人满意。 由于现在数控机床生产厂家众多、生产量庞大、机床型号多以及成产的批次多，这样都对数据的收集带来了很大的困难。因此，在数据采样时： （1）必须采用合理的抽样方法来得到可靠性数据; （2）简单随机抽样是目前普遍应用的抽样方法,但是必须抽取较大的样本量才能够获得较高的精度和信度; 针对以上的特点有三种数据采集的方法可以选择：简单随机抽样、二阶抽样、分层抽样。 （1）简单随机抽样：从总体N个单元中，抽取n个单元，保证抽取每个单元或者几个单元组合的概率相等。
比较简单的贝叶斯网络总结
贝叶斯网络 贝叶斯网络是一系列变量的联合概率分布的图形表示。 一般包含两个部分，一个就是贝叶斯网络结构图，这是一个有向无环图（DAG），其中图中的每个节点代表相应的变量，节点之间的连接关系代表了贝叶斯网络的条件独立语义。另一部分，就是节点和节点之间的条件概率表（CPT），也就是一系列的概率值。如果一个贝叶斯网络提供了足够的条件概率值，足以计算任何给定的联合概率，我们就称，它是可计算的，即可推理的。 3.5.1 贝叶斯网络基础 首先从一个具体的实例（医疗诊断的例子）来说明贝叶斯网络的构造。 假设： 命题S(moker)：该患者是一个吸烟者 命题C(oal Miner)：该患者是一个煤矿矿井工人 命题L(ung Cancer)：他患了肺癌 命题E(mphysema)：他患了肺气肿 命题S对命题L和命题E有因果影响，而C对E也有因果影响。 命题之间的关系可以描绘成如右图所示的因果关系网。 因此，贝叶斯网有时也叫因果网，因为可以将连接结点的弧认为是表达了直接的因果关系。 图3-5 贝叶斯网络的实例 图中表达了贝叶斯网的两个要素：其一为贝叶斯网的结构，也就是各节点的继承关系，其二就是条件概率表CPT。若一个贝叶斯网可计算，则这两个条件缺一不可。 贝叶斯网由一个有向无环图（DAG）及描述顶点之间的概率表组成。其中每个顶点对应一个随机变量。这个图表达了分布的一系列有条件独立属性：在给定了父亲节点的状态后，每个变量与它在图中的非继承节点在概率上是独立的。该图抓住了概率分布的定性结构，并被开发来做高效推理和决策。 贝叶斯网络能表示任意概率分布的同时，它们为这些能用简单结构表示的分布提供了可计算优势。 假设对于顶点xi，其双亲节点集为Pai，每个变量xi的条件概率P(xi|Pai)。则顶点集合X={x1,x2,…,xn}的联合概率分布可如下计算： 。 双亲结点。该结点得上一代结点。
贝叶斯网络工具箱使用
matlab贝叶斯网络工具箱使用 2010-12-18 02:16:44| 分类：默认分类| 标签：bnet 节点叶斯matlab cpd |字号大中小订阅 生成上面的简单贝叶斯网络，需要设定以下几个指标：节点，有向边和CPT表。 给定节点序，则只需给定无向边，节点序自然给出方向。 以下是matlab命令： N = 4; %给出节点数 dag = false(N,N); %初始化邻接矩阵为全假，表示无边图C = 1; S = 2; R = 3; W = 4; %给出节点序 dag(C,[R,S])=true; %给出有向边C-R，C-S dag([R,S],W)=true; %给出有向边R-W，S-W discrete_nodes = 1:N; %给各节点标号 node_sizes = 2*ones(1,N); %设定每个节点只有两个值 bnet = mk_bnet(dag, node_sizes); %定义贝叶斯网络bnet %bnet结构定义之后，接下来需要设定其参数。 bnet.CPD{C} = tabular_CPD(bnet, C, [0.5 0.5]); bnet.CPD{R} = tabular_CPD(bnet, R, [0.8 0.2 0.2 0.8]); bnet.CPD{S} = tabular_CPD(bnet, S, [0.5 0.9 0.5 0.1]); bnet.CPD{W} = tabular_CPD(bnet, W, [1 0.1 0.1 0.01 0 0.9 0.9 0.99]); 至此完成了手工输入一个简单的贝叶斯网络的全过程。 要画结构图的话可以输入如下命令： G=bnet.dag; draw_graph(G); 得到：
无线网络质量评估报告
XX移动网络质量深入评估报告 2010年1月18日——2010年1月24日 网络管理中心
网优及技术支持中心 目录 第一部分：XX端到端网络质量指标深入评估项目的执行 (2) 1.1 内江端到端网络质量指标深入评估项目介绍 (2) 1.2 节点选择 (3) 1.3 具体工作内容 (3) 第二部分：XX网络整体评估结果 (4) 2.1 统计评估部分 (4) 2.2 测试评估部分 (5) 2.3 MRR评估部分 (6) 2.4 参数评估部分 (6) 2.5 告警评估部分 (7) 2.6 投诉评估部分 (7) 第三部分：XX网络优化建议 (8) 3.1统计评估部分 (8) 3.2测试评估部分 (9)
3.3 MRR评估部分 (9) 3.4参数评估部分 (9) 3.5告警评估部分 (9) 3.6 投诉评估部分 (10) 第四部分：XX网络详细评估 (10) 4.1统计指标评估 (10) 4.2测试评估部分 (22) 4.3MRR评估部分 (26) 4.4参数评估部分 (41) 4.5告警评估部分 (52) 4.6 投诉评估部分 (58) 第一部分：XX端到端网络质量指标深入评估项目的执行 1.1 XX端到端网络质量指标深入评估项目介绍 内江端到端网络质量指标深入评估项目内容包括：全面、系统地评估
无线网络统计指标、测试、MRR（测量报告）、参数配置、告警和投诉专题，并给出近期网络有关设置和优化的建议。 目标：满足四川移动公司对网络性能评估的需求，全面评估网络的接续性、持续性、通话质量、频率规划和资源利用率，分析无线网络参数配置的合理性，指出网络可能存在的问题，给出近期网络规划、建设和优化的指导性意见。 1.2 节点选择 内江端到端网络质量指标深入评估项目评估对象为内江摩托罗拉 17个BSC和华为7个BSC。 1.3 具体工作内容 1.3.1统计指标评估 通过对GSM话音业务和GPRS数据业务的无线统计指标进行分析，对无线网络质量进行评估，在评估过程中分为资源类指标和质量类指标。前者考察网络资源的利用效率，后者考察业务质量带来的用户感知。 1.3.2测试评估 测试评估是通过对路测数据统计分析及对网络问题进行专题分析实现无线网络质量的评估。测试包含语音业务的评估和数据业务的评估两个内容。
基于贝叶斯网络的数据挖掘技术_陈秀琼
第21卷第2期V ol 121N o 12 三明高等专科学校学报JOURNA L OF S ANMI NG C O LLEGE 2004年6月 Jun 12004 收稿日期:2004204226 作者简介:陈秀琼(1969-),女,福建尤溪人,三明高等专科学校计算机科学系讲师。 基于贝叶斯网络的数据挖掘技术 陈秀琼 (三明高等专科学校计算机科学系,福建三明 365004) 摘 要:从海量数据中挖掘有用的信息为高层的决策支持和分析预测服务,已成为网络时代人们对信息系统提出的新的需求,但我们发现数据处理和数据的提炼技术是匮乏的。起源于贝叶斯统计学的贝叶斯网络以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习方法等特性表示了客体的概率分布和因果联系,成为当前数据挖掘众多方法中最为引人注目的焦点之一。本文首先对贝叶斯网络、贝叶斯网络推理和贝叶斯网络学习进行综合性的阐述,然后讨论其在数据挖掘中的应用和优势。 关键词:贝叶斯网络;贝叶斯推理;贝叶斯学习;数据挖掘 中图分类号:O211 文献标识码:A 文章编号:1671-1343(2004)02-0047-06 随着计算机网络和存储技术的迅猛发展,数据传播和积累的速度不断提高,我们迫切需要强有力的数据挖掘工具从海量数据中挖掘有用的信息,为高层的决策支持和分析预测服务。起源于贝叶斯统计学的贝叶斯网络以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识的增量学习方法等特性表示了客体的概率分布和因果联系,利用其模型进行数据挖掘能从数据库中挖掘出多层、多点的因果概念联系,推理出客观世界客体间存在的普遍联系,因此成为当前数据挖掘众多方法中最引人注目的焦点之一[1]。 1 贝叶斯网络 图1 贝叶斯网络结构示例 贝叶斯网络(Bayesian netw ork ),又叫概率因果网络、信任网络、知识图等,是一种有向无环图[2]。一个贝叶斯网络由两个部分构成: (1)具有k 个节点的有向无环图G (如图1)。图中的节点代表随机变量,节点间的有向边代表了节点间的相互关联关系。节点变量可以是任何问题的抽象,如测试值、观测现象、意见征询等。通常认为有向边表达了一种因果关系,故贝叶斯网络有时叫做因果网络(causal netw ork )。重要的是,有向图蕴涵了条件独立性假设,贝叶斯网络规 定图中的每个节点V i 条件独立于由V i 的父节点给定的非V i 后代节点构成的任何节点子 集,即如果用A (V i )表示非V i 后代节点构成的任何节点子集,用∏(V i )表示V i 的直接双
基于贝叶斯网络的人因可靠性评价
基于贝叶斯网络的人因可靠性评价 * 孙 旋1,2 牛秦洲1 教授 徐和飞1 巫世晶2 秦 明2 黄河潮 3 (1桂林工学院电子计算机系,桂林541004 2武汉大学动力与机械学院,武汉430072 3香港城市大学建筑系) 学科分类与代码:620.20 中图分类号:X914 文献标识码:A =摘 要> 提出一种贝叶斯网络的人因可靠性评价(HRAB N)方法,其中的每个因子对应于贝叶斯网络中的节点,该方法可对人因可靠性作定量分析和定性分析。在定性分析上,节点的因果关系(HRA 中的因子关系)及需要改进的薄弱节点都直观地显示在层次图中;在定量分析方面,对节点因子后验概率的推断通过HRA 中的先验信息(包含仿真数据、现场操作及专家知识等)和最新信息得到。如果人因可靠性贝叶斯网络中的每个节点的先验概率分布和后验概率分布都已知,模型的可信性就可通过贝叶斯因子进行定量验证。贝叶斯网络扩展性好,当有新的节点因子需要考虑时,只需要补充对应的节点;笔者的方法也能很好地应用在不同行业的HRA 。 =关键词> 人因可靠性分析(HRA); HRA 模型; 模型的可信性; 贝叶斯网络; 贝叶斯因子 Human Reliabili ty Assessment Based on Bayesian Networks SUN Xuan 1 NIU Qin -zhou 1,Prof. XU He -fei 1 W U Sh -i jing 2 QIN Ming 2 HUANG He -chao 3 (1Department of Computer,Guilin University of Technology,Guilin 541004,China 2School of Mechanical &Po wer Engineering,Wuhan University,Wuhan 430072,China 3Department of Architecture,City University of Hong Kong,Hong Kong,China) Abstract: A human reliability assessment method using Bayesian networks is presented,in which each factor in the human reliability assessment corresponds to a node in the Bayesian networks,and could be used in qual-i tative and quantitative analyses.In the qualitative analysis,the causality of the nodes (the factors in the HRA)and the weak points need to be improved will be shown directly through hierarchical graph.In the quantitative analysis,the posterior probability (the potential factor)is inferred by the prior information (including simulation data,onsite experience data and e xpertise kno wledge)and latest information of HRA.A certain potential human actions could be predicted by mathe matical expectation of the node .s posterior probability.The c onfidence of the model of HRAB N might be quantitatively analyzed if the prior probability distribution and posterior probability distribution of every node were known.In addition,the flexibility of Bayesian networks is well,only corre -sponding nodes are added when new factors must be taken into account.The method could be well applied to every aspect in HRA. Key w ords: Human Reliability Analysis(HRA); model of HRA; c onfidence of model; Bayesian networks; Bayesian factor 第16卷第8期 2006年8月 中国安全科学学报Chi na Safety Science Journal Vol .16No .8 Aug .2006 文章编号:1003-3033(2006)08-0022-06; 收稿日期:2006-02-21; 修稿日期:2006-07-28
贝叶斯网络(基础知识)
贝叶斯网络（基础知识） 1基本概率公理 1）命题 我们已经学过用命题逻辑和一阶谓词逻辑表达命题。在概率论中我们采用另外一种新的表达能力强于命题逻辑的命题表达方式，其基本元素是随机变量。 如：Weather=snow; Temperature=high, etc。 在概率论中，每个命题赋予一个信度，即概率 2）在随机现象中，表示事件发生可能性大小的一个实数称为事件的概率用P(A)表示。 如P(硬币＝正面)＝0.5。 3）在抛硬币这个随机现象中，落地后硬币的所有可能结果的集合构成样本空间。 4）P(A)具有以下性质: 0 ≤P(A) ≤1, P(A)+P(-A)=1 P(true) = 1 and P(false) = 0 P(A∨B) = P(A) + P(B) - P(A∧B) (or, P(A∨B)=P(A)+P(B), if A∩B=Φ，即A,B互斥) 2随机变量 随机变量是构成语言的基本元素：如本书提到的天气、骰子、花粉量、产品、Mary，公共汽车，火车等等。 1）典型情况下，随机变量根据定义域的类型分成3类： 布尔随机变量：如：牙洞Cavity的定义域是
基于客户感知的网络质量评估体系(试行稿)
基于客户感知的网络质量评估体系（试行稿） 中国移动浙江公司移动通信网络经过多年的建设和经营，网络质量逐步达到业界较好水平，近几年也一直处于全国领先位置，但是，随着网络技术业务的快速发展和行业竞争的日趋激烈，网络运维工作中出现了许多新特点和新情况，客观上对网络维护管理提出了更高的要求，需要通过不断变革和提升来适应发展的需要。 从近几年的实践来看，网络运维管理水平处于不断提升和改善当中，但部分矛盾和管理需求日显突出，主要表现在：1、虽然网络传统KPI指标表现优秀，但由于客户要求的不断提高、网络业务的日趋多样和复杂，客户网络投诉上升较快，如何有效降低客户网络投诉，提升客户网络满意度，已成为亟待突破的运维管理瓶颈；2、传统KPI的持续优化和提升，业已接近理论极限，再度提升边际收益极低，而对于弱覆盖、话音质量差、上网速度慢等用户感知明显的质量问题，又缺少量化的评估分析和跟踪改进手段，原有网络质量评估体系的合理性亟需提升；3、数据业务发展迅速，并因其种类多、变化快、涉及的网元多、用户行为复杂等特点，用传统的网络质量评估方式很难有效反映客户感知，网络质量评估面临新课题；4、网络同质化日趋严重，如何保持相对竞争对手的持续的网络差异化优势面临挑战。 为适应新的发展和竞争形势，根据省公司管理层的指示，省公司网络部提出，要坚持以客户为中心，探索和建立“客户感知关键元素”、“网络测试评价手段”和“业务端到端全程衡量指标”三维一体的网络客户感知质量评估体系，实现网络质量评估由技术评价向客户评价的拓展和延伸。2008年上半年，省公司网络部在部分分公司前期实践的基础上，系统组织了基于客户感知的网络质量评估体系研究和探索，进一步明确了体系构建的思路、目的、目标、原则及理论依据等，提出了具体的指标构建和评估方法。 一、建立基于客户感知的网络质量评估体系的目的： 1.从客户感知的角度更好的评估和掌控全网运行质量，找出省、市、县各级网络业务 质量的短木板。 2.为实现运维工作从面向设备维护向面向业务维护拓展和转型打好基础。 3.指导维护优化工作，改善网络客户感知，降低网络客户投诉。 二、建立基于客户感知的网络质量评估体系的原则： 1.客户化原则：围绕客户感知设计评估指标体系 2.端到端原则：以业务为导向梳理全过程衡量指标 3.可测量原则：所有指标都要能客观测量和统计 三、建立基于客户感知的网络质量评估体系的理论参考依据：
基于贝叶斯网络的用户行为相似性研究
Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2019, 8(2), 65-71 Published Online April 2019 in Hans. https://www.wendangku.net/doc/4e198996.html,/journal/sea https://https://www.wendangku.net/doc/4e198996.html,/10.12677/sea.2019.82008 Research on Users Behavior Similarity Based on Bayesian Network Jiamei Ye Mathematics and Statistical Institute of Jiangxi University of Finance and Economics, Nanchang Jiangxi Received: Mar. 24th, 2019; accepted: Apr. 8th, 2019; published: Apr. 15th, 2019 Abstract With the rapid development of mobile devices and mobile services, mobile social networks are integrated into people’s daily lives, and people are also generating a large amount of data here. The research on this huge data source is very meaningful and necessary. User similarity in social networks is an important research field in social media data analysis. It also plays a very impor-tant role in the research of product recommendation and social network user relationship evolu-tion. The similarity between users depends not only on the network topology, but also on the de-gree of dependence between users. In order to achieve the similarity measure between users in social network data, this paper proposes a basis based on topology and probabilistic reasoning. The user similarity measurement method of social network is adopted, and Bayesian network is used as the framework of this uncertain knowledge discovery. A user similarity discovery method based on Bayesian network is proposed. Keywords User Behavior Similarity, Bayesian Network, DBLP Dataset 基于贝叶斯网络的用户行为相似性研究 叶佳美 江西财经大学统计学院，江西南昌 收稿日期：2019年3月24日；录用日期：2019年4月8日；发布日期：2019年4月15日 摘要 随着移动设备和移动服务的高速发展，移动社交网络融入了人们的日常生活。每时每刻人们都在这里生
贝叶斯网络结构学习及其应用研究_黄解军
收稿日期:2004-01-23。 项目来源:国家自然科学基金资助项目(60175022)。 第29卷第4期2004年4月武汉大学学报#信息科学版 Geomatics and Information Science of Wuhan U niversity V ol.29No.4Apr.2004 文章编号:1671-8860(2004)04-0315-04文献标识码:A 贝叶斯网络结构学习及其应用研究 黄解军1 万幼川1 潘和平 1 (1 武汉大学遥感信息工程学院,武汉市珞喻路129号,430079) 摘 要:阐述了贝叶斯网络结构学习的内容与方法,提出一种基于条件独立性(CI)测试的启发式算法。从完全潜在图出发,融入专家知识和先验常识,有效地减少网络结构的搜索空间,通过变量之间的CI 测试,将全连接无向图修剪成最优的潜在图,近似于有向无环图的无向版。通过汽车故障诊断实例,验证了该算法的可行性与有效性。 关键词:贝叶斯网络;结构学习;条件独立性;概率推理;图论中图法分类号:T P18;T P311 贝叶斯网络学习是贝叶斯网络的重要研究内容,也是贝叶斯网络构建中的关键环节,大体分为结构学习和参数学习两个部分。由于网络结构的空间分布随着变量的数目和每个变量的状态数量呈指数级增长,因此,结构学习是一个NP 难题。为了克服在构建网络结构中计算和搜索的复杂性,许多学者进行了大量的探索性工作[1~5]。至今虽然出现了许多成熟的学习算法,但由于网络结构空间的不连续性、结构搜索和参数学习的复杂性、数据的不完备性等特点,每种算法都存在一定的局限性。本文提出了一种新算法,不仅可以有效地减少网络结构的搜索空间,提高结构学习的效率,而且可避免收敛到次优网络模型的问题。 1 贝叶斯网络结构学习的基本理论 1.1 贝叶斯网络结构学习的内容 贝叶斯网络又称为信念网络、概率网络或因果网络[6] 。它主要由两部分构成:1有向无环图(directed acyclic graph,DAG),即网络结构,包括节点集和节点之间的有向边,每个节点代表一个变量,有向边代表变量之间的依赖关系;o反映变量之间关联性的局部概率分布集,即概率参数,通常称为条件概率表(conditional probability table,CPT),概率值表示变量之间的关联强度或置信度。贝叶斯网络结构是对变量之间的关系描 述,在具体问题领域,内部的变量关系形成相对稳定的结构和状态。这种结构的固有属性确保了结构学习的可行性,也为结构学习提供了基本思路。贝叶斯网络结构学习是一个网络优化的过程,其目标是寻找一种最简约的网络结构来表达数据集中变量之间的关系。对于一个给定问题,学习贝叶斯网络结构首先要定义变量及其构成,确定变量所有可能存在的状态或权植。同时,要考虑先验知识的融合、评估函数的选择和不完备数据的影响等因素。 1.2 贝叶斯网络结构学习的方法 近10年来,贝叶斯网络的学习理论和应用取得了较大的进展。目前,贝叶斯网络结构学习的方法通常分为两大类:1基于搜索与评分的方法,运用评分函数对网络模型进行评价。通常是给定一个初始结构(或空结构),逐步增加或删减连接边,改进网络模型,从而搜索和选择出一个与样本数据拟合得最好的结构。根据不同的评分准则,学习算法可分为基于贝叶斯方法的算法[3,7]、基于最大熵的算法[8]和基于最小描述长度的算法[1,2]。o基于依赖关系分析的方法,节点之间依赖关系的判断通过条件独立性(CI )测试来实现,文献[9,10]描述的算法属于该类算法。前者在DAG 复杂的情况下,学习效率更高,但不能得到一个最优的模型;后者在数据集的概率分布与DAG 同构的条件下,通常获得近似最优的模型[11],
教学质量评价指标体系
高中生物学科 教学评估指标体系 为确保教学活动得深入、健康发展，有必要建立一种有效得教学质量评价体系(以下简称“评价体系”)。建立评价体系得目得就是：①倡导方向——体现课程改革得思想、观念及原则，有利于促进课堂教学中学生自主学习活动得开展，突出对学生得自主学习能力与终身学习能力得培养。②引导与规范——最终目得在于促进课堂教学质量得提高。教学质量得高低就是由教师教学水平得高低决定得。因此评价体系以及指标构成要素，应对教师得行为有明确得引导与规范作用，并能被广大教师接受与理解，使之成为不断改进教学得依据。③客观公正地评价教学质量——方案与体系对教师得教学质量应有直接或间接得甄别作用。因此评价指标得选择与权重得分配，要恰当处理现实与愿望得关系，既激励教师努力向上，又不挫伤教师得积极性。近年来我们在这方面进行了初步探索。 1 构建评价体系得原则及策略 1、1 先进理念与现实条件结合 评价体系得各项指标要鲜明地体现课堂教学改革得思想、观念及原则，体现自主学习活动开展与自主学习能力培养得新要求。评价指标得先进性要符合现实，具有客观性。指标定得太高，可望不可及，不能被大多数教师所理解，会失去对教师得激励作用；指标定得太低，又会失去指标得先进性与倡导性，不利于促进课改深入。在策略上，一部分指标处于高水平，让教师心中始终有向上得目标；一部分指标
处于较高水平，让教师通过努力可以达到，对教师具有成功得激励作用。 1、2 共性标准与特色加分结合 各项评价指标对广大教师应有普遍性，对于课堂教学质量高低应有共同一致得标准。但就是，教学就是一个纷繁复杂、变化万千得过程，教师得个性、特长也就是千差万别得，评价体系应为教师形成自己得风格留出空间，不因统一要求而扼杀个性与特色。策略上，在统一要求、共性评价得同时，对确有特色得教师教学给予特色加分，肯定与鼓励这样得教师与这样得教学。 1、3 简略性与指导性结合 教学评价就是一项实践性极强得工作。因此评价体系得构成应具有很强得实用性。指标应当精简，具简略性，便于掌握与使用。但在课堂教学重视她评与自评相结合得今天，一套公开、公正、实用得评价体系不仅就是评价者评价教学得依据，又必将就是被评不断转变教学思想、改进教学方法、提高课堂教学质量得直接参照物。过于简略得指标体系可能便于评价者掌握与操作，但却不利于对教学得指导。策略上则在全面评价得基础上，繁简适当。从我们得评价实践来瞧，二级指标以10至14条为宜。 1、4 全面评价与重点评价结合 教学评价有自身得规律，也有公认得标准(效果标准、工作标准、素质标准等)。全面收集信息并参与评价就是保证评价科学客观得基本准则。但全面评价绝不就是面面俱到，而应参照评价标准，在满足信
贝叶斯方法评估系统(产品)的可靠性
贝叶斯方法评估系统（产品）的可靠性 用随机抽样进行统计分析计算的可靠性评估方法很多，而且都已标准化。但都要专门进行长时间的可靠性试验。这里介绍应用贝叶斯方法，推导了产品在研制中的增长评定方程式，充分利用产品在研制过程中和各现场试验信息，进行多母体统计分析，导出一种通用的故障率计算方程式，利用本方程式计算故障率，不仅简单、方便和经济，而且计算结果更符合产品的实际。 1 贝叶斯法可靠性评估模型 设产品研制分为m 个阶段，或产品的可靠性有m 次改进（一般m ＝2或m ＝3），每个阶段产品的故障率为λ1、λ2···λm ，且有λ1>λ2>···>λm ，各阶段的试验信息为（г1，r 1）、(г2，r 2)···(гm ，r m )，其中τi 和r i 分别为I 阶段的试验时间和故障数。根据贝叶斯公式，产品在（г1，r 1）···(гm ，r m )条件下，λ的分布密度函数由条件分布密度表示为： f[λ1···λm /(г1，r 1) ···(гm ，r m )] f[(г1，r 1) ···(гm ，r m ) ·λ1·λ2···λm ] = f[(г1，r 1) ···(гm ，r m )] 式中：f[λ1···λm /(г1，r 1) ···(гm ，r m )]为验后密度函数。 f （λ1···λm ）为验前分布函数 f[(г1，r 1) ···(гm ，r m )/ λ1···λm ]为似然函数 f[(г1，r 1) ···(гm ，r m )]为(г1，r 1) ···(гm ，r m )的边缘密度函数。 假设验前分布函数已知，通过贝叶斯公式可求得验后密度函数，进而可求得m 阶段故障率的密度函数f(λm )，最后可求得m 阶段产品故障率上限λmu 。 设产品寿命服从指数分布。在这种假设下，产品的验前分布为伽玛函数，即 f(λ1···λm )=∏=m i 1 ( λτ10000)-Γr r i r （e －r i 0λ ) 式中г0、r 0为验前分布参数。 似然函数为： f[(г1，r 1) ···(гm ，r m )/ λ1···λ m ] = ∏ =m i 1 ( λ τ r r i i i i i r )11 +Γ+（e － r i i λ) [(г1，r 1) ···(гm ，r m )]的边缘密度函数为： f[(г1，r 1) ···(гm ，r m )] =?? ∞ ∞ λm 0···?∞ λ2 (f λ1···λm ) · f[(г1，r 1) ···(гm ，r m )/ λ1···λm ]d λ1···d λm 经推导，验后密度函数为： f[(г1，r 1) ···(гm ，r m )/ λ1···λm ]
互联网业务高质量指标体系及测试评估系统
互联网业务质量指标体系及测试评估系统 一、项目背景 互联网作为全业务发展的重要基础，业务质量直接影响3G 、WLAN 和有线宽带业务的发 展。然而当前网络指标无法反映业务质量、用户业务感知无法量化评估、优化工作只能围绕网络指标分段分层开展的问题，凸显出互联网业务质量指标不完善、监控手段的匮乏。 网络指标与用户感知不对应：尽管网内时延、抖动等各项指标优秀，但是用户实际 上网感知网速慢的问题突出； 业务感知无法定量评估：用户业务质量感知、和竞争对手的业务质量对比、各种优 化手段对业务质量的提升效果无法定量评估； 业务质量劣化无法预警：日常维护优化工作主要围绕网络指标分段分层开展，无法 通过数据统计分析对业务质量劣化进行预警。 各种问题说明互联网业务质量指标体系不完善，不能反映真实的业务质量状态和用户感 知。 指标体系不够全面：现有监控指标体系侧重于网络性能指标监控，无法反映现网业 务的真实情况，单靠网络性能指标无法准确反应用户的真实感知。 故障发现速度慢：现有指标监控体系不完善，不能快速发现业务质量故障和性能劣 化情况，不能根据指标波动对业务质量进行预警。 本课题从互联网业务感知角度出发，对主流互联网业务流程深入分析提炼，建立了互联 网业务质量指标体系，对主要业务指标、采集方法、评估标准进行了规范。同时为使指标落地，自主开发了互联网业务质量测试评估系统，通过软探针采集数据，在服务端呈现报表，构建了完整的互联网业务质量监控系统，通过全网各种业务质量数据自动采集和监控，实现分业务、分地区、分时段业务质量评估，解决了监控手段不足的问题。
二、技术方案 （一）概述 本项目研究的目标在于量化互联网用户体验感知，形成可采集、可监控、可提升的业务质量指标体系，并通过开发业务质量测试评估系统，达到持续监控优化互联网业务质量、提高用户感知的目的。 项目从网络、业务、用户感知等层面现状分析，梳理出影响用户业务感知各项主要因素，并且在对各项目主要业务应用协议流程深入分析的基础上，总结对用户感知关联密切的项目，整理制订了互联网业务质量指标集。为了实现指标的落地，本课题开发了业务质量监控系统，通过业务测试探针和集中管理系统，实现对业务质量指标的采集和监控。后续围绕业务质量监控系统，以质量指标的提升为目标，将逐步优化互联网运维管理流程，建立业务质量预警机制，实现由被动维护向主动维护的转变。 （二）方案介绍 本项目的总体研究思路和步骤为： 第一步，用户感知分析：从投诉分析、用户回访等渠道，分析用户对网络的感知以及影响用户业务感知的各种因素。 第二步，建立指标体系：全面分析互联网业务类型，总结主要业务，从应用协议流程分析入手，总结对用户感知关联密切的项目。 第三步，开发应用系统:开发互联网业务质量采集与测试评估系统，实现业务质量指标自动采集，以自主开发软件方式为主，在全网分级、分层部署软探针，实现覆盖范围广、成本低的业务质量监控体系。 第四步，形成一体化运维体系：将监控系统融合到已有网络优化运维流程中，形成质量监控、质量优化、质量评估与提升的互联网业务质量运维管理体系。