一种因果图模块的划分方法

把因果图转化为贝叶斯网络结构,用深度优先最左遍历方法寻找因果图的故障模块,改进了因果图在安全系统诊断中的应用.     

基于超椭球模型的T-S模糊因果图的故障分析

研究了用区间数对T-S模糊因果图的故障诊断问题,同时考虑了基于超椭球模型对因果图的故障区间加以约束;首先,建立T-S模糊门,通过D-S理论建立适当的超椭球模型处理因果图中不确定性参量的取值范围和解决复杂系统的故障机理和多态性;其次,将超椭球模型转化成单位超椭球模型,在超椭球内产生均匀分布的随机数,对其进行均匀采样,从而得到了更加符合实际T-S规则的故障可能性区间概率;最后,利用Matlab进行数值模拟,证实了由超椭球模型所得结论的有效性;结果显示:超椭球模型能有效减缓因果图获取精确数据的难度,比区间模型下的范围对因果图更加具有可靠性和实际意义。     

一种关联规则Apriori算法的改进

关联规则Apriori算法自提出以来,有很多的改进算法,但大多是在改变最小支持度的大小,这样虽可提高Apriori算法的速度,但会漏掉一些有用的项集.本文结合以上问题,用一种科学的方法求出最小支持度,并在提取频繁项集的过程中动态地改变最小支持度的值,有效地解决了以上问题,提高了Apriori算法的效率.     

改进BDD算法在故障诊断中的应用

【目的】为了在复杂系统中快速定位故障源。【方法】将因果图转化为二元决策图(Binary decision diagram,BDD),遍历BDD,求出引起故障发生的所有割集,并利用0-1编码的方式表示每一个割集,根据编码的长度确定割集的重要度。【结果】综合考虑结构重要度以及最小割集的发生概率,确定需要检测故障源的排序。【结论】该方法兼顾了结构重要度大的最小割集诊断优先性及发生概率大的最小割集诊断优先性,提高了诊断的准确性。     

一种用于语音识别的高效分帧函数的研究

模式识别技术迅速发展,要求相应的模式识别算法仿真和验证简单方便;在语音处理中,基于声管模型的提取特征时,大多时候要把得到的一个特征序列分成若干个子序列,有的还需要每个序列间有重叠部分,利用MATLAB编写一个分帧函数便使得这个工作变得异常简单;要用好这个函数,需要详细了解此函数的各个参数的意义;然后通过此函数的解读,还可以在需要时,适当的改造函数,当然也可以将其中一些算法应用到其他领域中。     

截尾寿命试验中的Bayes估计

截尾寿命试验是一种应用很广的试验,用Bayes方法估计这类只有不完全样本的随机变量的均值,是利用先验信息进行估计的方法,而且给出了这种估计的递推公式,在样本增加的情形下,方便了计算.这是一种动态离散数据融合方法,它比常规估计更有效,具有较重要的实用价值.     

小麦细胞膜脂组分与抗盐性的关系

本文选用了两个小麦品种(商丘碱麦、济源728)在人工气候室液体培养条件下,对盐渍胁迫下幼苗叶和根的细胞膜脂组分的变化进行了研究.低浓度盐溶液(0.9%)中,叶片和根系细胞膜脂脂肪酸饱和度降低;高浓度盐溶液(1.8%)中脂肪酸饱和度除叶片在第5天时低于对照以外均有所提高.低浓度盐溶液处理中亚油酸(18.2)含量比对照降低而亚麻酸(18∶3)含量提高,变化随处理时间延长而加大.高浓度盐溶液处理中,随处理时间延长亚油酸(18∶2)含量比对照降低而亚麻酸(18∶3)含量则由较低逐渐恢复至对照水平.     

一种基于分类的关联规则Apriori算法

关联规则的Apriori算法,在频繁项集的过程中要多次扫描数据库,而事务数据库中含有较多的冗余数据,极大地影响了频繁项集的提取效率。针对这些问题,提出一种基于分类的Apriori算法,在频繁项集提取以前,用分类的方法去掉无关冗余数据。实验结果表明这种方法较好地提高了Apriori算法的性能,在实践中有一定的应用价值。     

一种新的关于行动决策问题的后验概率的计算方法

【目的】从一个实际的贝叶斯检验例子出发,为克服此类型问题中后验概率计算的复杂性,提出改进计算方法。【方法】通过数值实验引出改进后的计算方法,并在理论上证明了改进方法的可行性与准确性。【结果】在该方法的基础上加以推广使它适用更复杂的情况,最后的算例分析进一步表明该方法的推广是成立的。【结论】基于本文提出的后验概率的计算方法,不仅未使最后的计算结果发生改变,而且使得计算的步骤得到了极大的简化。     

用递归BDD(二元决策图)技术分析因果图

故障树是以系统最不希望发生的顶事件为目标,通过分析找出导致顶上事件发生的全部因素;在故障树分析中,二元决策图(简称BDD)是最有效的方法之一,由于故障树和因果图都是用图形表示因果关系,两者具有很多相似性,而BDD在故障树中有广泛的应用;通过研究表明:在一定条件下,故障树和因果图之间可以互相转化,因此可以分析BDD的原理,并将BDD技术用来分析因果图。