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。     

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。     

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.     

舰艇编队电磁态势预测的动态贝叶斯网络方法

对敌舰艇编队进行电磁态势预测是我方指挥员选择电子战作战方法、制定电子战资源分配方案的基础.引入DBN算法实现电磁态势预测过程中大量不确定、不精确、不完全的知识表示与推理,在分析舰艇编队电磁攻防事件类型基础上,依据事件间因果关系构造了舰艇编队电磁态势预测DBN模型,研究了DBN的推理算法.理论分析和实验结果表明:该方法具有较高的预测准确性,能在一定程度上为指挥员电子战决策提供辅助支持.     

基于直觉模糊贝叶斯网络的高速铁路突发事故态势估计

为了提高高速铁路应急部门针对突发事故进行应急决策的能力,通过建立直觉模糊贝叶斯网络(intuitionistic fuzzy Bayesian network, IFBN)对突发事故现场进行态势估计,为应急决策提供依据。首先,分析了高速铁路突发事件的诱因、事故分类及应急决策的特点和流程;其次,利用直觉模糊数表示贝叶斯网络节点的证据信息,给出了基于IFBN的态势估计方法;最后,以动车组(electric multiple units, EMU)在高架桥突发火灾事故为例分别用贝叶斯网络(Bayesian network, BN)和IFBN进行推理。经过多组推理比较,结果表明：当信息犹豫度较大时,BN推理会产生与实际情况相反的结论,而IFBN克服了此缺点,推理结果仍然准确,可见利用IFBN推理模型进行态势估计比经典贝叶斯方法更加准确可信。     

基于模糊贝叶斯网络的地铁运营安全风险预测

为了量化地铁运营安全风险并识别相关风险的关键事件,从组织、人因错误的角度出发,利用贝叶斯网络构建了事故的致因关系.同时,基于模糊集理论,利用模糊语义及积分值法量化基本事件的条件概率.案例研究中,针对某地铁火灾事故,依据贝叶斯网络推理得出火灾事故的发生概率.研究结果表明,模糊贝叶斯网络对于地铁运营安全风险预测是切实可行的,计算得到的风险概率反映了地铁系统目前的安全状况.敏感性分析结果显示,车轴温度过高引起的敏感性因子最大,是引起火灾风险的关键事件.在引起这个关键事件的顶事件中,现场管理更为重要,因此加强现场管理能够更加有效地降低事故发生的概率.     

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.     

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.     

软件项目进度风险的贝叶斯网络模型研究

为研究软件项目进度风险,给出了进度贝叶斯网络的定义,引入工作节点、时间节点和资源节点等,并在工作节点之间的弧上添加时距;同时为进度安排中的工作不确定性、时间资源不确定性以及资源不确定性等建模。给出了进度贝叶斯网络中的相关计算,提出采用进度贝叶斯网络评估,控制软件项目的进度风险,并就一个简单示例说明了进度贝叶斯网络的应用。     

盾构法施工风险的多态贝叶斯网络模型分析

地铁隧道具有投资规模大、风险因素多、社会影响大等特点,这决定了在施工过程中进行风险管理的必要性.鉴于风险的模糊性,很难用一个具体的概率值或概率区间来描述其发生概率,由此提出了用多个概率区间来分析盾构法施工过程中的风险.以划分地铁及地下工程风险概率等级的5个概率区间为度量标准,设计出风险因素概率等级调查表,通过专家调查法可统计出盾构法施工风险因素概率等级的概率分布;基于调查表,采用贝叶斯网络建立了分析风险事故概率等级概率分布的多态系统.利用该系统对某地铁隧道工程进行风险评估,得到了该工程的风险概率等级,并分析出相应风险概率等级下进出洞洞口密封效果不好、中轴线偏离过大造成管片破裂以及管片密封材料损伤、破坏等因素为重点控制因素.     

基于贝叶斯网络的沙河集水库大坝风险分析

根据沙河集水库大坝风险分析的内容和破坏模式,分别建立了18个事件树对应的18个贝叶斯网络,再根据引起大坝溃决的原因,合并成由坝体渗漏、坝基渗漏、坝体边坡逐渐破坏、涵洞渗漏及溢洪道渗漏导致溃决的5种状况的贝叶斯网络;根据这5个贝叶斯网络的结构形式和变量情况合并成3个贝叶斯网络;最后进一步凝炼综合成1个贝叶斯网络,该贝叶斯网络至少包含6×18个事件树的信息.运行该贝叶斯网络,可以得到所需要的各种结果,显示出贝叶斯网络在风险分析中的特点和功能.该方法为水库大坝安全风险评价提供了一种新的思路.     

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。     

Assessing the Risk Situation of Network Security for Active Defense

The risk situation assessment and forecast technique of network security is a basic method of active defense techniques. In order to assess the risk of network security two methods were used to define the index of risk and forecast index in time series, they were analytical hierarchy process （AHP） and support vector regression （SVR）. The module framework applied the methods above was also discussed. Experiment results showed the forecast values were so close to actual values and so it proved the approach is correct.     

基于贝叶斯网络的路网失效程度评估方法研究

创造性地将贝叶斯网络应用于路网失效的评估中。选择连通可靠性作为评价标准,运用实例分析的方法,对基于贝叶斯网络的路网失效程度评估方法进行了研究。通过对路网的失效成因进行分析建立路网失效对应的事件树与故障树,并引入故障树向贝叶斯网络转化的算法,提出了利用贝叶斯网络对城市路网的失效程度进行评估的方法。最后举出一个简单的路网实例,按上述方法对其建立了其路网失效的贝叶斯网络,并利用MSNBX软件对该路网遭遇不同类型攻击时的失效情况进行了模拟计算,得到了实例路网的失效程度。实验结果证明了所探讨的方法的有效性,并为贝叶斯网络在大规模路网研究中的应用提出了一些思考和建议。     

基于增强型BN的CTCS-1级ATP可靠性研究

结合CTCS-2级与CTCS-3级列控系统设计和运用经验,铁路总公司提出了CTCS-1级列控系统的研制需求,该系统车载ATP设备将取代LKJ与机车信号对既有线列车的控制.本文以CTCS-1级ATP为主要研究对象,对比分析模块级冗余与系统级冗余方案下CTCS-1级ATP系统可靠性.根据CTCS-1级列控系统总体技术方案,构建模块级冗余与系统级冗余ATP可靠性框图,建立对应增强型贝叶斯网络(BN)模型.借助增强型BN正向推理,求解两种设计方案下ATP可靠性定量指标,评估两种设计方案的优劣.利用增强型BN模型逆向推理,求解列车超速防护(ATP)设备故障下基本单元条件失效概率,查找两种冗余设计方案的潜在薄弱环节.评估结果表明:两种方案下CTCS-1级ATP RAM指标均满足需求规范要求,但采用模块级冗余设计的CTCS-1级ATP RAM指标更优;外围冷备模块条件失效率明显高于其他模块,为CTCS-1级ATP的薄弱环节.     

基于贝叶斯网络的电力施工安全承载能力评估

提出了基于贝叶斯网络的动态承载能力评估模型。通过对承载能力风险要素的识别和评估,构建了贝叶斯网络结构和参数,在此基础上对电力施工安全承载能力进行了风险评估和诊断。最后,依据分析得到的结果进行风险控制。该系统可以满足电力施工安全承载能力估计的需求。     

基于贝叶斯网络的林业碳汇项目风险评价

【目的】发展林业碳汇是应对气候变化的重要途径,随着我国碳交易市场的逐步建立与完善,林业碳汇项目开发受到广泛关注,发展前景良好,但也面临诸多不确定性与风险。基于贝叶斯网络原理,对林业碳汇项目进行系统风险评价,为项目风险管理提供参考。【方法】以中国核证自愿减排(China certified emission reduction,CCER)林业碳汇项目为研究对象,利用多领域林业碳汇专家知识,通过确定网络结构与计算风险参数,构建基于贝叶斯网络的林业碳汇项目风险评价模型。结合专家访谈和实地调研信息,确定林业碳汇项目风险清单,并在此基础上确定风险贝叶斯网络结构;根据专家对各类风险因子发生概率及影响大小的打分,利用熵权法计算风险因子权重,以此获得每位专家对于风险源及总风险的评价结果,得到贝叶斯网络运行的全部参数。利用构建的风险评价模型,测度CCER林业碳汇项目整体风险水平并判断各类风险的主要风险因子;考虑不同类型CCER林业碳汇项目的特征差异,对该风险评价模型进行适应性调整,纳入项目类型节点,通过贝叶斯网络的节点概率模拟功能,计算4类CCER林业碳汇项目的风险值,比较不同类型CCER林业碳汇项目的风险差异。【结果】①CCER林业碳汇项目整体风险值为1.932,四大类风险的风险水平由高到低分别为政策风险、市场风险、技术风险和自然风险,风险值分别为2.150、2.022、1.925、1.546;②CCER林业碳汇项目中政策风险的主要风险因子为林业碳汇交易规则变化、国家减排政策变化;市场风险的主要风险因子为劳动力价格上涨、土地租金上涨;技术风险的主要风险因子为项目未能获得签发、项目未能获得备案;自然风险的主要风险因子为病虫害、森林火灾;③不同类型CCER林业碳汇项目风险水平由高到低分别为碳汇造林项目、竹子造林项目、森林经营项目、竹林经营项目,风险值分别为2.221、2.121、1.954、1.705。【结论】贝叶斯网络能够综合考虑风险水平及风险影响关系两方面信息,在项目风险评价方面具有一定优势。当前条件下CCER林业碳汇项目风险水平中等,政策风险与市场风险相对较高,企业主体参与林业碳汇项目投资决策时,应密切关注碳汇市场相关政策变化,对项目风险进行科学评估;有关部门应注重降低政策不确定性引发的系统性风险,并提高碳汇市场的稳定性与活跃性;简化林业碳汇项目开发程序,以降低项目开发的交易成本。     

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Bayesian网络的电子商务网站质量管理模型

电子商务网站的质量对电子商务的成功有直接的影响。该文建立了一个动态的、客观的电子商务网站质量管理模型,讨论了电子商务网站质量的主要因素、属性以及子属性,形成了指标体系;应用B ayes ian网络原理,建立了基于B ayes ian网络的网站质量管理模型。该模型基于用户感知的质量,以总质量作为中心结点,可以直接测量的质量子属性为网络根结点。利用该模型的前向推理和后向推理,既可以对电子商务网站质量进行评估,又可以进行网站的质量管理。     

基于贝叶斯网络的作战效能分析方法

天基信息系统的作战效能评估已经成为军事领域的研究热点。提出一种基于贝叶斯网络的天基信息系统作战效能分析方法。首先通过仿真平台获取仿真数据,然后采用基于搜索的贝叶斯网络结构学习算法和期望最大化(expectation-maximum, EM)参数学习算法学习数据样本,构建贝叶斯网络模型,最后从贝叶斯网络的节点敏感性分析出发,从载荷层、能力层两个方面分析了天基信息系统的可见光侦察卫星、合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像侦察卫星以及电子侦察卫星对作战效能的影响。同时,仿真验证了该方法应用在天基信息系统作战效能评估的有效性和可行性,能够为武器装备体系效能评估提供坚实的技术支撑。