共查询到17条相似文献,搜索用时 40 毫秒
1.
物元贝叶斯网络模型研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了贝叶斯网络建模过程中的缺陷,结合物元理论,提出了物元贝叶斯网络理论.该理论能够融合二者的优点,既可处理复杂系统中的不确定性,又能充分利用系统中的所有信息,因此能够更好地进行复杂系统评价. 相似文献
2.
基于贝叶斯网络的装备损伤定位系统研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了贝叶斯网络在装备损伤定位方面的优势,及其损伤定位的方法与流程,建立了用于装备损伤定位的贝叶斯网络模型,并开发了损伤定位系统。以某型火炮为例,演示了其损伤定位的一般过程,验证了贝叶斯网络在装备损伤定位中应用的可行性与有效性。 相似文献
3.
传统Petri网理论难以处理具有多属性对象复杂离散系统的建模问题,物元Petri网结合了物元理论能够很好地解决这一问题,是值得进一步研究并应用的新的复杂离散系统建模方法。将物元Petri网定义成一个5元组,借用物元的概念定义了物元托肯,建立了物元Petri网理论的运算规则,提出了物元Petri网并发及冲突的分析方法,并给出了建模步骤。以某设备从拆卸到修复的维修过程建模为例,给出了物元Petri网理论的应用示例。示例表明了物元Petri网在具有多属性对象离散系统建模中的优势。 相似文献
4.
针对船舶动力装置战场损伤特点,对其损伤分析进行了研究,提出了基于贝叶斯网络的动力装置战场损伤模型.以主机振动为例,分析了模型的建立、更新和完善等.分析结果表明,该模型和方法提高了船舶动力装置的战场损伤分析的速度和准确性. 相似文献
5.
基于云模型的物元综合评估方法 总被引:7,自引:1,他引:6
将云模型与物元理论相结合,提出了一种基于云模型的物元评估方法,构建了云模型与物元理论相结合的综合评估模型.重点分析了云与数值、云与数值区间以及云与云之间的关联度计算方法,并应用示例说明了该方法的使用.最后由实例可以看出,所提方法实现了基于语言值的不确定评估. 相似文献
6.
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
7.
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
8.
针对传统物元分析理论无法应用于决策信息为直觉模糊数的多属性决策问题,提出直觉模糊物元分析模型以及用相对相似度代替传统方法中的关联函数来解决直觉模糊物元分析问题,进而完整阐述了直觉模糊物元多属性决策的方法步骤,并通过实例验证了该方法的有效性。特别是针对权重信息未知这一类较为复杂的多属性群决策问题,采用投影法和直觉模糊熵确定权重信息,并运用直觉模糊物元多属性决策方法进行了实例分析,证明了方法的实用性,为直觉模糊多属性群决策提供了一种新的思路。 相似文献
9.
10.
11.
装备研制中的Bayesian网及其应用 总被引:2,自引:1,他引:1
针对装备研制过程中产生的大量试验和调试数据,提出采用Bayesian网挖掘各组成单元间的依赖关系,并对Bayesian网学习中基于信息论的方法进行了改进,使确定网络拓扑结构的过程更加客观.学习得到Bayesian网后,分析了其在失效源判定和发现设计缺陷等方面的应用. 相似文献
12.
13.
贝叶斯网络推理在信息系统安全风险评估中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于贝叶斯网络推理的安全风险评估方法。从实际出发建立信息系统的贝叶斯网络模型,根据专家给出的先验信息,结合获得的证据信息,运用Pearl方法完成对模型的评估,给出在特定条件下模型的计算——线性推理算法。最后,以实例分析信息系统安全评估的实现过程,结果表明,该方法可行、有效。 相似文献
14.
15.
针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler)散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
16.