基于Bayes判别分析的基本思想,建立煤层底板突水危险性的Bayes判别分析模型。选用煤层的含水层富水性、含水层水压、隔水层厚度、断层导水性和构造发育程度5个指标作为该模型的判别因子,以不同地区煤矿的14组煤层实测数据作为训练样本,建立了Bayes判别分析模型。为了验证模型的准确性,用回代判别方法对14组煤层实测数据进行判别,并用工程实例进行了验证。研究结果表明,Bayes判别分析模型误判率较低,能快速有效地判别出煤层底板突水危险性的等级,在实际工程中有较强的适用性。

人工智能4--Bayes方法

5.4主观Bayes方法 5.4.1 知识不确定性的表示 1. 知识表示方法 在主观Bayes方法中，知识是用产生式表示的，其形式为 IFETHEN(LS，LN) H 其中(LS，LN)用来表示该知识的知识强度，LS和LN的表示形式分别为 LS=P(E/H)/P(E/~H)  LN=P(~E/H) /P(~E/~H)=(1-P(E/H))/(1-P(E/~H)) LS和LN的取值范围均为［0，+∞］。 由Bayes公式可知 P(H/E)=P(E/H)×P(H)/P(E) P(~H/E)=P(E/~H)×P(~H)/P(E) 将两式相除，得 P(H/E)/P(~H/E)=P(E/H)/P(E/~H)×P(H)/P(~H) 

Bayes估计是对产品无失效数据进行分析的一种有效方法. 对无失效数据，给出了失效概率的Bayes 估计，并结合配分布曲线方法和matlab 软件给出了无失效数据时产品寿命分布类型的确定方法