基于IFTBN的不确定性时间推理方法

针对模糊贝叶斯网络模型对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,给出了直觉模糊贝叶斯网络的定义,并将直觉模糊时序逻辑理论与贝叶斯网络推理相融合,构建了直觉模糊时间贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy time Bayesian network, IFTBN)模型,提出了基于IFTBN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势估计中不确定性时间推理精度不高的问题,提高了军事态势评估系统形成正确战场感知的作战效能。最后通过典型实例验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

核安全定量评估的模糊-证据推理方法

为科学地解决核安全评估中的多种不确定性问题,综合运用模糊数学理论和证据推理方法,给出了一种分析核安全并进行安全性定量评价的模糊评价-证据推理合成计算方法,该方法主要使用模糊评价技术与证据推理将系统故障模式从底层考查,运用层次结构的近次递归评价。结合某核武器系统安全性进行了定量评定。通过举例,验证了该评估方法的有效性,为核安全管理和决策提供了定量依据。     

一种基于网络分析的语义冗余发现方法

以农业AGROVOC本体为例,结合语义万维网推理机制定性分析冗余信息产生原因,利用复杂网络分析方法量化推理过程中产生的冗余,进而确定本体中的核心概念,解决推理冗余问题。实验表明,复杂网络分析方法可从定量角度找出核心节点及导致推理产生冗余的边,并揭示了语义冗余引起的推理效率降低问题。为优化本体设计、提高推理效率提供了一种新的可行方法。     

基于故障树的复杂装备模糊贝叶斯网络推理故障诊断

复杂装备的小批量、个性化定制属性, 注定了其生命周期过程中存在着相对较多的不确定性, 故障隐患必不可免, 故障诊断尤为重要。因此,提出基于故障树的复杂装备模糊贝叶斯网络推理故障诊断模型。首先, 通过分析复杂装备的结构组成, 建立复杂装备的故障树模型。其次, 利用故障树转化法, 构建基于故障树的贝叶斯网络拓扑结构。然后, 针对复杂装备结构数据缺乏和专家打分的不确定性, 通过模糊集合论方法确定条件概率等参数。最后, 进行案例研究, 利用模糊贝叶斯网络推理中的因果推理和诊断推理, 诊断出案例中的故障(潜在故障)节点, 证明了所提方法的有效性。研究成果不仅解决了贝叶斯网络中利用搜索函数构建最优网络不符合实际的问题, 也通过模糊集合论解决了复杂装备数据缺乏和专家打分不确定性的不足。所提模型不仅适应于过程诊断中故障的确定, 同时也适用于事前诊断中潜在风险的识别, 而且对于故障(或潜在故障)节点的改善效果还能起到检测评估的作用。     

基于贝叶斯网络和直觉模糊推理的态势估计方法

将直觉模糊推理理论与贝叶斯网络推理相结合,提出一种基于直觉模糊理论和贝叶斯推理网络的态势估计方法。首先,分析当前贝叶斯网络推理的特点与不足,建立基于直觉模糊函数的贝叶斯网络推理模型;其次,证明直觉模糊函数在贝叶斯网络推理中是可传播的;最后,用实例给出评估结果,验证方法的有效性和模型的正确性。采用实例说明,当证据节点犹豫度较大时,一般贝叶斯网络推理得不到正确的结果,而该方法克服了此缺点,能够得到正确的推理结果。     

基于FBN的UCAV对地攻击战斗损伤评估

针对战场战斗损伤评估信息的多样性、不确定性和模糊性,基于模糊理论易于将清晰变量离散化与贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,提出应用模糊贝叶斯网络对UCAV对地攻击效果进行分析评价,建立了对地攻击损伤评估的模糊贝叶斯网络模型,给出了基于模糊贝叶斯网络的损伤评估的推理决策方法,并且对该方法进行了仿真分析.仿真实例表明,基于模糊贝叶斯网络的损伤评估模型能够提高战斗损伤评估的准确度,而且推理简单,易于实现.     

基于离散模糊动态贝叶斯网络的空战态势评估及仿真

自动准确地进行空战态势评估是无人作战飞行器（UCAV）自主作战，或有人作战飞行器（MCAV）的辅助作战决策系统必须解决的技术，也是进行威胁评估和战斗决策的基础。为了解决空战态势评估的建模和实现问题，提出了用模糊动态贝叶斯网络实现空战自动态势评估的方法，推导了离散模糊动态贝叶斯网络的推理算法，建立了空战白动态势评估的离散模糊动态贝叶斯网络模型，并进行了仿真验证。仿真结果表明，依据离散模糊动态贝叶斯网络所建立的空战态势评估模型，能够准确地跟踪战场态势的变化，及时发现态势的转换边界，而且在观测值出现偶然误差或者错误时，仍然可以给出正确的评估结果。     

基于M-ANFIS-PNN的目标威胁评估模型

目标威胁评估的目的是根据目标的属性和状态信息对目标的威胁程度进行定量估计,为后续作战决策提供辅助支持。现有威胁评估模型大多依赖于数值信息,难以有效处理包含定性、定量数据的目标特征信息。基于此,提出一种改进的自适应模糊神经推理系统模型。在自适应模糊神经推理系统的基础上,引入前件影响矩阵和后件影响矩阵对定性数据进行处理,使得定量、定性数据的影响同时作用于模糊规则的前件参数和后件参数;为了进一步提高模型的输出精度,将自适应模糊神经推理系统的输出层替换为多项式神经网络;通过基于Gower距离的近邻传播聚类算法对改进模型进行结构辨识,确定模糊规则的初始参数。仿真实例验证了所提方法的有效性与可行性,与其他混合属性数据建模方法相比,所提方法具有较高的预测精度,可为作战指挥决策提供有效的辅助支持。     

面向复杂定性系统的知识建模及联合仿真方法研究

广泛存在于社会经济、国防工业等领域的复杂系统由于其具有系统机理及组成关系复杂、系统内部与环境间交互关系复杂、总体行为呈现非线性、涌现等特点,使得传统的定量建模仿真技术难以描述系统的复杂性特点。以实现定量模型与定性知识混合的系统建模描述与联合仿真为目的,在总结已有建模仿真方法的基础上,提出了复杂系统定性定量综合建模与仿真平台体系结构,并重点研究了定性建模和定性定量联合仿真两大关键技术。研究提出了一种支持定量/定性混合的图形化的复杂系统模糊定性知识建模方法——模糊因果导向图（模糊CDG）并探讨了其语法及推理方式,给出了基于自学习人工神经网络构建隶属云模型的定性定量转换方法。最后给出了研究成果在智能飞行器仿真领域的初步应用,并对进一步的研究工作进行了展望。     

基于遗传算法的模糊神经网络智能控制器及其应用

提出了一种基于遗传算法的模糊网络控制系统,该系统采用模糊神经网络结构实现,它用遗传算法优化具有全局性的隶属函数参数,而用ＢＰ算法调节和优化具有局部性的网络权值参数。仿真结果表明该控制器可大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性和鲁棒性。     

基于IFSTR的抽象化空间推理方法

针对现有空间推理方法难以有效处理复杂不确定空间拓扑信息的缺陷,在分析空间实体直觉模糊划分的基础上,构造了直觉模糊九交矩阵模型,用直觉模糊空间关系向量定量描述各实体间的空间拓扑关系,并提出了一种基于此的抽象化空间推理方法,提高了空间推理的准确性,较好地解决了战场评估的时效性问题。最后通过实例验证了该方法的有效性和优越性。     

一种基于划分聚类和模糊神经网络的机器学习方法

将基于划分的模糊聚类算法和一般模糊极小极大神经网络分类算法相结合，提出了一种新的机器学习方法，实现了基于类比的案例推理学习模型。具体实现思想是，首先利用基于确定性退火技术的划分聚类算法对已知案例进行聚类标识，由所得结果建立一般模糊极小极大神经网络分类模型，然后用该模型实现新目标问题的案例相似性检索，最后针对目标问题结果案例完成案例学习。通过实例表明，该算法具有较好性能，并在基于案例推理的固体火箭发动机总体设计中成功应用，得到了论域覆盖面大的设计结果集。     

矿井优化设计预处理的混合专家系统

介绍了一种用于矿井方案优化设计预处理的混合专家系统——基于神经网络与规则推理的专家系统；阐述了该混合专家系统的基本结构及实现过程，提出输出向量的模糊分类；此外，简要介绍了该系统的实际应用。     

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.     

一种基于T-模运算的模糊联想记忆学习算法

提出了基于一类最大T-模运算的模糊联想记忆连接权矩阵神经网络学习算法，并且给出了严格的理论证明，该算法成功地解决了多模糊模式对的存储问题。对于给定的模糊模式对，若这些模式对存在连接权矩阵，则该算法很容易求出它们的最大权矩阵，如果这些模式对不能够用一个连接权矩阵来存储，应用本文的算法，可以应用尽可能少的连接权矩阵来存储，从而可以有效地减少存储空间。     

基于定性定量集成推理的单输入模糊控制器的设计

提出了定性变量及定量变量的新概念,并将二者的综合集成推理应用到单输入模糊控制器的设计之中.将定性变量作为判断条件随时判断系统的动态特性,定量变量作为唯一的输入变量,可以有效地减少模糊控制规则的数量,同时保证被控对象具有优良的动态性能.将耗散结构理论应用于模糊系统的稳定性分析之中,从能量衰减的角度分析了系统稳定的本质.     

基于直觉模糊逻辑的插值推理方法

针对直觉模糊逻辑及命题演算,揭示了规则前件与规则后件中模糊论域之间的映射关系,提出利用隶属度与非隶属度计算直觉模糊逻辑的插值推理方法.研究了在连续空间与离散空间状态下线性插值的推理合、成方法,包括直觉模糊取式推理、直觉模糊拒式推理及直觉模糊假言推理,推导了相关的推理合成运算公式.以具体算例验证和表明了所推导方法的正确性和有效性,以及对方法进行验证的详细步骤.     

基于D-S证据融合和直觉模糊贝叶斯网络双向推理的景区游客拥挤踩踏故障诊断分析

针对不确定条件下景区游客拥挤踩踏故障诊断问题,本文提出一种新的直觉模糊贝叶斯网络双向推理模型.首先,利用直觉模糊集表示专家对贝叶斯网络节点先验概率信息的模糊语言判断,并基于模糊可能性-概率变换公式,得到不同专家给出的节点先验概率值.其次,运用D-S证据合成规则进行信息融合,得到节点先验概率值.最后,结合贝叶斯网络模型,实现贝叶斯双向推理和重要度分析,并以华山景区为例进行实证分析.研究结果表明,本文方法可有效克服“去模糊化”方法导致的信息损失,为解决不确定环境下故障诊断和贝叶斯推理提供崭新途径.     

基于定性推理与定量仿真集成的故障诊断推理

阐述了故障诊断推理过程中知识的概念、类别和关系，从知识的获取、组织和表示等方面对定性和定量知识的集成进行了研究，并提出了基于定性推理和定量仿真集成的综合诊断推理方法，结合复杂系统试车数据的仿真诊断结果表明，该方法能有效地消除推理结果中的奇异性，从而改善了定性推理方法的性能。     

基于模糊证据推理的系统风险分析与评价

针对系统风险分析与评价中面临的模糊不确定风险信息建模问题,以及风险因素信息融合问题,在模糊集理论与证据理论研究的基础上,采用模糊证据推理技术, 提出了基于模糊证据推理的系统风险分析与评价方法的具体算法与处理操作流程.首先通过故障模式及影响分析进行风险识别,采用模糊信度结构模型建立风险不确定性的统一描述框架, 然后通过数据预处理算法、模糊证据推理信息融合算法以及模糊风险排序方法完成风险评价结果计算; 文末以某航天发射场火箭推进剂加注系统风险分析为例,验证了方法的可行性与有效性.该方法定量化分析系统部件的风险程度,为后续风险应对措施的制定提供辅助决策支持.