一种基于贝叶斯理论的软件可靠度评估方法

针对目前软件测试过程中可靠性度量方法匮乏的不足,提出了一种新的基于贝叶斯理论的软件可靠度评估方法,该方法通过分析软件模块间的影响关系构建贝叶斯网络,利用贝叶斯方法和经验数据评估贝叶斯网络中各节点的可靠度.给出了可靠度计算的详细推导过程,并通过一个具体实例解释了计算过程.该方法能重用已有的测试结果,计算速度快,简单易行.通过对每个模块提供数值可靠度估算,可以作为测试用例选择的依据,降低了测试成本,从而很好地为软件测试提供支持.     

基于贝叶斯网络的一种常规雷达目标识别方法

现役的常规雷达一般不具备径向上和横向上的高分辨率,雷达所揭示的目标信息非常有限。贝叶斯网络基本原理基于概率论的统计知识,作为一种分类器,它使错误的分类概率最小。文中将它引入雷达目标识别,将这些有限的信息利用起来实现对雷达目标的粗分类,取得了不错的效果。     

基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别

针对红外电厂目标识别问题，提出了基于贝叶斯数据融合的多尺度目标识别方法．该方法研究了前视成像末制导过程中图像目标尺度变化引起的视点角度和特征尺度变化规律，建立了分层次的时空特征模型，根据显著性选取目标特征，采用贝叶斯网络把不同尺度下的显著性特征进行融合，得到正确的识别结果．实验表明，该方法能将多尺度目标的不精确、不完整的特征进行融合处理，从而完成了目标的可靠识别．     

基于贝叶斯决策理论的NSHV分段建模威胁评估

临空高超声速飞行器（Near Space Hypersonic Vehicle,NSHV）具备复杂的运动模式和高动态特点,传统的威胁评估方法运用于NSHV时在评估要素选取和评估动态性等方面存在不足。从NSHV的飞行路径入手,将其划分为3个主要的飞行阶段,通过分析其各阶段运动特点和预警探测、拦截能力等因素,基于贝叶斯推理、决策理论建立起NSHV多阶段威胁评估模型,并通过先验概率将各阶段进行关联,保证了评估的继承性,最终建立典型场景进行仿真验证,仿真结果反映的威胁变化符合NSHV的作战特点和所给观测数据,证明该方法更适应NSHV的动态特性,能够为指挥员进行防御作战辅助决策提供支持。     

基于贝叶斯概率的运动目标识别方法

为了能够简单并且有效地识别红外图像序列中的运动目标,提出了一种新颖的基于贝叶斯概率计算的目标识别方法。在初始帧中利用相关算法实现对目标的初始定位,分析当前目标识别属性,建立判别函数。计算当前帧中连通区域的概率判断其为目标类或者背景类。对当前帧中的目标定位后,更新模式向量,用于下一帧中该类目标的识别。实验结果表明,该方法根据目标的识别属性,通过概率计算能够快速有效地识别运动目标,计算量小,所涉及的算法适于嵌入式系统实现,具有较好的鲁棒性。     

一种基于粗糙集的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类器的计算过程只有在完全数据库中才成立,而基于相似关系的粗糙集模型具有处理空值的功能,并且提供了属性离散化和约简技术,可以改善属性间的依赖关系。因此,将两种不同的软计算方法相结合,利用粗糙集合理论先把决策表补齐,再对数据进行约简,然后结合朴素贝叶斯分类器,得出分类结果。实验证明这种方法不仅简化了数据和模型的规模,也具有对不完全数据的分类能力。     

基于贝叶斯理论的垃圾邮件算法研究

为减少垃圾邮件在服务器端的出现,以贝叶斯理论为基础,探讨了可在邮件服务器端实现过滤和自我升级的系统;以合法和非法两类邮件的分析为基础,采用贝叶斯模型生成过滤器,用真实邮件进行仿真操作,验证了模型的可行性。     

一种基于粗糙集合理论的树扩张型贝叶斯网络分类器

在许多实际问题中朴素贝叶斯分类器的属性独立性假设是不成立的,为了进一步提高分类精度,许多研究者提出了一些试图放宽属性独立性假定的方法,其中树扩张型朴素贝叶斯分类器是近来广泛研究的一种有效的方法．基于基本粗糙集合理论中属性不精确或部分依赖关系的定义,提出了一种新的选择性受限树型贝叶斯网络分类器．通过实验表明该分类器在大多数实际问题上比当前两种最新的TAN分类器具有更低的误分类率,并且保持了计算上的高效性．     

一种基于覆盖率的功能验证方法

针对功能验证的特点，在传统功能验证的基础上，引入覆盖率作为验证程度的反馈信息，从而有针对性地完善了验证环境，提高了验证程度．并以一款8位MCU为例，介绍了基于覆盖率的功能验证方法的具体实现．     

一种基于贝叶斯网络的威胁估计方法

为有效处理地面战场威胁估计问题,提出了一种基于贝叶斯网络的威胁估计方法。根据专家知识建立贝叶斯网络模型,通过匹配算法实现态势估计记录与贝叶斯网络中态势节点的匹配,并根据证据可信度及先验概率动态实现态势节点的概率赋值,利用Pearl消息传播算法计算威胁等级节点各取值的概率值,最终获得威胁等级决策。针对一个简化的贝叶斯网络模型,采用该方法进行了不同先验概率及态势下威胁等级的仿真评估,所得结论与人工判定结论基本吻合,表明该方法可有效地应用于地面战场威胁估计领域。     

一种基于贝叶斯算法的页面置换评测系统

页面调度算法会影响到操作系统的性能,文章针对操作系统的效率提高性评估原则,提出了一种基于贝叶斯算法的页面置换策略评测系统。通过这种评测系统促进页面置换策略的改进,从而提高操作系统的性能。     

一种视频对象提取与跟踪的新方法

针对视频对象的分割问题，提出了一种新的视频对象提取与跟踪方法．首先采用分水岭分割和区域合并的方法进行初始分割，再通过光流场估计和全局运动估计计算全局运动的残余误差，在分割的每个区域上利用残余误差数据进行假设检验以确定运动区域，组合所有的运动区域即可提取完整的视频对象．然后使用双向投影的方法在后续帧中快速准确地跟踪视频对象，前向投影用来定位视频对象和简化分割计算，后向投影则用来确定每个分割的区域是否属于跟踪的视频对象．对MPEG-4测试序列的实验结果表明，本方法具有良好的分割性能．     

基于弦理论的目标轮廓提取方法

为保证目标轮廓的连续性,以弦理论为基础,在满足Dirichlet边界条件下,建立目标轮廓能量泛函模型.通过把目标轮廓曲线看作离散粒子相互作用组成的系统,构造粒子运动的响应函数,模拟粒子间的相互作用,采用增量法,逐步搜寻满足条件的轮廓曲线,在满足能量泛函最小时,提取出目标轮廓.实验结果表明:通过设置相关参数,能够有效提取出目标轮廓曲线,保证轮廓曲线的完整性,使得曲线支持无级缩放.该算法只须给定两个端点就可提取一条开目标轮廓曲线,减少了目标轮廓提取人工交互次数,提高了工作效率.     

一种新的Bayes网络条件概率学习方法

针对大规模Bayes网络的条件概率赋值问题,提出一种学习方法.首先使用类层次结构定义一种新的基于层次的Bayes网络模型,用于表示大规模Bayes网络.然后将训练数据集由单个数据表的形式转化成多表数据库,其中每个数据库表对应一个Bayes网络模块.在此基础上导出条件概率计算公式,从每个数据库表中算出相应的Bayes网络模块的条件概率表,由此实现对整个层次Bayes网络的概率赋值.通过适当增加数据库表的数目来控制每个表中属性的个数,保证计算的可行性.将层次Bayes网络及计算公式用于解决图像中文本的自动检测与定位问题,实验结果表明了它们的有效性.     

基于模糊理论和BN的燃气轮机健康状态评估方法

针对小样本条件下燃气轮机的健康状态评估问题,提出了基于模糊理论和近等式约束的贝叶斯网络的燃气轮机健康状态评估方法。用模糊理论整合专家先验知识,以近等式约束的形式将其融合到贝叶斯网络参数学习中,再通过贝叶斯网络模型得到燃气轮机健康状态。以某型燃气轮机为例进行仿真,结果表明,该型燃气轮机处于正常状态,与实际运行状态相符,验证了方法的可行性,具有一定的工程应用价值。     

一种基于纹理图像的目标提取方法

提出了一种基于纹理图像的目标提取方法。该方法基于随机掩膜来进行目标边缘的提取，目的是检测蕴藏在纹理中的目标。结果表明：提出的方法能够检测到隐藏在纹理中的目标，具有较好的效果。     

一种基于贝叶斯网络和博弈论的信息融合模型

针对多源信息融合问题,以博弈思想为指导构建博弈信息融合模型,在贝叶斯网络表示的基础上提出用于博弈融合模型的融合算法.在具体算法的研究中,按照博弈信息融合模型的要求,对原有的贝叶斯网络算法中节点判断算法和Parzen窗融合算法进行改进并将两者相结合,提出了博弈融合态势评估算法,并从理论上分析了融合算法的最坏时间复杂度.将博弈信息融合模型及其贝叶斯网络算法应用于交通状态预测中,针对交通车流量、车速、车流密度等多源动态问题,构建合适的贝叶斯网络模型,实现交通状态的预测,给出预测的仿真结果.     

对面向对象分析法进行比较评估的一种新方法

提出一种新的比较框架，其中包含了一系列面向对象分析（OOA）方法共同的基本特性．以5种著名的面向对象分析方法为例，阐述了如何通过它们的特性细节，对面向对象分析方法进行分析、比较和评估．     

基于贝叶斯方法的知识发现

贝叶斯方法是概率统计学中一种很重要的方法。贝叶斯网络就是根据各个变量之间概率关系用图论方法建立的模型,本将概率统计的贝叶斯规则应用于知识发现,建立图论模型进行数据挖掘,章最后应用贝叶斯网络对于实际的数据库进行知识发现,其结果说明了这种方法的有效性。     

基于贝叶斯理论的多模型结构识别的试验研究

基于贝叶斯理论的抽样方法,对结构的多模型结构识别问题进行试验研究.采用基于贝叶斯理论的多模型结构识别的概念与基本框架,以及马尔科夫链-蒙特卡洛模拟(MCMC),建立了有限元模型库.针对MCMC在参数维度较高时不易收敛和计算效率低下等问题,提出了一种改进的MCMC抽样方法来进行多模型结构识别.利用Matlab-Strand7的交互访问技术(API)能够进行大型结构有限元模型的参数自动修正,在获得校验后的有限元模型库后,能基于有限元模型的后验概率分布进行预测.为了验证该理论的可行性和有效性,针对一根简支梁的数值算例和一座实际大跨钢管混凝土桁架系杆拱桥进行了基于贝叶斯理论的结构识别研究与响应评估,并使用传统的单模型结构识别方法——遗传算法(GA)进行对比分析,结果表明本文提出的基于贝叶斯理论的多模型结构识别方法能够更好地进行结构响应预测.