基于Bayes的量度继电器成功率可靠性验证试验

提出了量度继电器的可靠性指标体系,研究了用Ｂａｙｅｓ理论设计航天、航空用量度继电器产品的成功率验证试验方案。并与经典方法设计的成功率验证试验方案进行了比较。在特定的先验信息下,Ｂａｙｅｓ方案所需样本容量较小。     

基于概率区间的Bayes决策方法

本文提出一个基于概率区间Ｂａｙｅｓ决策方法，并以实例说明其应用。     

冷贮备系统可靠性指标的经验Bayes估计

利用经验Ｂａｙｅｓ方法对冷贮备系统的可靠性指标进行了分析。运用随机模拟方法,将经验Ｂａｙｅｓ估计与经典的极大似然估计进行了比较。结果表明,经验Ｂａｙｅｓ的精度要比极大似然估计好些。     

先验信息在Bayes可靠性评估中的应用研究

简要介绍了Ｂａｙｅｓ方法在可靠性评估中的应用,分析了当选取共轭共验分布的情况下,先验信息对可靠性评估结果的作用强度以及后验点估计和置信区间的影响,最后,针对Ｂａｙｅｓ方法在实际应用中的适应范围和有效性问题,设计了利用试验数据对先验信息进行相容性检验的方法。     

继电器MTBF可靠性验证试验的Bayes方案

本文研究了应用Ｂａｙｅｓ理论制定航天、航空继电器产品的可靠性验证试验方案,并对经典方法和Ｂａｙｅｓ方法制定的ＭＴＢＦ验证试验方案进行了比较。结果表明：基于Ｂａｙｅｓ理论的ＭＴＢＦ可靠性验证试验方案所需样本较小,试验时间较短,可较大地降低试验成本     

Weibull分布下Bayes可靠性评估的工程方法

本文提出了一种关于Ｗｅｉｂｕｌ分布的Ｂａｙｅｓ可靠性分析的工程方法。基于工程实践中关于可靠性的验前信息或失效率的验前信息,给出了可靠性参数,如可靠性、可靠寿命等的验后分布。并通过选择适当的损失函数,得到了可靠性参数的Ｂａｙｅｓ估计。文中的实例说明了该方法的步骤。     

冗余系统的Bayes可靠性分析

本文首先指出了Ｂａｙｅｓ方法和冗余系统的重要性,然后,提出了建模的数学背景,并作出并联系统的Ｂａｙｅｓ可靠性分析,最后给出了算例和分析结果.     

某型发动机无失效数据的可靠性分析

本文对某型发动机的无失效数据,在寿命服从指数分布时,给出了失效率的经典置信上限、Ｂａｙｅｓ置信上限以及经典估计、Ｂａｙｅｓ估计,从而可以给出该型发动机可靠度的估计。     

不完全信息下的封闭投标机制极小极大后悔策略分析

运用极小极大后悔原则的思想研究了不完全信息的封闭投标机制，给出一唯一的极小极大后悔投标策略，在此基础上，研究了其效率问题，分别给出了存在事务有效，相对事后有效和事后无效的极小极大后悔投资策略进行了充要条件；探讨了它与Ｂａｙｅｓｉａｎ－Ｎａｓｈ平衡点集间的关系，从效率的角度将它们作了比较，发现在多数情形下Ｂａｙｅｓｉａｎ－Ｎａｓｈ平衡点优越于极小极大后悔投标策略。     

用贝叶斯法实现雷达—红外双模复合寻的制导的数据融合

本文提出应用Ｂａｙｅｓ方法实现雷达—红外双模复合寻的制导的数据融合。文中主要介绍了Ｂａｙｅｓ方法的基本原理及应用到双模复合寻的制导系统后,对目标信号检测性能的改善和抗干扰性能提高的效果。     

带有参数的数据包络分析C~2R模型

本文为了改进C~2R模型反映决策单元相对信息不完全的不足,提出了参数型数据包络分析模型,讨论了这个模型的有关性质,给出了阔值和有效值的概念.经过理论分析和实例验证,这两个值可更好地反映决策单元的相对信息.     

天基预警调度的启发式优化方法

天基预警过程可以看作一种多维离散时间序列监控与预测问题,其调度的决策要素、优化目标和约束条件较多,故往往采用智能优化算法求解该非线性优化问题.而它们在指定时间内却是概率性收敛到Pareto解集.对此,提出基于贝叶斯方法提供多类别决策树挖掘调度中的启发信息,以及引入局部搜索算子等方法提高智能优化算法的快速性和鲁棒性.预警仿真实验表明融入上述方法的免疫克隆选择算法收敛性能提高了10.1%,遗传算法提高了9.8%.     

速度信息辅助雷达目标数据关联方法研究

多目标数据关联时,联合概率数据互联(JPDA)算法是最常用的方法之一,与最优的贝耶斯算法需要对当前时刻以前的所有确认量测集合进行研究相比,其只对最新的确认量测集合进行研究,因此是次优的贝叶斯算法。为进一步提高JPDA算法的性能,基于最优贝叶斯算法的理论,将包含目标历史信息的速度信息引入JP-DA算法过程中,增加了近距离平行运动目标的正确关联次数,并提高交叉运动目标关联精度。     

决策信息的价值模拟

决策信息的价值模拟刘振兴（北京理工大学管理学院１０００８１）ＡＭｏｄｅｌｏｆｔｈｅＶａｌｕｅｆｏｒＤｅｃｉｓｉｏｎＭａｋｉｎｇＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＬｉｕＺｈｅｎｘｉｎｇ（ＢｅｉｊｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ１０００８１）Ａｂｓｔ...     

基于仿真信息的反舰导弹小子样靶场试验综合评定方法

为了对小子样条件下反舰导弹靶场试验结果作出合理的评定,以仿真信息作为先验信息,分析了小子样条件下反舰导弹靶场试验的Bayes统计推断方法,基于多层验前多元信息融合的理论,建立了反舰导弹靶场试验综合评定中的Bayes统计决策模型.最后在已做的理论与方法研究工作的基础上,开发了试验结果分析评定软件,并结合实际型号的试验数据加以应用,验证了所研究的方法和开发的软件的有效性.     

二项分布Bayes鉴定试验次数的选择与分析

讨论了二项分布的可靠性Bayes鉴定试验方案问题。在试验样本量一定的条件下,充分利用验前信息弥补现场试验信息的不足,从平均后验风险角度制定了成败型系统可靠性鉴定试验的Bayes方案。密切结合工程试验,从生产和使用双方的实际风险的角度,研究分析了Bayes可靠性鉴定试验与评估的联系与差异。最后,与传统的鉴定试验方案进行了分析比较,明确了Bayes方法的使用范围,对于工程试验方案的选择具有实际的指导意义。     

基于贝叶斯网络的目标融合识别方法研究

利用贝叶斯网络模型进行目标融合识别是近年来的一个研究热点。以电子战环境中的数据融合为背景，提出了一种以朴素贝叶斯分类器和扩展的朴素贝叶斯分类器为基本结构的目标融合识别模型，采用同质传感器数据优先融合原则对雷达侦察、通信侦察和红外成像侦察数据进行融合。仿真实验表明，该模型可以有效地提高识别系统的准确率、可靠性和稳健性。     

舰载软杀伤仿真中不确定性分析

舰载软杀伤仿真系统中,不可避免地存在不确定性因素,分析不确定性是利用仿真系统进行效能评估的关键。因此,研究了Bootstrap方法和Bayes方法在参数不确定性和随机不确定性定量分析中的理论知识,介绍了软杀伤仿真中反舰导弹捕捉目标的数学模型,并把两种方法应用到舰载软杀伤仿真系统。通过仿真结果比较,Bayes方法的估值精度高,算法简单,计算速度快,Bayes方法是分析不确定性的有效方法。     

群决策中模糊偏好关系矩阵一致性的调整方法

针对模糊偏好关系矩阵本身是否一致,使得原矩阵渐进逼近目标矩阵的问题,提出了群决策中模糊偏好关系矩阵一致性调整的新方法。该方法基于目标矩阵的最优选择,提出了一种新的目标矩阵R,使得计算得来的调和矩阵较之原矩阵在一定条件下保留了更多的偏好信息,即在很大程度上保留着群决策中决策者的意愿。最后给出了算例进行比较,说明了该方法的优势。     

基于改进半监督朴素贝叶斯的LPI雷达信号识别

针对先验信息残缺的非合作电子对抗背景下的低截获概率雷达信号识别问题,提出一种基于改进的半监督朴素贝叶斯的识别算法。该算法首先提取出4种低截获概率(low probability of intercept,LPI)雷达信号的双谱对角切片作为识别特征;针对传统的半监督朴素贝叶斯(semi-supervised Naive Bayes,SNB)在更新训练样本集过程中会产生迭代错误的不足,利用改进的SNB(Revised SNB, RSNB)算法构建分类器,完成对测试样本的识别。该方法通过在无标记样本集生成的置信度列表中选取置信度较高的样本添加到有标记样本集中,再利用预测后的分类结果对分类器参数(即特征期望向量m i和方差向量σ i)进行改进,有效解决了传统算法分类精度低且分类性能不稳定等缺点。理论分析和仿真结果表明,在LPI雷达信号识别问题,相比于SNB算法和传统的主成分分析加支持向量机法(principal component analysis-support vector machine, PCA-SVM),该算法具有更高的分类识别率和更好的分类性能。