基于贝叶斯网络的装备部件战斗损伤评估模型 被引量：9

1

作者 陈健 李忠民 +1 位作者 王永明 潘力 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期329-332,共4页

将破片作为部件损伤的研究对象来说明损伤函数的表达方式及存在的问题,提出利用贝叶斯网络进行装备部件战斗损伤评估的方法。分析了引起部件损伤的相关因素,利用专家经验等先验知识对其属性值进行离散化处理后得到损伤因素属性列表。在... 将破片作为部件损伤的研究对象来说明损伤函数的表达方式及存在的问题,提出利用贝叶斯网络进行装备部件战斗损伤评估的方法。分析了引起部件损伤的相关因素,利用专家经验等先验知识对其属性值进行离散化处理后得到损伤因素属性列表。在此基础上建立贝叶斯网络评估模型。最后通过实例证明了该方法的可行性。 展开更多

关键词 装备管理 部件 损伤评估 评估模型 贝叶斯网络 损伤因素

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基于故障树和贝叶斯网络的动车组走行部运用可靠性分析方法 被引量：6

2

作者 王恒亮 陆正刚 张宝安 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第B08期60-64,共5页

为克服故障树分析法对事件二态性假定的局限，根据故障树与贝叶斯网络的映射关系（事件-节点、逻辑门-连接强度），将动车组走行部故障树中的事件看作是贝叶斯网络中的节点，采用多维变量描述节点（事件）的多态性；将与故障树中逻辑门... 为克服故障树分析法对事件二态性假定的局限，根据故障树与贝叶斯网络的映射关系（事件-节点、逻辑门-连接强度），将动车组走行部故障树中的事件看作是贝叶斯网络中的节点，采用多维变量描述节点（事件）的多态性；将与故障树中逻辑门对应的贝叶斯网络连接强度用相应的条件概率表示，计算系统故障的概率分布。对动车组走行部基础制动系统故障概率分布的计算分析结果表明，考虑事件的多态性和逻辑关系的不确定性，综合利用故障树分析法和贝叶斯网络法能有效提高动车组走行部运用可靠性分析的质量，推算出的系统故障概率分布更为准确。 展开更多

关键词 动车组 走行部 基础制动系统 故障树分析 贝叶斯网络 故障概率分布

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基于贝叶斯网络的隧道火灾安全评估模型 被引量：4

3

作者 刘凯 王俊峰 聂于斐 《消防科学与技术》 CAS 北大核心 2017年第10期1461-1464,共4页

分析国内外公路隧道火灾安全评估的研究现状及不足,采用贝叶斯网络和层次分析法相结合的方式对公路隧道火灾安全进行建模评估。结果表明,基于贝叶斯网络对公路隧道火灾进行安全评估是可行的和实用的,所形成的案例库也有助于丰富隧道火... 分析国内外公路隧道火灾安全评估的研究现状及不足,采用贝叶斯网络和层次分析法相结合的方式对公路隧道火灾安全进行建模评估。结果表明,基于贝叶斯网络对公路隧道火灾进行安全评估是可行的和实用的,所形成的案例库也有助于丰富隧道火灾预防知识,为未来隧道火灾安全发展提供知识保障。 展开更多

关键词 公路隧道 火灾安全评估 贝叶斯网络 层次分析法

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基于模糊评判和RCM的CTCS-3级车地通信子系统维修决策 被引量：3

4

作者 张友鹏 张芸芸 +1 位作者 石磊 杨金凤 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1657-1663,共7页

CTCS-3级车地通信子系统是列控系统的重要组成部分之一,且列控系统需求的列车位置、行车许可、临时限速等安全信息都由其提供,因此,对其进行可靠性分析具有十分重要的意义。采用贝叶斯网络对系统进行可靠性分析,并对维修方式进行了讨论... CTCS-3级车地通信子系统是列控系统的重要组成部分之一,且列控系统需求的列车位置、行车许可、临时限速等安全信息都由其提供,因此,对其进行可靠性分析具有十分重要的意义。采用贝叶斯网络对系统进行可靠性分析,并对维修方式进行了讨论。首先,根据车地通信子系统的功能与结构构建其贝叶斯网络模型。然后,综合考虑维修性、共因失效等因素,对车地通信子系统进行可靠性分析。最后,在可靠性分析的基础上运用模糊综合评判法对其进行维修决策。结果表明:利用贝叶斯网络的双向推理,不仅可以计算出车地通信子系统的可靠度,还可以有效识别系统的薄弱环节;若不考虑车地通信系统冗余结构中的共因失效,则得到的可靠性指标会偏于乐观。地面GSM-R单元失效是引起车地通信子系统失效的关键事件,因此针对此薄弱环节进行状态维修检查能够有效降低事故的发生概率。 展开更多

关键词 安全工程 可靠性分析 CTCS-3级车地通信子系统 贝叶斯网络 共因失效 模糊综合评判

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一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型 被引量：3

5

作者 陈文强 肖国强 +1 位作者 林霄 邱开金 《西南师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期7-11,共5页

针对传统行为识别方法仅利用底层特征识别的不足,提出了一种将动作属性与贝叶斯网络相结合的行为识别方法.首先,提取视频中的时空兴趣点及其3D-SIFT特征描述符,用词袋的方法建立时空词典对视频序列进行表示;然后,利用底层特征训练属性... 针对传统行为识别方法仅利用底层特征识别的不足,提出了一种将动作属性与贝叶斯网络相结合的行为识别方法.首先,提取视频中的时空兴趣点及其3D-SIFT特征描述符,用词袋的方法建立时空词典对视频序列进行表示;然后,利用底层特征训练属性分类器,构造由底层特征到高层特征的映射,将底层特征样本经过属性分类器后得到行为—属性的样本信息,并采用MAP(最大后验概率)准则学习贝叶斯网络结构,从而建立一种基于属性贝叶斯网络的行为识别模型.实验结果表明该模型能有效地进行行为识别. 展开更多

关键词 行为识别 时空兴趣点 3D-SITF 属性分类器 贝叶斯网络

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结合定性知识的定量贝叶斯模型外推方法 被引量：2

6

作者 郑凯 胡洁 +2 位作者 彭颖红 詹振飞 戚进 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期994-998,共5页

针对新设计域中试验数据有限而难以进行模型验证的问题,提出了定性知识与定量贝叶斯推理相结合的模型外推方法.其中,量化方法用于将领域专家意见等定性知识转化为先验概率;贝叶斯网络及限定抽样范围的蒙特卡罗方法用于定量推理,并通过... 针对新设计域中试验数据有限而难以进行模型验证的问题,提出了定性知识与定量贝叶斯推理相结合的模型外推方法.其中,量化方法用于将领域专家意见等定性知识转化为先验概率;贝叶斯网络及限定抽样范围的蒙特卡罗方法用于定量推理,并通过贝叶斯区间假设检验的贝叶斯可信度提供模型外推结果.对Sandia国家实验室某静态力学结构的研究表明,该方法能有效实现新设计域不确定性系统的模型可信度外推. 展开更多

关键词 模型外推 定性知识 定量贝叶斯推理 贝叶斯网络 蒙特卡罗方法

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基于贝叶斯网络的不确定环境装备故障推理模型 被引量：13

7

作者 蔡志强 司书宾 +1 位作者 孙树栋 王宁 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第4期509-514,共6页

针对不确定环境下装备故障传播及推理问题,提出了一种基于贝叶斯网络的故障推理模型,利用网络结构与概率分布有效表达装备中各部件故障状态、关联关系及传播方式。首先将模型中变量按照其对应部件在装备中所处地位及层次的差别进一步分... 针对不确定环境下装备故障传播及推理问题,提出了一种基于贝叶斯网络的故障推理模型,利用网络结构与概率分布有效表达装备中各部件故障状态、关联关系及传播方式。首先将模型中变量按照其对应部件在装备中所处地位及层次的差别进一步分为故障检测变量、故障原因变量与故障模式变量三个子集。其次,依据维修人员在故障推理过程中的思维方式,提出了一套符合故障推理任务的模型网络结构有向边取向规则。然后,分析故障推理模型中变量条件概率分布特点,明确其在不确定性表达及参数简化中的优势。最后,建立平视显示器的故障推理模型实例,结合贝叶斯网络推理能力进行故障预测及诊断分析,验证模型的有效性。 展开更多

关键词 模型 装备 故障分析 拓扑结构 显示设备 概率 诊断 贝叶斯网络 故障推理模型 不确定性 平视显示器

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分层隐Markov模型在设备状态识别中的应用研究 被引量：2

8

作者 滕红智 贾希胜 +3 位作者 赵建民 张星辉 王正军 葛家友 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第18期2175-2181,共7页

与传统的隐Markov模型(HMM)相比较而言,应用分层隐Markov模型(HHMM)对设备进行状态识别有诸多优点,而且能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络这一新的方法,由... 与传统的隐Markov模型(HMM)相比较而言,应用分层隐Markov模型(HHMM)对设备进行状态识别有诸多优点,而且能以概率的形式更为精确地计算识别结果。针对模型参数随着设备状态的增加呈指数倍增这一问题,引入动态贝叶斯网络这一新的方法,由于该方法可以有效地降低模型的计算复杂度并缩短推理时间,所以将HHMM表达为动态贝叶斯网络,利用预处理的振动信号对设备的健康状态进行识别;针对现有状态分类方法的局限性,提出了基于K均值算法和交叉验证方法相结合的状态数优化方法;以齿轮箱全寿命实验为依据,对该模型实现状态识别的基本框架和计算过程进行了研究,研究结果为复杂设备的状态识别提供了新的思路。 展开更多

关键词 分层隐Markov模型 状态识别 动态贝叶斯网络 状态数优化

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高速机动反舰导弹对舰艇编队的威胁估计研究 被引量：1

9

作者 曾松林 王文恽 +1 位作者 刘阳 代进进 《现代防御技术》 北大核心 2012年第6期33-38,58,共7页

威胁估计是一个高度复杂、不确定性事件的推理过程。针对以目标特征为参数计算高速机动反舰导弹对编队的威胁值出现振荡而影响威胁排序的问题,首先运用自组织映射神经网络(SOM)提取高速机动反舰导弹的某些重要特征,其次融合提取的特征... 威胁估计是一个高度复杂、不确定性事件的推理过程。针对以目标特征为参数计算高速机动反舰导弹对编队的威胁值出现振荡而影响威胁排序的问题,首先运用自组织映射神经网络(SOM)提取高速机动反舰导弹的某些重要特征,其次融合提取的特征计算反舰导弹的航向,然后根据航向计算得到反舰导弹稳定的飞临时间和航路捷径,最后在分析影响威胁估计因素的基础上,运用模糊动态贝叶斯网络进行推理得到威胁值,再结合舰艇的价值系数便可计算得到稳定的威胁排序。仿真结果表明,该方法可以有效解决高速机动反舰导弹的威胁估计问题。 展开更多

关键词 威胁估计 高速机动 弹道平滑 模糊动态贝叶斯网络

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基于根节点优先搜索的信度传输DBP算法研究

10

作者 李曼 杨俊清 +2 位作者 任静 石锋 张少应 《电脑知识与技术》 2020年第3期249-251,共3页

针对信度传输算法迭代次数较多的问题,提出一种基于根节点优先搜索的信度传输DBP算法。DBP算法依据根节点优先搜索的原理,选择一种特定的节点顺序进行信度传播,直接到达信息传播的不动点,降低迭代次数,节省推理时间。首先,分析了BP算法... 针对信度传输算法迭代次数较多的问题,提出一种基于根节点优先搜索的信度传输DBP算法。DBP算法依据根节点优先搜索的原理,选择一种特定的节点顺序进行信度传播,直接到达信息传播的不动点,降低迭代次数,节省推理时间。首先,分析了BP算法的主要思想、工作原理及推理过程,其次,提出了DBP算法,建立了贝叶斯网络模型,给出了该算法的基本原理,最后,给出了DBP算法流程,并通过典型的树形结构的贝叶斯网络实例,对DBP算法进行了分析,结果表明DBP算法在推理时间上优于BP算法,算法的时间优化率更高,从而验证了DBP算法的有效性。 展开更多

关键词 信度传输算法 DBP算法 贝叶斯网络 消息传递算法 证据推理

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对一种贝叶斯网络学习算法的改进及试验分析 被引量：1

11

作者 张宏伟 田风占 陆玉昌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第5期97-100,共4页

贝叶斯网络[4]是上世纪80年代发展起来的一种概率图形模型,它提供了不确定性环境下的知识表示、推理、学习手段,可以完成决策、诊断、预测、分类等任务,已广泛应用于数据挖掘、语音识别、工业控制、经济预测、医疗诊断等诸多领域.

关键词 贝叶斯网络 学习算法 随机变量 概率图形模型 数据库

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基于贝叶斯神经网络的相位梯度计算方法

12

作者 张康洋 倪梓浩 +1 位作者 董博 白玉磊 《中国光学（中英文）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期842-851,共10页

应变重构是相衬光学相干层析力学性能表征中的关键步骤,其需要准确计算出差分包裹相位的梯度分布。为了能够解决强噪声干扰下的相位梯度重构信噪比低的难题,提出了一种基于贝叶斯神经网络的相位梯度计算方法。首先,通过计算机模拟不同... 应变重构是相衬光学相干层析力学性能表征中的关键步骤,其需要准确计算出差分包裹相位的梯度分布。为了能够解决强噪声干扰下的相位梯度重构信噪比低的难题,提出了一种基于贝叶斯神经网络的相位梯度计算方法。首先,通过计算机模拟不同散斑噪声等级下的包裹相位图,并生成相应的理想相位梯度,以构建网络的训练集。其次,基于网络训练集采用贝叶斯推断理论学习强噪声环境下的包裹相位与相位梯度的“端到端”映射关系。最后,将相衬光学相干层析测量的差分包裹相位结果送入贝叶斯神经网络进行处理,实现高信噪比相位梯度预测。此外,通过借助贝叶斯神经网络的统计特性,以模型不确定度来定量评估相位梯度预测结果的可靠性。通过数值实验和三点弯曲力学加载实验对比分析了本文方法和主流矢量方法的性能。实验结果表明:在噪声较小的条件下,本文方法重构的相位梯度信噪比可提升8%;在噪声较强条件下,本文方法能成功恢复因相位条纹难以分辨而无法计算的相位梯度。此外,模型不确定度能够定量分析网络的相位梯度预测误差。可以预见,在样品形变复杂且先验信息未知的条件下,本工作为相衬光学相干层析提供了一种有效的应变重构方法,从而能实现高质量和高可靠的内部力学性能表征。 展开更多

关键词 光学相干层析成像 相衬技术 相位梯度计算 贝叶斯神经网络 形变测量

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实现态势估计的一种推理方法 被引量：2

13

作者 程岳 王宝树 李伟生 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2002年第6期111-113,共3页

1 引言美国联合领导实验室(JDL)数据融合小组(DFS)建立数据融合处理模型肥数据融合分为三级;一级是对目标位置和身份的估计;二级是对敌、我军事态势估计;三级是敌兵力威胁估计。态势估计接受一层融合的结果,从中抽取对当前军事态势尽可... 1 引言美国联合领导实验室(JDL)数据融合小组(DFS)建立数据融合处理模型肥数据融合分为三级;一级是对目标位置和身份的估计;二级是对敌、我军事态势估计;三级是敌兵力威胁估计。态势估计接受一层融合的结果,从中抽取对当前军事态势尽可能准确、完整的感知,为指挥员决策提供直接的支持,是C^3I系统的“高级神经中枢”。目前态势估计尚没有完整的定义。 展开更多

关键词 态势估计 推理方法 神经网络 贝叶斯网络 数据融合 军事

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