变结构离散动态贝叶斯网络及其推理算法

目前的动态贝叶斯网络的研究,是定义在每一个时间片的静态贝叶斯网络结构和参数都一致的基础上,对于过程突变,参数变化等情况就难以适应.为了解决这个问题,提出变结构离散动态贝叶斯网络的概念,并根据概率和动态贝叶斯网络的理论,推导出变结构离散动态贝叶斯网络的推理方法,对算法进行了验证并结合环境变化时的路径选择问题,进行了计算仿真.计算和仿真结果证明了文章提出的变结构离散动态贝叶斯网络的概念和推理算法的正确性.     

基于离散动态贝叶斯网络的辐射源目标识别研究

提出基于离散动态贝叶斯网络模型,对若干可观测的目标特征参数进行综合推理.推导了离散动态贝叶斯网络的推理算法.建立了目标识别的离散动态贝叶斯网络模型.应用图形模式,使得计算量大大简化,降低了实用的复杂性.仿真结果表明,该方法能够将各种目标特征进行综合,使得各种特征及不同时刻的同一特征互相修正补充,克服了依靠单一特征进行目标识别的局限.     

基于贝叶斯网络的系统可靠性评估方法研究

为了有效评估动态系统要素间的复杂行为和交互特性,提出了一种基于贝叶斯网络(Bayesian Network,BN)的可靠性建模与分析的新方法.该方法利用BN的不确定性推理和图形化表达的优势,能够很好地捕捉系统要素的行为与交互,以结构的方式组合各种基本BN架构为用户提供模块化和分级的途径对系统进行建模.实验结果表明该方法的可行性和有效性.从而提高了系统的灵敏度,减少了其不确定性.     

基于贝叶斯网络的故障树分析

文章简要阐述了贝叶斯网络的构造原理和网络信念的传播与更新,并详细说明了故障树向贝叶斯网络转化的过程,主要包括结点与事件的映射关系和联接强度与逻辑门的映射关系.最后通过一个实例说明了故障树向贝叶斯网络的转化过程,并对二者的推理功能进行了比较.     

模糊情形下基于贝叶斯网络的可靠性分析方法

确定性的可靠性分析方法在描述模糊情形下的逻辑门与事件时表现出了局限性.为能在模糊情形下进行可靠性分析,利用贝叶斯网络对不确定性问题具有良好描述能力和推理能力的特点,提出一种基于贝叶斯网络的可靠性分析方法.该方法在采用贝叶斯网络进行系统可靠性建模基础上,提出了一个重要的概念:置信割集;并给出了计算强割集的算法.这种基于贝叶斯网络的可靠性分析方法能较好地刻画系统中存在的模糊性,丰富了割集理论,使可靠性分析更加接近实际.最后,举例说明了算法的有效性.     

动态贝叶斯网络与黑板机制结合的协同决策方法

针对信息化战争中重大复杂决策问题,提出动态贝叶斯网络与黑板机制相结合的协同决策方法。以协同防空预警雷达目标识别问题为背景,针对复杂问题协同决策的特点,将动态贝叶斯网络的定量推理能力与黑板机制灵活集成多领域决策者智慧定性推理的能力相结合,提出动态贝叶斯黑板协同决策机制。在概率意义下证明了该方法的有效性,并用仿真试验验证该方法可以较显著地提高协同决策的正确性。     

基于弹性变结构DDBN网络的空战目标识别

采用离散动态贝叶斯网络的直接推理方法作为基础,提出弹性变结构离散动态贝叶斯网络的概念,构建了空战目标识别的弹性变结构离散动态贝叶斯网络模型,给出了相应的推理算法,以此克服了离散静态贝叶斯网络和定结构离散动态贝叶斯网络在目标分类识别过程中出现的问题。通过仿真结果对比,表明该方法可以综合各个时刻各种被观测到的确定和不确定信息,从而更为有效的实现目标的分类和识别。     

基于贝叶斯-神经网络的动态回归建模与预测

结合贝叶斯网络和神经网络，提出了一种建立数据驱动型的动态线性回归系统模型的方法。基于这种模型采用自然连接型的知识分布，形式化各种各样的信息，结合贝叶斯方法，执行贝叶斯网络的持续学习过程；采用指数寿命型的连接权值改进径向基神经网络，优化输入数据，提高计算速度；采用改进的遗传算法，实现神经网络的动态自适应。基于上述方法，实现了线性回归系统动态建模与实时预测。仿真试验说明该方法是有效性。     

基于数据修补DDBNs的空中目标识别方法研究

简要分析了离散动态贝叶斯网络用于目标识别时对缺失数据处理方法的研究现状,提出了把数据修补技术用于变结构离散动态贝叶斯网络。首先在对空中目标识别模型分析的基础上,构建了一种基于数据修补的离散动态贝叶斯网络模型。进而构建了修补算法的数学模型,并给出了修补过程。待缺失数据修补完整后,再运用修正后的直接推理算法计算目标类型。通过仿真结果对比,表明该方法可以有效地提高识别系统的准确性、可靠性和鲁棒性。     

贝叶斯网络在可靠性分析中的应用

针对故障树分析方法在可靠性分析中的局限性,研究了贝叶斯网络在可靠性分析中的应用,给出了故障树向贝叶斯网络转化的方法,以及基于贝叶斯网络求解顶事件发生概率、最小路集、最小割集和底事件重要度的算法.最后对大亚湾核电站紧急停堆失效进行了分析,并与故障树分析的结果进行了比较,结果表明,基于贝叶斯网络的建模分析方法可以得到更丰富的信息.