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.     

基于的贝叶斯理论的多系统定位融合算法

针对传统多系统融合定位中协作性较差,自适应性不足的问题。为了多系统定位达到更好的效果,提高多系统协同定位算法中信息融合的高效性、场景间切换的适应性,本文对传统的多系统定位融合算法进行了改进。该算法采用贝叶斯理论,多系统观测数据融合输入,建立贝叶斯概率观测模型,对多系统间定位信息直接交互,通过扩展卡尔曼滤波理论估计定位信息。在此基础上,利用各系统滤波新息和方差对场景间切换时系统概率进行实时更新,将估计结果以系统概率加权方式融合输出;仿真结果表明,在相同观测条件下,本算法与传统定位算法相比,具有更好的稳定性及自适应性。     

基于贝叶斯理论的多系统定位融合算法

针对传统多系统融合定位中协作性较差,自适应性不足的问题,为多系统定位达到更好的效果,提高多系统协同定位算法中信息融合的高效性、场景间切换的适应性,对传统的多系统定位融合算法进行了改进。采用贝叶斯理论,多系统观测数据融合输入,建立贝叶斯概率观测模型,对多系统间定位信息直接交互,通过扩展卡尔曼滤波理论估计定位信息。在此基础上,利用各系统滤波新息和方差对场景间切换时系统概率进行实时更新,将估计结果以系统概率加权方式融合输出。仿真结果表明,在相同观测条件下,改进算法与传统定位算法相比,具有更好的稳定性及自适应性。     

自适应安全分析和监测系统机理分析

对探测具有低信噪比特征的恐怖分子活动问题,其中包括"恶性的"或("恐怖分子活动")交易和嘈杂的("良性的")交易,提出了以隐马尔可夫模型和动态贝叶斯网络为基础的自适应安全分析和监测系统,用于帮助情报人员识别恐怖威胁,预测恐怖分子的可能活动.作为一种以交易为基础的分析工具,类似于有噪声背景的目标跟踪问题,将一系列在现实交易中可疑的人、地方和事情作为数据输入,利用隐马尔可夫模型,在前置变量法和时序似然比探测算法的基础上,提供描述恐怖分子网络节点状态的部分(不完整)观测数据的软性证据;构建分层贝叶斯网络,软性证据以可能性信息形式从隐马尔可夫模型传送到贝叶斯网络进行信息融合,用于升级贝叶斯网络的推理.和反恐网络模型相结合,自适应安全分析和监测系统收集、共享、识别信息,并且评价和预测恐怖分子网络的状态,为抑制可能的恐怖威胁给出可行性建议.     

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.     

基于局部模型的再入滑翔类飞行器轨迹在线调整算法设计

针对再入滑翔类飞行器滑翔过程各种复杂条件不确定以及任务不确定问题，将轨迹离线优化与在线调整相结合，提出了一种基于局部模型的轨迹在线调整算法。该算法利用离线Radau伪谱函数表征飞行轨迹，构建轨迹局部模型，并通过轨迹约束空间离散化形成局部模型集；在线运行过程中，引入模糊聚类思想，设计了一种基于模糊隶属度的局部模型子集构建与更新方法，根据实时飞行状态以及任务约束构建与更新局部模型子集，并采用加权融合方法实现轨迹在线生成。最后，通过仿真分析验证了算法的轨迹生成与在线调整性能。     

部分可观时间Petri网故障的贝叶斯诊断

针对双组元推进系统中环境复杂且部分关键信息无法通过传感器获取,提出基于部分可观时间Petri网故障诊断性的贝叶斯估计方法。研究了基于部分可观时间Petri网的双组元推进系统故障诊断性的贝叶斯估计问题。系统过程的变迁分为可观和不可观,结合变迁触发关系和变迁时间信息,建立Petri网模型的状态类图。遍历所有满足可观测变迁触发时间和序列信息的路径,对于诊断结果为可能故障系统,建立故障变迁对应的贝叶斯Petri网模型,将不可观变迁设置为贝叶斯变迁,根据可观变迁触发状态估计不可观变迁触发概率,进一步判断系统故障状态。最后,建立了基于部分可观Petri网的整体推进系统模块,通过仿真实验验证了算法的有效性。     

利用确定性树突状细胞算法在线检测僵尸网络

将人工免疫系统算法应用于对僵尸网络的实时监测,提出一种基于确定性树突状细胞算法的在线检测模型.通过结合僵尸网络的特征定义行为信号,基于启发信息实现僵尸网络的主机端实时监测.使用标准数据集对模型的有效性进行实验验证,实验结果表明,该模型具有实时性、行为定义简单、可接受多种启发式信息定义的优势,且检测僵尸网络系统的漏报率与误报率均较低.     

IFS-BN结合的辐射源威胁评估方法

针对辐射源威胁评估实时性、复杂性和信息不确定性的问题,将直觉模糊集与贝叶斯网络相结合,提出一种基于IFS-BN的辐射源威胁评估方法。IFS-BN算法通过直觉模糊集刻画贝叶斯网络的节点信息,充分描述节点信息的确定性,不确定性以及犹豫度。同时,将直觉模糊集求得的各辐射源先验概率代入贝叶斯网络模型之中,得出后验概率进行威胁等级排序,并在此基础上建立了相应的评估指标体系。仿真分析表明,算法具有较好的可行性与有效性。与经典贝叶斯网络评估方法相比,IFS-BN算法的结果更加客观合理。     

物理层网络编码与LDPC码联合系统设计及性能优化

在双向中继通信系统中,针对物理层网络编码与LDPC码联合方案编译码算法复杂度较高、译码运算时间较长等问题,提出了一种新的系统性能优化方案.首先设计了基于QPSK调制的物理层网络编码与LDPC码联合通信系统模型,给出中继映射方案和系统各节点译码算法;然后分析了联合通信系统中LDPC码的码率、码长、最大迭代次数等因素对系统误比特率性能的影响,对系统性能进行改进优化;最后对系统译码迭代方案进行优化.实验仿真表明,该通信系统优化方案能够保证良好的译码性能、缩减译码运算时间、提升信息交换效率.     

基于半定性贝叶斯网络的建模方法研究

在定性贝叶斯网络的基础上,提出一种既包含定性符号信息,又包含概率分布定量信息的半定性贝叶斯网络,用以集成多个专家的知识和经验,通过一个与专家反复交互的过程,构建出相关问题领域的稳定的贝叶斯网络模型。提出利用区间数来统一表达多个专家的定性或定量的判断意见,给出了在半定性贝叶斯网络中进行概率推理的区间数传播算法,并通过算例验证其有效性。     

基于贝叶斯网络的卫星姿态控制系统健康评估

结合专家知识和数据建立卫星姿态控制系统贝叶斯健康评估网络,考虑卫星在轨存在多种工作模式,利用样本数据建立和存储典型工作模式下的健康评估网络,提高实时健康评估网络的建模效率,同时利用实时数据实时更新贝叶斯健康评估网络结构和参数,以提高评估结果的准确性.仿真结果显示该方法能根据卫星姿态控制系统的实时数据准确推理出系统的实时健康状态,具有一定的可行性和有效性.     

图像分块的贝叶斯压缩感知算法研究

为增加信号重构的可信度和减少重构过程的人为干预,采用贝叶斯压缩感知的方法,将待重构信号赋予先验分布,不仅重构出信号参数,并能同时获得信号参数的置信区间,以此实时调整重构模型使信号恢复达到最佳。基于拉普拉斯分级先验模型的贝叶斯压缩感知算法,对图像进行合理分块,用不同比率对分块图像压缩,并在重构过程进行分级处理,进一步减少运算时间,最终使用相关向量机(RVM)实现了稀疏信号的最大后验概率估计。实验结果表明,通过和传统算法相比较,上述算法使得重构图像质量得到明显提高,并且相比于全局贝叶斯压缩感知算法具有更好的实时性。     

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.     

基于竞争性SIR模型的电力社会耦合网络谣言影响研究

为研究智能电网与在线社交网络耦合过程中,智能电网面对来自在线社交网络中谣言电价传播威胁问题,基于SIR模型分析谣言传播与控制的优势,构建了基于SIR模型的竞争性谣言与辟谣信息传播模型来表征在线社交网络中的谣言传播与控制过程来研究受谣言影响用户集合,接着以Louvain算法思想将在线社交网络用户社区化建模出电力网与在线社交网“部分一对多”耦合网络,针对所构建的模型设计了一种考虑不同用电群体的受影响用户负荷变化,对电力系统负荷变化的影响方法;进一步在IEEE30节点系统与Facebook在线社交网络构造的耦合网络中,得出不同的辟谣信息的开始传播时间、种子节点数量等因素在谣言传播情况下对电力系统负荷变化以及输电线路线路过载风险率的都具有显著影响.     

基于MatLab的线性网络及其灵敏度分析

将线性电路网络转换成信号流图,以系统环节的信息变换、环节问的信息传递和互连方式来代替实际的电路网络,消除电流的负载效应,明确信号间的运算关系.针对网络分析中的灵敏度问题,通过附加灵敏电源点的方式,推出灵敏度计算关系.根据MatLab的数值计算与符号运算功能,给出具体算例的计算模型,得到电路参数变化的全程灵敏度曲线,验证所述方法的有效性.     

基于LabVIEW的三阶系统辨识

以三阶电路为例,通过LabVIEW编程环境编制应用程序构成一实时辨识系统,在线完成系统模型的构建与分析,并对模型的正确性进行相应的验证.辨识的结果可为控制系统的算法研究、仿真及制定系统控制方案等提供相应的依据.     

锂离子电池健康状态多因子在线估计方法

针对传统的锂离子电池健康状态估计方法仅用电池欧姆内阻作为单因子评估指标时存在较大误差的问题,提出了一种利用电池欧姆内阻、极化内阻与极化电容共3个模型参数构建的多因子评估模型。选用一阶RC等效电路模型作为基础电路模型,并通过仿真实验验证了所选择电路模型的准确性。对同一型号的多组三元锂离子电池进行循环老化实验,得到离线辨识的模型参数,发现等效电路模型中的欧姆内阻、极化内阻、极化电容与健康状态存在确定的关系。通过带约束的最小二乘算法求解对应模型参数的权重,并以卡尔曼滤波算法在线辨识模型参数,实时获得基于多因子模型的综合电池健康状态。将所提方法与仅用欧姆内阻评估的方法进行了对比,结果表明:所提方法评估锂离子电池真实健康状态的误差变化范围较小,基本在1%左右,精度更高。     

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。     

基于差分对立灰狼算法的SNCR脱硝系统模型辨识

为了对具有大迟延、大惯性、非线性的选择性非催化还原（SNCR）脱硝系统进行有效的控制，建立一个精确的SNCR脱硝系统模型是至关重要的。采用遗忘因子递推最小二乘（FFRLS）法和贝叶斯信息准则（BIC）确定系统离散传递函数的阶数，提出了一种改进的灰狼算法即差分对立灰狼（DOGWO）算法，使用该算法对模型的参数以及时滞进行寻优，得到精确的模型。经过标准测试函数测试以及现场实际数据验证，仿真结果表明DOGWO算法与其他算法相比具有收敛速度快，辨识精度高，可以准确得到模型参数等优点，为实时快速的模型在线辨识提供了新的方法。