基于贝叶斯网络的中堡车站调车作业安全分析

为确保铁路车站调车作业安全,从人员—设备—环境—管理4个方面选出11个风险因素构建指标体系。考虑到调车作业安全风险具有一定的不确定性,采用贝叶斯网络构建调车作业安全风险评估模型,通过Netica软件正向计算确定铁路车站调车作业风险等级,反向推理计算确定影响车站调车作业的最大风险因素,并提出相应的风险管控措施。案例分析表明,中堡车站调车作业风险等级为一般,环境因素和管理因素对车站调车作业安全影响较大,该风险分析方法运用于调车作业安全分析切实可行。     

用于预测的贝叶斯网络

通过示例给出了贝叶斯网络的构造方法，概括了贝叶斯网络的特点及贝叶斯网络学习的内容与过程，同时给出了离散型贝叶斯网络的预测公式。贝叶斯网络学习主要有三个基本环节，其一是确定变量集和变量域；其二是确定贝叶斯网络结构；其三是确定局部概率分布。贝叶斯网络是描述变量之间定性与定量依赖关系的图形模式，是进行数据联合分析与预测的有力工具。     

基于贝叶斯网络的电视节目收视率预测研究

收视率是衡量电视节目质量的重要指标,节目播出后的收视率调查已经不能满足竞争日益激烈的各电视台的需要,因此迫切需要科学有效地预测收视率的方法。对贝叶斯网络进行了研究,并将据此建立的数据挖掘预测模型应用于电视节目收视率预测的研究,取得了较好效果。     

基于贝叶斯网络的实时行情预测算法

贝叶斯网络说明变量集合的联合条件概率分布为自然地表示因果信息提供了一种方法.用贝叶斯网络进行预测的核心问题是选择最符合样本数据的网络结构,即根据数据样本D和先验知识ζ找出后验概率户(Sh|D,ζ)最大的贝叶斯网络S.提出了一种基于贝叶斯网络的实时行情预测算法,并对其数据结构与实现方法进行了阐述.     

基于贝叶斯网络的地铁项目施工风险管理研究

收集近年来我国施工安全风险事故发生的数据并进行整理,通过专家调查法确定出大连市地铁一期工程西安路站中存在的主要风险因素;根据各风险因素之间的因果关系,确定出相应的贝叶斯网络模型;该项目施工风险发生概率可以运用以贝叶斯网络为基础的正向因果推理技术进行预测,运用反向推理技术进行施工风险诊断.结果表明:该地铁项目施工安全风险发生概率为0.530,该数据表明地铁项目施工安全整体风险水平为中等等级.确定使大连市地铁一期工程处于危险状态的关键因素为:施工测量数据不准确、施工组织或施工方案不详细及操作过程连接不合理.     

基于改进的贝叶斯网络的机场外来物风险评估方法

为了减少机场机场外来物（foreign object debris,FOD）的风险,辨别了机场外来物的风险源,分析了机场FOD的危险性,提出了一种针对机场外来物的风险评估模型。该模型通过贝叶斯网络和灰色马尔可夫的方法分别估算跑道和机坪的FOD事故概率,然后结合事故的危险性分析结果,得到了机场外来物的风险值。最后以澳大利亚机场和中国某机场为例,检验了风险评估模型的可行性。 发现跑道FOD的风险比机坪和滑行道FOD的风险高,结果与美国联邦航空局（FAA）一致,证明了风险评估模型是可靠的。     

基于贝叶斯网络的可信概率评估方法

针对ad-hoc现存的问题,基于贝叶斯网络提出一种ad-hoc网络中评估节点可信度的模型.根据节点在网络的属性,利用贝叶斯网络,动态地计算节点可信度,模型可以根据节点关注的属性不同,调整贝叶斯网络子节点概率分布表,从而实现灵活的可信评估策略.结合贝叶斯网络,用概率统计的方法计算节点的可信度,该方法使用贝叶斯网络计算,评估节点的当前状态在历史通信记录的基础上的可信概率.仿真结果表明,本方法能够动态反映节点可信程度,及时地发现恶意攻击.     

基于贝叶斯网络的Android应用风险评估的研究

为了科学评估Android的应用风险,让用户在选择Android时有一个较好的参考依据,文章提出了一种Android应用风险值的计算方法。该方法基于贝叶斯网络建立了一个风险概率传递关系模型,据此显示Android应用的基础特征与常见恶意行为之间的因果关系,并结合马氏距离和贝叶斯公式推导出了计算Android应用的综合风险值。实验结果表明,文中所提出的风险评估方法较为可靠,同时该方法能让用户了解造成风险的根本原因,对降低应用风险值、更好地保障用户隐私和财产安全有一定的帮助。     

基于贝叶斯网络的物流无人机碰撞风险评估

为降低城市物流无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）碰撞风险,识别关键风险因素,构建贝叶斯网络模型进行风险评估。在收集7个真实无人机碰撞事故案例和文献调研的基础上,提炼出15个主要风险因素,并通过问卷调查将风险集划分为低、中、高三个等级对风险发生概率数据进行收集与评估,随后运用解释结构模型（interpretative structural modeling,ISM）对风险因素进行层级划分构建贝叶斯网络模型。根据所构建的贝叶斯网络,将收集数据导入GeNIe,对贝叶斯网络模型进行参数学习,得到无人机碰撞风险不同等级的概率分布。最后对贝叶斯网络模型进行逆向推理、敏感性分析和影响强度分析,明确导致无人机发生碰撞事故的关键因素和敏感因素,依据分析结果提出风险防控建议。     

一种贝叶斯诊断网络的拓扑结构

为了解决工程诊断中的不确定性，提出了一种基于工况-操作-故障-征兆的3层拓扑结构的贝叶斯诊断网络模型．该模型发挥了贝叶斯网络解决不确定性问题的优越性，融合了专家的经验知识，用图形化方式直观地表达了诊断中的复杂关系．应用实例表明，与传统质朴型贝叶斯诊断网络相比，该模型考虑了诊断对象的实际运行工况和操作情况，用于诊断的证据信息更充分，网络的诊断推理结果更符合诊断实际，已成功地应用于某石化公司炼油厂的烟机诊断中．     

基于贝叶斯网络的企业社交网络招聘风险评价

伴随着社交网络平台的多样化发展,社交网络招聘已成为企业关注的热点.为了有效降低企业社交网络招聘的风险,采用流程图法,结合文献研究结果和专家意见,全面分析了社交网络招聘中的风险因素,进而建立企业社交网络招聘的风险评价指标体系.基于贝叶斯网络方法提出企业社交网络招聘风险的评价模型,将模型应用于企业社交招聘风险评价的实际算例,计算得出社交网络各招聘阶段风险及招聘总风险,按照风险发生概率的大小进行排序,并提出相应的防范对策及建议,验证了评价方法的有效性.     

基于贝叶斯网络的非常规突发事件灾情评估

非常规突发事件的发生往往给人民生命财产和国民经济造成巨大损失,由于传统的突发事件评估系统大多是基于历史数据或专家经验的静态系统,使得应对非常规突发事件时无法动态地有效融合多源信息,而且大量的变量和数据往往造成评估系统计算效率偏低.因此,针对以上问题,提出了基于贝叶斯网络的非常规突发事件灾情评估方法,并且通过对贝叶斯网络模型的拓扑结构进行优化进一步提高了系统的计算效率.通过简化的核电站机组外部电网震后评估算例对所述方法进行了验证.结果表明,基于贝叶斯网络的非常规突发事件评估方法具有多源信息表示、融合以及全局更新的能力,并且可以有效地提高计算效率,适用于非常规突发事件的灾情评估.
     

粗糙集和神经网络相融合的钻井安全评价模型

针对动态性、随机性和不确定性较强的钻井作业现场,开展了安全评价的研究。提出了一种基于粗糙集和BP神经网络对作业现场进行安全评价的方法。首先以粗糙集为基础来构建BP神经网络的前置系统,对采集到的样本数据进行属性约简。其次,根据约简结果以及作业当天的事故情况完成了BP神经网络输入层和输出层的设计,并根据输入层和输出层神经元的个数通过试凑法确定网络隐含层的神经元数量范围,并采用训练样本对不同神经元个数所对应的网络模型进行训练,选择网络误差最低的网络作为所构建的网络模型。最后,选取16 d的测试样本对网络进行验证,将网络的输出同作业现场的实际结果进行比较,有14 d的网络结果与实际结果相符,测试准确率达到了87.5%。     

基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法

为了能实时准确地评估网络安全风险,提出一种基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法。该方法基于隐马尔科夫模型对目标网络进行建模,通过节点的直接风险和相关性引起的间接风险来量化节点的安全风险;考虑节点在网络中的重要性程度,结合节点安全风险,量化目标网络的整体安全风险。通过实验对所提方法进行验证。实验结果表明：该方法能够对由节点相关性和节点重要性程度所带来的网络安全风险进行量化,使得网络安全风险评估结果更加准确、可信。与传统的网络安全风险评估方法相比,该方法能够更加及时地发现网络中的异常风险变化情况,为网络安全防御策略的及时调整提供依据。     

基于贝叶斯网络时序模拟配电系统可靠性评估软件

配电系统作为电力系统的末端,直接影响着电力用户的用电情况,其影响程度与配电系统的可靠性指标有关。配电系统的可靠性指标还对系统的运行与规划起指导作用。因此配电系统的可靠性评估研究具有重要意义。随着配电系统的规模不断增大,利用解析法求解配电系统的可靠性指标更加困难。基于贝叶斯网络,采用时序模拟推理算法求解配电系统的可靠性指标,并以Microsoft Visual Studio.Net为开发环境,C#为编程语言,选用access2000数据库,开发了适合闭环设计开环运行的配电系统可靠性评估通用软件。采用IEEE测试系统RBTS母线2的F1、F2馈线作为实例,验证了该软件的可行性与有效性,结果表明该软件具有易于维护和扩充,界面友好、操作灵活方便等优点。     

基于小波神经网络的化工安全评估

鉴于传统神经网络方法解决非线性问题收敛速度慢,易陷入局部最优解的缺陷,本文通过对小波神经网络的结构及学习算法的简要介绍,结合神经网络的自学习能力,提出一种充分利用小波变换时频局部化性质的小波神经网络安全评价方法,通过用小波神经网络评价方法与BP神经网络评价方法对某大型炼油化工厂相应原始数据进行分析、对比,表明该小波神经网络评价方法较BP神经网络评价方法收敛迅速,绝对误差小,预测精度高。     

基于免疫的网络风险分布式定量评估模型

将人工免疫技术应用于网络系统风险评估中,提出并实现了一种基于免疫的网络风险分布式定量评估模型.模型依据生物免疫系统之抗体浓度的变化与病原体入侵强度的对应关系,对网络系统当前安全状况进行实时、定量的分析,从而有效地缓解网络攻击对系统造成的危害,提高网络系统的应急保障能力.仿真实验表明,模型能实时有效地对网络系统的风险进行...     

基于云模型的食品安全监理风险评估研究

为了及时预测食品安全问题,降低食品安全风险,通过分析并建立3层影响食品安全的风险因素体系,利用云模型来消除食品安全风险评估过程中的模糊性和随机性,用赋权法确定指标权重集,最后利用模糊法计算风险等级结果,从而实现对评估对象的风险等级的预测。     

基于网络安全风险评估的攻防博弈模型

如何量化网络安全风险评估的威胁概率是一个亟需解决的重要问题。网络安全攻防对抗的本质可以抽象为攻防双方的策略的相互影响。防御者所采取的防御策略是否有效,不应该只取决于其自身的行为,还应取决于攻击者和防御系统的策略。执行攻击的决定是在攻击收益和被检测可能带来的后果之间进行权衡,防御者的安全策略主要取决于对攻击者意图的了解程度。本文提出一种博弈攻防模型,量化了威胁的可能性,构建了一个风险评估框架。根据成本效益分析,笔者定义了制定支付矩阵的方法并分析该模型的平衡性。     

基于网络环境的大坝安全评价专家系统的开发

在研究网络环境下大坝安全评价专家系统的设计思想及开发技术基础上,采用基于Ｃｉｎｅｔ／Ｓｅｒｖｅｒ网络体系的”一机四库“系统的,并述了该系统各部分的组成,功能,相互接及实现方法。