基于D/S证据推理的高炮武器系统效能评估

阐述了D/S证据推理的数学原理,探讨了D/S证据推理方法在高炮武器系统效能评估中的应用,并建立了高炮武器系统效能评估模型,最后结合具体实例进行分析.     

基于模糊证据理论的船舶安全评估

针对船舶安全评估过程中的诸多不确定因素,提出了一种基于模糊证据理论的安全评估方法.将证据体空间中的事件视为模糊子集,并引入模糊概率,更好地描述了专家意见(或知识),给出了质量分配函数的表示.最后,结合某船舶系统,给出了其安全评估的具体实现过程.结果表明,该方法可靠、有效.     

应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别

在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上,较系统地论述了基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别的数据融合方法,并给出了具体的识别实例。实验结果证明了基于多传感器融合后的识别结果明显优于单传感器的识别结果,说明了D-S证据理论的有效性和先进性。     

综合目标识别的输入信息源研究

利用多源信息进行综合目标识别能提高识别的准确性和及时性,为了解决综合目标识别中输入信息源的运用问题,通过分析各种输入信息源的特点,根据这些特点分别采用了针对性的技术手段转化和处理,为最后的识别决策提供了有效的信息,对进一步深入研究综合目标识别具有参考价值。     

装备健康状态评估方法研究

针对装备健康状态评估问题,在阐述装备健康状态基本概念的基础上,将装备的健康状态分为优、良、中、差和故障5个等级.对于测试不合格的装备,可以直接判定其处于故障状态;对于测试合格的装备,在评估装备参数健康状态的基础上,建立了基于改进证据理论的装备健康状态评估模型,对所有参数的健康状态合成并决策,确定了测试合格的装备的健康状态退化等级,并进行实例分析,验证了评估模型的合理性.     

基于案例的推理在舰船维修费预测中的应用

针对市场经济条件下舰船维修费预测不确定性越来越大的问题,提出了一种基于案例推理的舰船维修费预测模型。首先,利用修船厂的历史数据,采用特征向量表示法构建舰船维修费案例库;其次,为提高案例检索效率,采用组合模糊聚类算法建立舰船维修费案例的分类索引结构,并提出基于最近邻法的两步检索策略检索相似案例;最后,采用加权平均法对相似案例进行修改以获取预测值,同时采用主动学习策略保存当前案例并更新案例库。实例仿真结果表明:与传统舰船维修费预测模型相比,基于案例的推理模型具有更高的预测精度,所提模型是有效的。     

一种基于重要性权重的证据合成方法及其应用

针对Dempster方法在合成高度冲突证据时结果与直观结论相悖的问题,提出了一种改进的基于重要性权重的证据合成方法,并将其应用到海上目标的识别。首先,根据证据之间的相似性程度判断证据间是否存在冲突,对于有冲突的情形,由基于P距离的权重分配模型得到各证据的重要性权值;然后,对BPA函数进行修正,采用Dempster规则修正后的BPA函数进行合成;最后,利用雷达和舰船的对应关系,将侦察雷达探测到的目标雷达信号载频、脉宽、重频转化为雷达参数的概率分配,并运用改进的证据合成方法进行了目标识别。仿真计算结果证明:该方法能有效处理冲突证据组合,克服了一票否决问题,减小了识别结果的不确定性,并保留了Dempster方法处理非冲突证据组合的良好特性。     

一种改进的证据组合规则在可靠性评估中的应用

对许多长寿产品进行可靠性评估时,客观实验数据往往难以获取。在试验数据短缺的情况下,就要正确处理专家经验和对相似产品的可靠性认识等不确定信息。为了有效合理地利用这些不确定信息,提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论(DST)的可靠性评估方法,针对传统证据理论在处理冲突证据时的不足,用加权证据方法对其组合规则进行了修正。算例实验表明了该方法在有"干扰证据"存在的情况下评估结果的有效性和合理性。     

变结构离散动态贝叶斯网络的快速推理算法

变结构离散动态贝叶斯网络是对传统离散动态贝叶斯网络的推广,具有更广泛的建模应用价值,但是其推理算法还有待进一步完善.针对变结构离散动态贝叶斯网络的推理算法难以理解、编程计算难、推理速度慢的问题,给出了实现变结构离散动态贝叶斯推理算法的数据结构,并推导了进行并行计算的推理算法和编程步骤,并通过实例进行了算理验证.给出的方法对变结构离散动态贝叶斯网络的编程应用具有参考价值,同时可以加快变结构离散动态贝叶斯网络的推理计算速度.     

应用知识推理的防空兵射击指挥辅助决策模型

针对现代空袭方式的新特点,提出了应用知识推理的防空兵射击指挥辅助决策模型,在已经研究比较成熟的模型算法的基础上进行了改进,并将人工智能的知识推理引入辅助决策.定量计算与定性分析相结合,为解决防空兵射击指挥这种半结构化问题提供了新的思路.