正态总体参数的Bayes评估及其应用

论述了正态总体参数的Ｂａｙｅｓ评估问题及其在命中精度估计中的应用。叙述了正态总体参数的验前、验后分布和多阶段试验之下的估计,推导出了正态总体参数的Ｂａｙｅｓ估计置信区间以及Ｂａｙｅｓ假设检验,提出了相容性检验的必要性及其方法,并对反舰导弹的命中概率和舰空导弹的落入概率作出Ｂａｙｅｓ估计。     

指数分布下可靠性参数的样条经验 Bayes 估计

基于可靠性参数的验前密度函数的样条密度估计，本文推导出指数分布失效率和可靠性函数的经验Ｂａｙｅｓ估计，并采用数学仿真将其与传统的Ｂａｙｅｓ方法，如Ｇａｍ ｍ ａ 验前分布的情况，进行了比较。仿真结果表明，本文的方法是有效的     

落点散布鉴定中Bayes序贯截尾方法的运用

本文研究再入飞行器落点散布的鉴定方法。构造了 Ｂａｙｅｓ 序贯截尾方案；分析了可能冒的风险，给出了计算方法； 对于 Ｂａｙｅｓ 方法运用中的关键问题——验前信息的运用及验前概率的计算， 作了较详细的论述。文中提出的方法， 适用于小子样场合下的试验鉴定问题。     

Bayes 试验分析中验前分布的表示

结合武器系统试验鉴定中的问题，研究Ｂａｙｅｓ方法运用中的验前信息表示问题。文中运用自助（Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ）方法和随机加权法确定验前分布。对于多种信息源之下的验前信息，给出了验前分布的融合估计。对当前工程实践中常用的方法及存在的问题，提出了看法和处置方法。     

噪声统计的Bayes 极大验后估计与系统自适滤波

对于具有测量的线性离散系统,在系统动力学噪声与测量统计特性未知的情况下,本文推导出了噪声统计特性在具有正态－逆Ｗｉｓｈａｒｔ分布验前信息情况之下的Ｂａｙｅｓ极大验后（ＭＡＰ）估计及其实时迫近,从而获得了系统的自适应滤波     

精度鉴定与试验决策系统

本文综合运用序贯分析方法和Ｂａｙｅｓ方法,提出用序贯Ｂａｙｅｓ决策进行战略导弹的精度鉴定和试验设计,序贯Ｂａｙｅｓ决策中的损失函数不仅考虑了决策损失,还考虑了试验费用,这样即可将鉴定方法与试验方法结合起来考虑,给出最佳鉴定方案及试验次数。     

采用 Bayes 数据融合方法进行目标和诱饵的识别

本文以目标和诱饵的识别为背景,详细叙述了采用基于Ｂａｙｅｓ数据融合方法的基本原理、融合模型和识别结果。从识别结果可以看出,这种方法可以达到较高的识别率,是识别目标和诱饵的有效方法。     

混合指数分布模型的Bayes分析

针对截尾试验数据的情况,给出了二元混合指数分布模型的平均寿命和可靠性函数的严格的Ｂａｙｅｓ点估计,并运用最大熵准则给出了可靠性函数的近似的Ｂａｙｅｓ置信下限估计。     

动态均匀分布模型及Bayes预测

Ｂａｙｅｓ预测是在Ｂａｙｅｓ统计分析基础上得到的一种预测方法,本文给出了观测服从均匀分布的动态均匀分布模型,并在状态向量线Ｂａｙｅｓ最优估计基础上给出了模型参数的修正递推及Ｂａｙｅｓ预测。     

一种分析噪声背景下目标特征有效性的方法

本文根据目标特征和噪声分布,在一定假设条件下推出了最小错误率（Ｂａｙｅｓ错误率）的表达式,从而把特征分布、噪声大小直接与分类的最小错误率联系起来,给出了一种分析噪声背景下目标特征的有效性的方法。文中利用这种方法对目标和诱饵的红外辐射特征的有效性进行了分析     

模糊决策融合的红外弱小目标序列检测

针对红外序列图像中运动弱小点目标的检测问题,重点研究序列关联检测算法.在多帧关联检测的基础上,引入决策融合概念,建立了基于模糊决策融合的序列关联检测方法.基于贝叶斯最小风险准则建立分布式决策模糊融合方法,有效融合单帧检测的结果,提高序列检测算法的性能.实测数据的实验结果验证了基于贝叶斯最小风险准则的分布式决策模糊融合方法的可行性和有效性.     

基于贝叶斯网络的作战目标评估

在作战指挥决策活动的筹划阶段,对敌体系要害和关键点的分析,当前尚未形成系统方法。针对此问题,利用贝叶斯网络在非精确知识表达与推理领域的优势,提出了综合考虑目标价值、打击难度、打击效果等因素的作战目标评估模型。根据判别贝叶斯网络分类器性能优于生成贝叶斯网络分类器的特点,在经相关领域专家论证的样本数据集的基础上,采取梯度下降法训练得出评估模型各结点条件概率分布。最后,利用Netica仿真软件,经样本数据测试,证明了作战目标评估模型的合理性。     

基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法

联合作战条件下,指挥决策人员在海量描述战场态势的数据和信息面前往往会束手无策,无法快速作出正确的决策。贝叶斯网络模型是一种基于概率推理的网络化数学模型,能够通过一些变量的信息来获取其他的概率信息,从而解决不定性和不完整性问题。提出了一种基于贝叶斯网络的空中目标威胁估计算法,用空中威胁网络模型找到空中威胁目标各属性之间的潜在关系,并建立空中目标威胁估计算法,最后以一个实例来验证该空中目标威胁估计的计算过程和有效性。     

装备采办中一级密封招标的博弈均衡分析

针对装备采办中的一级密封招标问题，分析了招标过程中的博弈特点，给出了一维贝叶斯均衡的求解方法和解析表达式，论证了在军工企业的最优战略是选择博弈的贝叶斯均衡，军方的选择是增加竞标者的人数。然后，重点分析了招标过程中的多维博弈问题，给出了多维贝叶斯均衡的一般求解方法，并针对特定的事例进行了多维均衡分析。最后，在多维博弈的框架下对一维博弈和多维博弈的均衡结果进行比较分析，结果表明：在一级密封招标过程中，多维博弈均衡是军工企业的最优战略。     

连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。     

可靠性鉴定中 Bayes 方法的运用

本文论述可靠性鉴定的Bayes方法。文中讨论了成败型和寿命型两种模型。给出了可靠性鉴定方法及可能犯的两种错误的概率计算公式。论述中,充分注意了工程实践中出现的问题,并提出了处置方法。     

基于贝叶斯模型的装备剩余寿命预测研究

为了解决武器装备日益复杂及维修工作日趋繁重的问题,运用贝叶斯模型预测装备修理后的剩余寿命,为合理安排其修理计划提供依据。替代传统的指数分布,用威布尔分布描述系统寿命特征,并运用极大似然方法和贝叶斯方法估计威布尔分布的两个未知参数,给出其置信区间。在此基础上,对先验样本和后验样本两种不同情况,分别运用贝叶斯模型预测装备修理后的剩余寿命,并给出实例。结果表明了该方法的有效性。     

基于贝叶斯网络的潜艇攻击决策研究

BN(贝叶斯网)被认为是人工智能研究中不确定性知识表示和推理的重要工具,广泛应用到复杂系统的建模等领域。贝叶斯网络高效的推理算法非常适合解决不确定性军事决策问题,分析了潜艇攻击决策问题的复杂性和不确定性,提出了构建贝叶斯网络进行攻击决策的步骤,通过具体实例,对用贝叶斯网络推理解决潜艇攻击决策问题进行了初步探讨。     

基于大规模贝叶斯网络的安全性分析算法

贝叶斯网络计算量随着节点数增多呈指数增长,限制了大规模贝叶斯网络在安全性分析中的应用。为此,利用独立性条件分解整个网络,压缩推理时显式表达的项数,给出了计算顶事件发生概率及割集的算法,并分析了算法复杂性。在满足工程需要情况下,将提出算法与基于BDD算法相比,该算法表现出占用内存少、运行速度快的良好性能。     

基于贝叶斯网络的态势估计时间推理方法

基于贝叶斯网络的态势估计方法是目前态势估计领域中的主要方法之一,然而,传统的贝叶斯网络不具备时间语义,因此无法解决态势估计中的时间推理问题.基于此,对贝叶斯网络进行改造,研究了时间贝叶斯网络的构建方法.通过一个战场想定,说明了时间贝叶斯网络构建、推理的过程与方法,证明了提出方法的有效性.