基于贝叶斯网络的态势评估诊断模型

针对传统的水电设备诊断模型通用性差等问题,提出了基于贝叶斯网络的水电设备态势评估诊断模型.该态势评估模型根据功能分为三层结构:特征级、理解级、评估级.并将贝叶斯网络中的节点按照功能分为态势节点和事件节点,采用网络推理过程将传感器采集信息作为事件节点的证据用来更新态势节点概率,并反过来影响事件节点的概率.该诊断模型在水电设备调速系统的诊断应用中的准确率达到95.2%,证实了该模型的判决可信度.     

一种基于贝叶斯网络的威胁估计方法

为有效处理地面战场威胁估计问题,提出了一种基于贝叶斯网络的威胁估计方法。根据专家知识建立贝叶斯网络模型,通过匹配算法实现态势估计记录与贝叶斯网络中态势节点的匹配,并根据证据可信度及先验概率动态实现态势节点的概率赋值,利用Pearl消息传播算法计算威胁等级节点各取值的概率值,最终获得威胁等级决策。针对一个简化的贝叶斯网络模型,采用该方法进行了不同先验概率及态势下威胁等级的仿真评估,所得结论与人工判定结论基本吻合,表明该方法可有效地应用于地面战场威胁估计领域。     

基于贝叶斯网络的网络安全态势评估方法研究

针对当前网络安全评估系统不能提供有用态势信息的缺陷,提出了一种新的网络安全态势评估方法。将贝叶斯网络应用于网络安全态势评估中,根据多树型网络推理,利用贝叶斯网络的图形结构,提出了由点到面、自下向上相互影响的多元化安全态势评估模型。并将网络及主机工具采集的信息作为事件节点的证据来更新态势节点的概率,并反过来影响事件节点的概率,从而预测网络安全态势。     

基于快速移动节点的Ad hoc网络可信度模型及可信路由协议

由于目前广泛应用的路由协议大都是假设网络中的节点是可以信任和相互协作的,对于安全的问题考虑不多,而网络中某些节点很容易被俘获而成为恶意节点,使得现有的路由协议变得十分脆弱,针对这一问题,提出了基于快速移动节点的可信度模型FATM,以及基于快速移动节点的可信路由协议FARP,通过网络中的快速移动节点辅助一般节点进行可信度的计算和更新,并在可信模型建立之后选择可信度较高的路由进行通信。最后采用OPNET对FATM模型进行了仿真,仿真结果表明基于快速移动节点的可信度模型的安全性更高,并且节省了一般节点的能量和空间开销,具有较好的网络适应性及可扩展性。     

无线Mesh网络的可信度量机制

为了实现对操作系统和应用程序实时状态的可信度量,针对无线Mesh网络的多跳特性,将可信度量分为启动状态度量和运行状态度量两步来实现.启动状态度量使用存储在平台配置寄存器中的Hash值来进行运算评估,而运行状态度量则使用灰色关联分析方法来度量评估当前运行程序的信任度.最后通过仿真实验分析,证明了在无线Mesh网络中该可信度量模型性能良好,可以有效检测出网络中状态不可信的节点,同时存在低于10%的误检率.     

基于故障树和贝叶斯网络的危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性分析

为保障危化品罐式运输车道路运输系统的可靠性,提出一种基于故障树分析法和贝叶斯网络的系统可靠性研究方法.首先,根据道路运输系统故障树模型向贝叶斯网络转化的方法确定贝叶斯网络模型和条件概率表;其次,结合贝叶斯网络双向推理算法对危化品道路运输系统进行推理计算;最后,分析得出危化品罐式运输车道路运输系统的可靠度.研究发现:该方法可以根据根节点故障的先验概率正向推理系统失效的可能性,并且可以通过根节点的概率重要度分析结果排查故障,同时可以通过反向推理计算根节点的后验概率诊断故障.在结论中,提出了针对系统中关键风险事件的应对策略.     

无线传感器网络中可信的节点选择算法

以目标跟踪为背景,讨论无线传感器网络中如何利用节点的协作实现可信协作目标跟踪.首先利用传感器节点的检测概率建立节点的可信模型.然后,基于这个模型,综合考虑节点的信息贡献量和通信开销,建立了一个节点选择的最优化模型.最后,通过仿真来验证算法的有效性.     

贝叶斯网络在机械系统可靠性评估中的应用

针对故障树分析方法在可靠性评估方法中的局限性,提出了基于贝叶斯网络的机械系统可靠性评估新方法.首先根据系统可靠性框图建立故障树,然后将故障树直接映射成为贝叶斯网络,构建条件概率表,运用贝叶斯网络的推理能力进行系统的可靠性评估.该方法不但能计算出机械系统的可靠性指标,而且能方便地给出某一个部件或几个部件对系统可靠性的影响大小,识别系统的薄弱环节.最后通过实例验证了用贝叶斯网络进行机械系统可靠性评估的有效性.     

带可信因子的移动自组网络路由模型研究

为了解决信息传输的可信任以及安全承诺的可测量问题,按照可信网络的基本特点,即安全性、可管理、可控制性,引入自主通信网络的策略驱动方法,研究自组织网络的可信路由协议问题.在通用策略路由模型的基础上增加可信度量因子,给出可策略驱动的可信路由模型.通过案例分析,该路由模型能够表达和计算可信因子并便于算法映射.     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。