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。     

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。     

基于超网络的水面舰艇编队体系演化模型

 动态演化是研究编队体系（SoS）结构优化和效能评估的认知根基。针对编队实体的异质性、系统的耦合性和体系的涌现性,从信息驱动性、功能涌现性、结构时变性、整体关联性4方面归纳水面舰艇编队的演化特征。分析了编队体系作战要素,将水面舰艇编队体系作战分成战前编队体系张成、战中编队体系对抗两阶段进行体系结构抽象。建立了编队体系的超网络模型,从不同的视角建立超网络概念模型和结构超网络模型。提出了基于超网络的任务驱动渐进演化模型和信息驱动激进演化模型,并给出演化模型的计算方法。通过编队体系作战的计算示例可知,演化模型能有效地动态描述编队体系对抗过程,可为编队结构优化和效能评估提供有力支撑。     

基于贝叶斯网络的态势估计模型研究

介绍了静态贝叶斯网络模型在态势估计中的具体应用和算法实现,重点分析了态势估计中的态势、事件关系抽象为贝叶斯网络后,态势-态势连接、事件-事件连接、态势-事件连接在贝叶斯网络中的推理过程,最终建立了态势估计的具体模型。     

参数在线学习的动态贝叶斯网络态势估计算法

为快速实现对战场态势的精确估计,提出了参数在线学习的动态贝叶斯网络方法:在基于专家知识确定的动态贝叶斯网络结构模型基础上,用前向递归方法对网络模型的参数进行估计.针对战场态势模型的观测值具有小样本的特性,以狄利克雷分布作为样本的先验分布,采用矩估计法对先验分布的超参数进行估计,以该先验分布的等价样本与观测值实现对网络参数的学习和对战场态势的估计.仿真实验结果表明,应用该方法实现态势估计具有较高的实时性和准确性.     

贝叶斯动态线性模型的组合预测

组合预测就是将随机变量或向量的点预测进行组合，这些预测是根据几个模型所给出的，一般的方法是求这些点预测的算法平均值。本文给出的是根据模型的预测精度确定权的贝叶斯动态线性模型的组合预测，它的预测精度比取算术平均值的预测精度高。     

基于贝叶斯网络的供应扰动风险态势分析

运用贝叶斯网络对供应链中供应扰动风险的相关因素进行量化分析,得出了在供应扰动情况下以最短时间恢复正常生产是减少损失的最有效措施,而追加生产量不会大幅度降低损失.最后选择一个典型供应扰动案例,对基于贝叶斯网络的供应扰动风险态势进行算例分析,证明了模型的可行性和结论的合理性.     

舰艇编队交战战损计算方法研究

基于蒙特卡洛法较为细致地描述了舰艇编队多回合交战过程,提出以舰艇生命力值反映舰艇的毁伤状况,形成了计算舰艇编队交战损耗的一种新方法.     

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.     

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。     

油藏预测中的贝叶斯网络融合方法

针对油藏分布预测的问题,提出了一个贝叶斯网络融合模型并设计了相应的算法.数据预处理时,为消除对地质、测井、钻井等多个专业和领域的数据分类所产生的误差,采用了数据聚类分析中k-平均算法,并针对专业领域数据的特点对算法进行了扩充与优化.最后,融合中心将贝叶斯网络输出的客观概率知识与领域专家知识进行主观融合,得出结论.实验表明,这一方法解决了油藏问题研究中传统方法(单一神经元网络模型方法)设计困难,训练周期长、速度慢,分类结果不精确等缺点,可以满足油藏分布预测的要求.     

一种基于周期的动态贝叶斯网络预测模型

本文提出一种基于周期性数据的动态贝叶斯网络预测模型.由于充分考虑到原问题的周期特性,因此有效的提高了预测的精确度.特别的,应用于我国电力增长率问题,该模型取得较好的效果.     

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.     

基于动态贝叶斯网络的网络舆情预警模型

近年来多发的网络舆情事件频繁考验着政府的导控能力,利用动态贝叶斯网络对网络舆情进行预警具有重大的现实意义.在参考现有模型的基础上,细化指标体系,增加维度,结合专家意见和实际情况,构建网络舆情预警模型,并对典型网络舆情事件进行展开分析和原因诊断.将40个网络舆情案例作为训练集导入模型,对模型进行有效性验证,得到的结果 与...     

一种基于动态贝叶斯模型的大型IP网络故障诊断方法

为了提高IP业务的服务质量,利用告警等症状和已有知识快速准确地定位根故障十分重要。基于贝叶斯网络的不确定推理方法是近年来广泛应用的一种故障诊断方法。目前,基于静态贝叶斯网络的故障定位只是利用当前信息进行故障诊断,无法处理时间信息;而已有基于动态贝叶斯网络的诊断算法复杂度太高,不适用于大型网络。本文针对大型IP网络,建立用于故障诊断的动态贝叶斯模型,并对基于动态贝叶斯网络的一种通用的精确算法进行改进,实验证明它能够对大型IP网络快速准确的定位故障。本文方法充分利用告警库中的历史数据和当前症状信息,对当前的系统状态进行估计,完成故障诊断。     

基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法

为准确地对交通流状态进行辨识,进而支持交通流实时诱导系统有效运行,结合速度、流量与车道占有率3种交通流参数,将贝叶斯网络用于交通流状态辨识,提出了基于动态贝叶斯网络的交通流状态辨识方法. 利用英国南安普敦市的实际数据对上述方法进行了仿真验证. 验证结果表明,利用动态贝叶斯交通流状态辨识方法可以更加准确地判别出交通流所处的运行状态,这为智能交通系统,特别是交通流实时诱导系统,提供了一定的理论支持.      

基于动态贝叶斯网的状态预测

 由于状态的取值不仅依赖于前一时刻状态而且还受到多种随机因素的影响,因此预测模型应当能够表示出变量之间的这些依赖关系.而动态贝叶斯网络是解决此问题的一个有效工具.基于动态贝叶斯网提出了一种状态预测模型,并根据随机事件之间的互信息量提出了节点之间的支持度,还提出了利用支持度的证据传播算法来修正预测结果的方法.最后,给出了综合预测过程.     

一种基于贝叶斯网络的故障预测方法

为了研究故障在复杂工程系统中的传播机制,根据关键节点的状态异常信息预测系统发生故障的概率,提出一种基于贝叶斯网络的故障预测方法.根据工程系统自身固有的网络拓扑结构,构建了多层贝叶斯网络模型,利用定性趋势分析法将时间信息融入网络节点中,使得网络具有处理时序信息的能力,便于进行故障传播机理分析和故障预测.提出了基于元器件健康度的根节点故障概率确定方法,针对完备数据集和非完备数据集,选择不同的参数学习方法确定贝叶斯网络的条件概率表,采用多树传播算法进行联合概率推理,由系统根节点运行状态推测其余节点的故障概率.算法在Quanser三自由度四旋翼直升机上进行了仿真应用,结果验证了该方法的可行性和有效性.     

基于复杂网络拓扑性质的网络态势预测方法

为揭示网络态势时间序列的动力学特征和变化规律,提出一种基于复杂网络拓扑性质的网络态势预测方法.对网络态势时间序列进行粗粒化处理、节点编码和网络连边以构建态势复杂网络,利用点强度、强度分布、介数中心性、加权聚类系数、平均路径长度等复杂网络拓扑指标分析网络态势变化的规律,并基于模态复现的思想进行网络态势预测.实验结果表明:态势复杂网络节点之间的转换主要通过少数关键节点进行,网络态势的变化具有幂律性、群聚性和短程相关性;与现有预测方法相比,本文方法无需复杂的样本训练和参数优化过程,在状态预测方面具有较高的准确率.     

基于时效性分析的动态贝叶斯网络故障诊断方法

针对柴油机多源信息故障诊断中,由传感器采集的不确定性信息造成的融合误差问题,从多源传感器信息时效性角度,提出一种基于信息时效性机会窗口的动态贝叶斯网络故障诊断方法.首先,根据多源传感器不确定性信息的变化规律建立信息时效性机会窗口,计算得到目标状态偏离信息;其次,利用目标状态偏离信息动态调节贝叶斯网络观测节点信息效用,降低不确定性信息对融合误差的影响.R6105AZLD柴油机台架试验表明,引入该方法后故障诊断灵敏度增强,故障后验概率的对比差距提高到35%.