基于直觉模糊贝叶斯网络的高速铁路突发事故态势估计

针对高速铁路突发事故应急决策初期信息不足且不确定的问题以及救援部门应急决策能力的局限性,本文提出了一种基于直觉模糊理论与贝叶斯网络推理相结合的应急决策方法。首先分析了高速铁路突发事件的诱因、事故分类及应急决策的特点和流程,然后利用直觉模糊数表示贝叶斯网络节点的证据信息,给出了直觉模糊贝叶斯网络(IFBN)应急决策模型。最后本文以动车组在高架桥突发火灾事故时进行应急决策为例分别用BN和IFBN进行推理。经过多组推理结果表明,当信息犹豫度较大时,BN推理会产生与实际情况相反的结论,而IFBN克服了此缺点,推理结果仍然准确,验证了利用IFBN推理模型进行应急决策的优越性。     

基于贝叶斯网络的核电厂安全系统可靠性分析

 针对核电厂改进的辅助给水系统（ASG）,研究了基于贝叶斯网络的系统安全评价方法。通过故障模式与影响分析构建ASG系统可靠性框图,根据可靠性框图与贝叶斯网络的映射关系,建立ASG系统贝叶斯网络,利用网络推理计算事件发生概率,对系统进行了可靠性分析。研究结果表明,该方法通过贝叶斯网络的正向推理、反向推理和双向推理,能够计算任意节点事件的发生概率,表征设备多态失效模式和获得更多评估信息,与传统的故障树方法相比,具有更强的分析能力和更接近实际,适用于核电厂安全系统的可靠性评价,且具有一定的优越性。     

基于改进匈牙利算法和模糊逻辑控制的Interbay物料运输系统调度方法

为了满足晶圆制造Interbay物料运输调度的多目标和实时性要求,提出了一种基于改进匈牙利算法和模糊逻辑控制的智能调度方法.首先对晶圆工件的运输时间、等待时间、交货期以及加工特性这4个参数进行加权求和,建立晶圆工件的多目标运输成本模型;然后基于模糊逻辑控制的权重参数调节模型对各个权重参数进行动态调整,进而实时地计算晶圆工件的运输成本;最后以最小化运输成本为目标,采用改进匈牙利算法求取晶圆工件和运输小车的最优匹配方案.仿真实验结果表明,与传统的几种单一启发式规则比较,提出的调度方法能够有效减少晶圆工件的平均搬运时间和平均加工周期,具有较好的综合调度性能.     

基于互信息和测度学习信度网结构

交叉熵是对一个分布与其近似分布的接近程度的度量。在许多关于信度网结构的学习文献中,都将交叉熵作为检验算法学习效果的一个指标。笔者直接从交叉熵最优这一指标出发,在分析已有测度的基础上,提出了一个新的测度－互信息和测度,并证明了该测度的可分解性质。最后,给出了利用互信息和测度进行信度网结构学习的两种启发式搜索算法。     

高精度平面光栅尺测量系统减振技术研究

高精度平面光栅尺测量系统的测量精度直接影响浸没光刻机硅片台的定位精度和稳定时间.考虑到安装在平面光栅尺载体上的平面光栅尺因其载体固有频率较低,易受到主基板残余振动和高速硅片台气压扰动而产生振动,因此研究平面光栅尺载体的减振技术意义重大.文中阐述了一种新型平面光栅尺载体减振方法,围绕热解耦技术和粘滞阻尼吸振技术,进行理论建模、仿真分析和测试评价.结果表明粘滞阻尼器和柔性结构并联系统可以显著改善平面光栅尺载体结构动态特性,提升平面光栅尺测量系统的测量精度及缩短硅片台的稳定时间.      

基于层次分析模糊综合评价法的

基于火灾分析理论和火灾场景分析进行桥梁火灾风险识别,建立多层次桥梁火灾风险评估指标体系;将模糊数学引入层次分析方法,结合传统的定性分析方法和定量分析方法各自的优势,采用层次分析-模糊综合评价法(AHP-FCE)估计风险概率和风险损失.应用层次分析法(AHP)建立各指标权重,利用模糊综合评价法(FCE)进行多层次综合评判;根据风险概率和风险损失估计值及其等级标准,通过二维风险评价矩阵获得桥梁火灾风险水平并给出基本的风险控制准则.运用上述评估体系对某跨江大桥方案火灾安全风险进行了分析评估.     

基于组合赋权的暴恐转向风险预测研究

研究群体性事件演变过程中的冲突升级引发暴恐转向的风险，对维护国家安全和社会稳定具有重要意义。本文提出基于词频-逆文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)及三角模糊数(Triangular Fuzzy Number, TFN)的组合赋权法，并融合贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)构建风险转向预测模型。首先，通过分析促使事件态势演变的影响因素，建立暴恐转向指标体系，利用TF-IDF方法对社交媒体文本数据中的代表性高频词汇进行筛选和分类，计算对应指标的客观权重。其次，结合TFN和德尔菲法设计调查问卷，采用全积分值法对专家小组评判结果进行解模糊化处理，得到指标的主观权重。再次，根据博弈论组合赋权法得到综合权重，融合BN概率推理模型，预测发生暴恐转向的概率。最后，利用反向推理得出影响因素的后验概率，分析引发暴恐转向的主要因素，为相关部门采取针对性措施提供理论参考。实例结果显示暴恐转向风险的预测概率为81%,与实际事件态势发展情况相符，验证了本文模型对群体性事件态势发生暴恐转向风险具有可行、准确的预测。     

第二类模糊可靠度的一种算法

基于L.A.Zadeh的语言概率（即模糊概率）场中模糊概率运算的思想，研究工程结构／系统的第二类模糊可靠度的具体算法。用模糊集扩展原因给出第二类模糊可靠性问题中模糊概率的计算公式，并给出和证明了满足概率运算封闭性的模糊集分解定理。研究了当工程结构／系统的抗力和荷载效应具有模糊概率时工程结构／系统模糊可靠度的的计算方法。分析表明：工程结构／系统的第二类模糊可靠度的计算可转化为求解一系列最优化问题，算例结果表明了所给算法的合理性。     

基于模糊状态的可修表决系统可靠性分析

首先ａｒｋｏｖ链对可修表决系统的各个状态进行分析,得出了系统各状态的概率,然后对可修表决系统的故障进行分析,通过定义系统各养育地模糊成功隶属函数,利用基于模糊状态的可靠性理论对可修表决系统进行可靠性分析,并比较其结果与传统可靠性理论的不同之处,可以看出模糊可靠度不仅反映故障类别对系统的影响程度,而且直接反映故障状态概率的变化,模糊可靠度全面刻划了系统的可靠性行为,最后给出了表决系统的计算示例。     

贝叶斯网结构学习的研究现状及发展趋势

目前,在结构已知情况下,贝叶斯网的参数学习算法及数据完备时的贝叶斯网的结构学习算法比较成熟,但是从不完全数据中学习贝叶斯网结构比较困难;文章简要介绍前者,重点分析了在不完备数据条件下结构学习的难点,对现有的学习算法进行了深入的研究和比较,对该领域的研究趋势进行了展望。     

基于模糊逻辑和遗传算法的工程机械故障诊断

为了使遗传算法能够处理存在模糊信息的工程机械故障事件,将模糊逻辑与遗传算法有机地结合起来,提出了一种基于模糊逻辑和遗传算法的工程机械故障诊断方法。充分利用模糊逻辑可以对模糊性和不确定性进行定量描述的特性,对工程机械模糊的系统部件技术状况进行定量描述,求得系统部件发生故障的概率。把工程机械系统部件作为节点引入模糊有向图并建立简化的故障诊断模型。采用遗传算法对可能的故障传播路径进行搜索,获取发生故障的原因。利用该方法既可以有效地处理工程机械故障中的模糊信息,又可以提高遗传算法路径搜索的效率和准确性,并用实例说明了该方法的优点。     

劲性水泥土搅拌桩地下连续墙贝叶斯网络分析

分别分析了事件树、故障树和贝叶斯网络的优点和缺点,总结了三者联合应用的必要性,进而改善了贝叶斯网络的构造方法.方法是先将事件树的输出事件和序列事件分别作为故障树的顶事件和中间事件建造系统的故障树,再将故障树转化为系统的贝叶斯网络,然后利用贝叶斯网络的计算优势进行分析;建议贝叶斯网络中的任一非根节点事件出现失效时应按后验概率从大到小的次序对相应根节点事件进行控制.采用文中方法分析了SMW(soil-cement mixingwall)深基坑工程的基坑事故发生概率和造成事故的主要基本事件,证明了该方法的实用性.     

一种改进的贝叶斯网络知识合成算法

为了解决贝叶斯网络知识合成中的不一致问题,对现有的算法进行了改进.改进后的算法在现有方法的基础上,引入了约束集不一致时的知识合成算法,在知识合成迭代过程中,通过对联合概率分布和概率知识的双向修正,在每一步迭代过程中降低了不一致度,从而实现了贝叶斯网络知识合成时对不一致概率知识的处理.实验结果表明,改进后的算法不仅能够处理概率知识之间相互不一致问题,而且能够处理概率知识与网络结构不一致问题.     

具有连续属性的不完备信息系统Rough集扩展

在模糊相似关系的基础上,针对具有连续属性的不完备信息系统提出了Rough集的扩展模型;利用模糊区间数来表示不完备信息表中缺失的连续属性值,并根据属性值的概率分布情况计算模糊区间数的可能度,在模糊关系的基础上给出了不完备信息表的上近似和下近似的定义;利用基于欧氏距离的贴近度法计算模糊相似度,构造相似矩阵,实现了对论域的划分;给出决策规则的约简和表示方法,应用实例说明了所提出的Rough集模型及规则的实用性。     

多属性决策的时间不确定事件流时序推理方法

针对信息物理融合系统时间不确定事件流调度顺序的决策依据单一问题,首先利用D-S证据理论在多证据源概率融合上的优势,充分考虑事件优先级、截止期、紧迫度、事件依赖等多个属性的影响,构建具备多属性特征的模糊结束时刻基本概率分配求解模型。然后,建立D-S证据理论与直觉模糊集的关联模型,求解模糊结束时刻隶属度与非隶属度;最后,利用直觉模糊集负向时间推理理论和相关计分函数推导模糊开始时刻概率得分,得到时序推理结果,并以此确定基于多属性判据的时间不确定事件流调度顺序。实验结果表明,当事件数量增长时,调度准确率可保持在85%以上;当模糊区间限制规模扩大时,调度准确率下降幅度不超过15%。     

Uncertainty Modeling Based on Bayesian Network in Ontology Mapping

0 IntroductionIn many semantic interoperability applications , ontologymappingis the first step to be resolved[1].If we want toget exact mappinginformation,we needto deal withthe prob-lemof uncertainty[2].Uncertainty becomes more prevalent in concept mappingbetween two ontologies . Semantic si milarities between con-cepts are difficult to represent logically,but can easily be re-presented probabilistically.This has motivatedrecent develop-ment of ontology mapping taking probabilistic approach…     

摩擦焊机液压施力系统故障率分析

采用模糊故障树分析方法,对C800型连续驱动摩擦焊机液压施力系统故障机理进行定性分析。通过分析故障形式,建立了适合摩擦焊机液压施力系统故障诊断的模糊故障树结构,并进行量化分析,推导出摩擦焊机液压施力系统故障顶事件发生的模糊概率及其隶属函数分布,为摩擦焊机液压系统设计、维护和保养提供了理论依据。     

模糊因果图分析方法新探

因果图理论是一种基于概率论的不确定性推理模型,能够很有效的对系统进行故障诊断和分析,但在因果图模型中,要求事件的发生概率为精确值.然而在实际生活中事件的发生概率具有模糊性和不确定性的特点.将模糊集合理论引入其中,将普通事件拓展为模糊事件,并且对模糊因果图进行了定性和定量分析,解决了获取事件发生概率精确值的难度,也使得因果图的应用范围更广.     

基于T-S模糊故障树的下滑信标故障诊断分析

为解决实际仪表着陆系统下滑信标GP(Glidepath Beacon)故障时无法快速定位故障点的难题,本文提出基于T-S模糊故障树的故障诊断方法。通过对GP系统进行不同功能系统的划分,进行T-S模糊建模,为每个板件的故障可能性进行模糊数赋值,计算故障程度的隶属度,实现复杂系统的定量计算。建立起两种计算方法,分别为根据系统各板件的故障可能性及根据各板件当前的故障程度来计算系统的故障可能性。经对比,计算结果与实际情况相符,第一种算法适用于简单系统或复杂系统板件的故障诊断,第二种算法适用于大多数系统。可见此法在GP故障诊断方面具有有效性。     

集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法

为解决集中式多传感器系统中多目标跟踪问题,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法。该算法应用模糊数学的方法计算测量点迹与航迹测量预测之间的模糊综合相似度,运用阈值判别及经验概率法则给出模糊联合互联概率的计算方法,提出了集中式多传感器模糊联合概率数据互联算法的状态估计模型。对该算法与已有集中式多传感器联合概率数据互联算法进行仿真比较,仿真结果显示该算法的跟踪精度较后者提高了43.7%,同时有效地降低了周期耗时,综合性能更优越。