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装甲车辆复杂传统部件的损伤能否及时被发现,这关系到整车战备或作战能力,系统的故障状态评估是至关重要的。将贝叶斯网络模型结合云模型理论,建立云贝叶斯网络模型,针对4个不同工况的装甲车辆进行故障状态评估。在获取贝叶斯网络初始节点时更多是依靠专家经验,往往会带来很大的误差,导致条件概率偏差过大,采用证据理论/层次分析法来优化专家经验,确定各个节点的条件概率;将层次分析法转化所得的条件概率值代入到云贝叶斯网络模型中,经过计算可以得到不同损毁等级的概率。将云贝叶斯网络模型计算结果与其他状态评估方法结果进行对比分析,结果表明,所采用的计算方法较其他方法在可靠性和准确性方面有所提高。 相似文献
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针对发动机及其部件试验传感器数据证实的多源证据融合问题,描述了建立贝叶斯信度网络的方法,给出了传感器状态和检验关系式不确定性信息表达方法,发展了自动建立贝叶斯信度网络、计算可信度概率及更新网络的算法;给出了贝叶斯信度网络方法在模型发动机上的应用示例。 相似文献
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基于BP神经网络的D-S证据理论及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
命题基本概率分配(BPA)的确定是D-S证据理论得以广泛应用的关键之一.目前,大部分确定方法受专家知识偏好影响较大,难以反映客观情况.将BP网络运用到基本概率分配的确定过程中,使得BP网络和D-S证据理论两者有机地联合应用,这样既可利用D-S证据理论来表达和处理不确定信息,又可以充分发挥BP网络的自学习、自适应和容错能力.文中建立了基于BP网络的D-S证据理论的故障诊断模型,并给出了证据的融合算法.仿真实验表明,该模型可行. 相似文献
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潜艇对抗反潜机中潜空导弹的使用是一个对潜艇生存概率产生重大影响的复杂的决策过程,运用贝叶斯网络将过程指标体系作为修后评价指标体系的先验知识。首先建立潜艇发射潜空导弹后潜艇生存概率的评价指标体系,然后,建立贝叶斯网络模型,通过改进的模糊综合评价方法确定了根节点的先验概率,通过专家经验法确定了子节点的条件概率,并给出了模型的具体求解步骤。最后将先验概率与条件概率输入Netica仿真软件,对贝叶斯网络进行仿真与分析。结果表明:提出的方法能够在一定程度上解决潜空导弹发射后潜艇的生存概率问题,为完善潜艇的作战理论和潜艇生存概率评估提供了借鉴。 相似文献
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军事指挥控制是一个复杂的决策过程,该过程中信息是结合定性的专家知识和定量的融合数据而得到的.贝叶斯网为指挥控制系统提供了一个框架来处理这种专家知识和具体数据相结合的问题,并且影响图作为贝叶斯网的延伸可被用于分析指挥控制系统中某个决策的可行性.进一步地,为了减少所需指定的条件概率的数量并引入时变的概念,提出动态影响网作为一种新的决策支持方法. 相似文献
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传统通信系统安全风险评估方法获取的判断矩阵是个体专家的意见,无法处理不确定问题,得到的评估结果较为主观、准确度差,为了解决该问题,提出了基于证据理论的通信系统安全风险评价模型。采用证据理论融合规则调整通信设备和光缆一级指标的判断矩阵,综合多位专家的意见,获取设备和光缆各指标的状态评分和指标权重,构建通信系统风险评估模型,最后通过仿真实验测试其性能,结果表明,该模型可以准确评估通信系统的风险等级。 相似文献
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针对任务风险难度量、评估信息不确定性强等问题,提出一种Z-number和改进DS证据理论的风险评估方法。利用Z-number方法描述评估指标,得到各风险等级的初始基本概率分配(basic probability assignment,BPA);基于信度熵和皮尔逊相关系数改进DS证据理论克服悖论问题进行信息融合,确定风险的最终等级;接着,基于信息融合结果引入Joussleme距离求解专家可信度。最后,以重装空投任务为例,验证本文所提风险评估方法的合理性,并对比分析不同改进DS证据理论方法得到的结果,验证所提方法的有效性和准确性。 相似文献
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针对武器效能评估的指标值以及度量指标权重的选取存在不确定性、模糊性和主观性的问题,根据作战效能的特点与系统工程思想,提出了基于区间数的灰色关联法和D-S证据理论相结合的效能评估方法。通过灰色关联法将指标区间值转化为以理想属性偏离度为测度的矩阵,在此基础上与D-S证据理论相结合,构造一种新的基本概率分配函数和新的信息不确定度提取方法,把不确定性问题转化为确定性问题,再利用D-S合成法则进行信息融合,确定最优方案。通过案例分析,结果表明该方法可以得到有效的决策结果并降低决策的不确定性。 相似文献
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针对无人机光电侦察设备故障类型多样性以及故障信息不确定性等问题,从信息融合的角度出发,运用证据理论对光电侦察设备故障进行诊断.依据故障统计数据和专家评判矩阵获取基本概率分配,利用证据可信度修正最初的概率分配,再利用证据融合公式得到综合故障诊断结果.最后通过实例验证了该方法的可行性. 相似文献
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量化判定空袭目标威胁等级是数字化战场信息融合的重要内容,也是未来联合防空作战中指挥决策系统合理分配作战资源的基本依据。但是,空袭目标威胁等级的评判标准至今尚未统一,本文首先使用AHP法建立空袭目标威胁等级层次分析模型,针对AHP法构建成对比较矩阵过于繁琐及各指标权重难以把握的弊端,只针对层次分析模型最下层的相关指标进行分析并提出量化方法,随后根据量化数值直接构建判断矩阵,并结合DELPHI法给出诸项评估指标的权重。最后,通过实例验证了该模型的有效性和准确性。 相似文献
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目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。然而由于DSmT理论融合结果分类精细而不利于判决,需要将某些分类结果进行重新分配。层次分析法(AHP)包含不确定知识矩阵,生成基本信度分配函数。基于此提出AHP-PCR5方法进行证据高度冲突情况下多传感器综合目标识别,不仅提高识别精度,降低识别过程的不确定因素,同时引入折扣系数灵活处理识别过程中具有不同可信度的多传感器融合问题。 相似文献
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