态势估计中一种基于贝叶斯估计的统计时间推理方法

统计时间推理是态势估计中的一个重要组成部分。Ｋｉｒｉｌｏｖ的基于极大似然估计（Ｍａｘｉ－ｍｕｍＬｉｋｅｌｉｈｏｏｄＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ,ＭＬＥ）的推理方法将未知时间变量看作常数,估计方差较大。文中建立的已知时间信息和未知时间变量之间的关系模型,将未知时间变量扩展为随机变量,将贝叶斯估计（ＢａｙｅｓＥｓｔｉｍａｔｉｏｎ,ＢＥ）引入时间推理。经过对两种推理算法的性能进行分析和比较,发现在一定范围内,基于ＢＥ的方法性能优于基于ＭＬＥ的方法。     

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     

(G2-continuous) SHAPE PRESERVING CUBIC INTERPOLATION SPLINE CURVE

（Ｇ~２－ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ）ＳＨＡＰＥＰＲＥＳＥＲＶＩＮＧＣＵＢＩＣＩＮＴＥＲＰＯＬＡＴＩＯＮＳＰＬＩＮＥ　ＣＵＲＶＥＦａｎｇＫｕｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＳｙｓｔｅｍＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ,ＮＵＤＴ,Ｃｈａｎｇｓｈ?..     

THE CREEP-DAMAGE MODELING CORRELATED TO TEMPERATURE FOR COMPOSITE SOLID PROPELLANT

ＴＨＥＣＲＥＥＰ－ＤＡＭＡＧＥＭＯＤＥＬＩＮＧＣＯＲＲＥＬＡＴＥＤＴＯＴＥＭＰＥＲＡＴＵＲＥＦＯＲＣＯＭＰＯＳＩＴＥＳＯＬＩＤＰＲＯＰＥＬＬＡＮＴＳｈｅｎＨｕａｉｒｏｎｇ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｅｒｏｓｐａｃｅＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ,１０８Ｌａｂｏ...     

MEASUREMENT OF PLASMA POTENTIAL USING EMISSIVE PROBE IN A MAGNETIC MIRROR

ＭＥＡＳＵＲＥＭＥＮＴＯＦＰＬＡＳＭＡＰＯＴＥＮＴＩＡＬＵＳＩＮＧＥＭＩＳＳＩＶＥＰＲＯＢＥＩＮＡＭＡＧＮＥＴＩＣＭＩＲＲＯＲＺｈａｎｇＪｉａｎｄｅ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｐｐｌｉｅｄＰｈｙｓｉｃｓ,ＮＵＤＴ,Ｃｈａｎｇｓｈａ,４１００７３）Ｆａ...     

用HTML语言制作图书馆的HOMEPAGE

文介绍了超文本标记语言ＨＴＭＬ,叙述了用ＨＴＭＬ为图书馆制作网上主页ＨＯＭＥＰＡＧＥ的方法,并给出了一个ＨＯＭＥＰＡＧＥ实例     

状态—参数联合估计方法及其在液体火箭发动机健康监控中的应用

基于传统的扩展卡尔曼滤波器（ＥＫＦ）,本文提出了一种带次优渐消因子的ＥＫＦ用于非线性时变随机动态系统状态与参数的联合估计。应用于液体火箭发动机健康监控算法的仿真研究表明,本文所提出的联合估计器具有较好的收敛性、实时性和动态跟踪能力。此外,文中还讨论了联合估计器应用于实际系统的有关问题。     

动物塔崩中毒的AChE抑制作用及药物治疗效价观察

神经性毒剂塔崩（ＧＡ）中毒的防治在目前沿无理想药物,本文进行了ＧＡ对小鼠和狗全血乙酰胆碱酯酶（ＡＣｈＥ）的毒性实验,并使用氯磷定（２－ＰＡＭ－ＣＬ）及８５号神经毒急救方对其进行了防治研究,通过不同时间测得的ＡＣｈＥ活力判断药物的抗毒作用。结果发现,ＧＡ对小鼠全血ＡＣｈＥ的半抑制剂量Ｉ５０值为０．１９５ｍｇ／ｋｇ;用２－ＰＡＭ对抗效果不明显,自动恢复组与重活化组ＡＣｈＥ活力在各时间点明显差异;用８５     

ADAPTIVE BAYES RIDGE ESTIMATION FOR THE PARAMETERS OF THE LINEAR MODEL

ＡＤＡＰＴＩＶＥＢＡＹＥＳＲＩＤＧＥＥＳＴＩＭＡＴＩＯＮＦＯＲＴＨＥＰＡＲＡＭＥＴＥＲＳＯＦＴＨＥＬＩＮＥＡＲＭＯＤＥＬＺｈａｎｇＪｉｎｈｕａｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＡｕｔｏｍａｔｉｃＣｏｎｔｒｏｌ,ＮＵＤＴ,Ｃｈａｎｇｓｈａ,４１００７３）Ａｂ...     

基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计

针对基于l1范数约束的稀疏表示DOA(Direction Of Arrival)估计算法对初始参数较为敏感的问题,提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的DOA估计算法。首先通过信号来波方向的空间采样构造冗余字典,将阵列信号处理中的DOA估计信号模型转化为压缩感知中的稀疏重构信号模型。然后基于经验贝叶斯推理的方法,将待估计的稀疏系数值用方差未知的联合高斯分布描述,而未知的方差值决定了待估计系数的稀疏性。通过观测数据估计得到未知的方差,进而得到信号的DOA估计值。仿真结果表明,提出的算法有较高估计精度,并且对非相干信源和相干信源都具有较好的估计性能。     

基于直觉模糊时间Petri网的不确定性时间推理方法

针对Petri网模型在对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,在定义直觉模糊时间函数以及网络变迁约减规则的基础上,融合直觉模糊时序逻辑(IFTL)、直觉模糊Petri网(IFPN)以及线性逻辑推理的理论优势,构建了直觉模糊时间Petri网(IFTPN)推理模型,并提出了基于IFTPN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势评估中冲突事件间的不确定性时间推理问题。最后,通过典型的战场想定验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

基于状态的装备可靠度模型及其应用

为应用基于状态的装备可靠度模型，实现对装备的精确维修，采用了比例风险模型（Proportional Hazards Model，PHM）将装备的年龄信息及检测所得状态信息融入系统的风险函数中。考虑到样本包含截尾数据的情形，应用极大似然估计方法对模型中的参数进行了估计以及相应的模型检验。通过对该方法在一个实际案例中应用的详细分析，验证了方法的可行性。     

基于MAP估计的图像超分辨率重建

从一组低分辨率图像中重建一幅高分辨率图像,给出基于MAP估计的近似算法。描述从场景空间到观测图像的线性映射关系,介绍了核心重建算法;算法适合观测条件相似的情况。在贝叶斯方法中,使用Laplace算子作估计图像的领域平滑相关性假设。最后的实验表明了算法在改善空间分辨率上的显著效果。     

An application of servomechanisms to inventory

In recent years, some attention has been devoted to the application of techniques of control theory to inventory management. In particular, H. Vassian (1955) developed a model for a periodic review inventory system utilizing techniques of discrete variable servomechanisms to analyze the system in a cost-free structure. The resulting model is inherently deterministic, however, and emphasizes the control of inventory fluctuation about a safety level by selecting an appropriate order policy. Such an order policy is defined only up to an arbitrary method of forecasting customer demands. The present paper is a continuation of the model developed by Vassian in which exponential smoothing is used as a specific forecasting technique. Full recognition of the probabilistic nature of demand is taken into account and the requirement of minimizing expected inventory level is imposed. In addition, explicit formulas for the variance in inventory are derived as functions of the smoothing constant and the tradeoff between small variance and rapid system response is noted. Finally, in an attempt to remove the bias inherent in exponential smoothing, a modification of that technique is defined and discussed as an alternate forecasting method.     

Planning accelerated life tests for censored two‐parameter exponential distributions

We consider optimal test plans involving life distributions with failure‐free life, i.e., where there is an unknown threshold parameter below which no failure will occur. These distributions do not satisfy the regularity conditions and thus the usual approach of using the Fisher information matrix to obtain an optimal accelerated life testing (ALT) plan cannot be applied. In this paper, we assume that lifetime follows a two‐parameter exponential distribution and the stress‐life relationship is given by the inverse power law model. Near‐optimal test plans for constant‐stress ALT under both failure‐censoring and time‐censoring are obtained. We first obtain unbiased estimates for the parameters and give the approximate variance of these estimates for both failure‐censored and time‐censored data. Using these results, the variance for the approximate unbiased estimate of a percentile at a design stress is computed and then minimized to produce the near‐optimal plan. Finally, a numerical example is presented together with simulation results to study the accuracy of the approximate variance given by the proposed plan and show that it outperforms the equal‐allocation plan. © 1999 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 46: 169–186, 1999     

态势估计中基于假设检验的统计时间推理方法

在战场态势估计中，常常需要判断事件发生的时间顺序，而对事件发生时间的观测往往含有统计不确定性。这里将假设检验理论引入时间推理，建立了一种判别两个事件发生顺序的新方法，同时研究了在统计不确定性下时间顺序的传递性，从而有效增强了态势估计中对时间关系的描述和推理能力     

近似推理在水雷参数分析专家系统中的应用

为了尽快分析出未知水雷障碍参数,根据水雷战的特点,提出了建立未知水雷障碍参数分析专家系统的观点,对专家系统的设计方法进行了一定的探讨,并针对专家系统建立中的"瓶颈"问题,提出了基于Vague集插值近似推理的专家系统知识自动获取方法,在介绍推理过程的基础上给出了算例.从推理的结果来看,该方法具有较高的可信度,从而为专家系统的研制提供了一定的方法支持.     

基于前景理论和证据推理的混合型多属性决策方法

针对属性权重完全未知的混合型多属性决策问题,提出一种基于前景理论和证据推理的决策方法。通过直觉模糊数对精确数、区间数和语言变量3种混合型属性的决策信息进行统一,根据前景理论对决策信息进行转化;提出基于直觉模糊熵与相似度的属性可靠性评估方法,结合属性重要度确定属性权重;采用证据推理算法集结属性信息,得到方案的综合前景值,并以此进行方案排序。算例分析结果表明,所提方法具有较强的区分能力,能够有效降低决策结果的不确定性,对混合型多属性决策问题具有较好的适用性。     

模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估

动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。