原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对认知不确定性条件下计算机建模仿真所面临的模型确认问题,提出一种结合了二阶概率法与区间数排序的改进贝叶斯模型确认方法.该方法首先采用二阶概率法对模型的不确定性进行量化,量化结果被作为先验模型输出,再基于实验数据对模型输出的先验概率密度进行贝叶斯更新,最后通过区间数排序的方式对比模型输出的后验和先验概率密度.由此所得的贝叶斯因子能够在模型存在认知不确定性的情况下为模型确认提供可信的结果.算例分析结果显示了该方法的合理性.
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文献信息
篇名 考虑认知不确定性的模型确认贝叶斯因子法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 认知不确定性 模型确认 二阶概率方法 区间数排序 贝叶斯因子
年,卷(期) 2016,(2) 所属期刊栏目 软件技术研究
研究方向 页码范围 473-477
页数 5页 分类号 TP391.9
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.02.036
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨战平 中国工程物理研究院电子工程研究所 21 133 6.0 11.0
2 赵亮 中国工程物理研究院电子工程研究所 3 4 1.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
认知不确定性
模型确认
二阶概率方法
区间数排序
贝叶斯因子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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