贝叶斯概率洪水预报系统

贝叶斯概率洪水预报系统考虑预见期内定量降水预报不确定性和水文模型及参数等水文不确定性,通过全概率公式将两者结合起来得到预报概率密度函数。通过实例研究,结果表明该法为防洪决策提供了可靠的理论依据,实现了预报与决策过程的有机耦合,可显著提高洪水预报精度。     

科学实在论的稳健性论证

稳健性论证运用新的术语重新表述了证据对假说的支持问题。得到不同形式证据支持的假说是可靠的,此时称假说是稳健的。稳健性论证是一种常见的科学实在论论证方式,它主张若假说是稳健的,则更可能是真的。斯德真格指出了一般稳健性论证的缺陷,并依据贝叶斯网理论给出了理想稳健性论证。理想稳健性论证并不能使人们确知假说是否为真,只具有提高人们对假说信任程度的认识论价值。     

利用贝叶斯决策的GBAS保护级完好性风险分配

完好性风险是描述导航系统完好性重要指标之一。美国航空无线电技术委员会(Radio Technical Commission for Aeronautics, RTCA)在其标准DO-245A中提到,可依据Ⅰ类陆基增强系统(groud-based augmentation system, GBAS)地面基准站中的基准台数将保护级完好性风险分配于H₀和H₁假设,用于计算漏检乘积因子和GBAS保护级。此方法未能依据基准台故障情况分配完好性风险概率,导致保护级无法较准确地反映GBAS位置误差。本文利用Bayesian决策,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率。仿真分析了不同基准台数以及不同误差分布下完好性风险概率的分配,并计算了漏检乘积因子和垂直保护级,结果表明在基准台数大于2以及存在零均值或非零均值高斯分布的垂直位置误差时,基于Bayesian决策的完好性分配算法降低了保护级数值。理论分析和仿真实验表明,基于最小总错误率准则重新分配H₀和H₁假设下的完好性风险概率,减小了完好性风险分配的错误率,使保护级紧致地包络实际定位误差。     

基于贝叶斯学习的复杂系统研制风险演化分析

大型复杂装备的系统结构和研制流程呈现网络化特征,研究风险演化机理有助于控制风险、降低复杂性.通过系统动态过程建模仿真获取数据样本,运用贝叶斯学习从仿真数据样本中提炼风险演化网络,识别不同风险等级的节点之间存在的关联关系,降低了仅凭经验构建风险网络的主观性.对贝叶斯学习获得的风险网络进行概率推理,在总体高风险等级下计算风险网络节点的风险后验概率分布,进而确定风险演化关键节点和传播链路.最后,通过与复杂网络特征指标评估下的静态特征进行对比分析,研究风险网络动态特征与静态特征的差异性,结果表明网络结构特征和风险传播的动态特征共同决定了风险演化关键节点和传播链路.     

基于粗糙集与灰色动态预测模型在电力负荷短期预测的应用

针对电力系统多因素负荷预测问题的复杂性,结合粗糙集理论与GM（1,N）模型各自的优势,提出一种基于粗糙集理论的GM（1,N）预测模型.采取粗糙集理论对影响负荷预测因素进行简约,利用GM（1,N）建立简约后的因素变量和负荷之间的关系建立模型,并与GM（1,1）预测模型进行了比较,结果反映基于粗糙集理论的GM（1,N）预测模型的优越性,精准度达到94.055%.     

信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具 .属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一 ,现已证明寻找信息系统的最小约简是 NP-hard问题 .本文提出一个基于信息量的属性约简的启发式算法 ,该算法的时间复杂性为 $O( | A|^3 | U| ^2 )$ .通过例子分析 ,表明该算法是有效的.     

企业技术创新人因错误:定义、度量与诊断

在技术创新过程中,创新主体由于受众多因素影响而产生的人因错误经常会导致创新任务实际完成情况与计划产生偏差.探寻造成人因错误的关键致错因素对合理制定消错方案至关重要.本文利用贝叶斯网络构建了技术创新人因错误诊断模型;在诊断过程中,通过错误函数度量人因错误,采用贝叶斯真理血清估计模型参数;最后通过实例演示了人因错误的具体诊...     

基于贝叶斯反演理论的海水固有光学特性准分析算法

近年来新发展起来的多波段准分析算法(QAA)是一种有广泛应用前景的海水固有光学特性反演算法. 与传统的半分析算法不同, QAA无需叶绿素吸收光谱模型的先验参数化, 但算法包含的若干经验公式影响了其普适性和抗扰能力. 本文利用贝叶斯反演理论改进QAA. 新算法以QAA的估算结果作为先验知识, 结合一个分别考虑水分子与悬浮颗粒后向散射作用的前向光学模型、Akaike贝叶斯信息准则(ABIC)和遗传算法, 提取参考波段的总吸收与总后向散射系数, 然后利用后向散射系数光谱形状的经验公式将估算结果推广至其他波段. 以国际海洋水色协调组(IOCCG)的模拟数据作反演试验, 结果显示, 使用QAA-555、QAA-640与QAA混合算法的反演结果作为先验估计, 新算法对440 nm的总吸收与总后向散射系数的反演值与真值的均方根差(RMSE)分别为0.367与0.023 m^-1, 0.092与0.005 m^-1, 0.096与0.005 m^-1, 较之三种QAA算法先验估计的0.918与0.039 m^-1, 0.205与0.007 m^-1, 0.207与0.007 m^-1有一定的降低, 特别是对高叶绿素样本的反演精度有较大的提高; 敏感性分析结果表明, 新算法的抗扰能力优于QAA算法.     

优势关系下模糊目标信息系统约简的辨识矩阵

约简是知识获取的重要方法之一,基于等价关系的粗糙集约简理论的研究已比较深入,而优势关系下约简理论的研究还比较少。定义了模糊目标信息系统在优势关系下的5种属性约简,并且给出了它们的判定定理和可辨识矩阵。证明了辨识矩阵对应的辨识公式给出的解就是所求约简的全体.最后通过一个例子说明如何用辨识矩阵算法求属性约简。