模糊推理在软件维护性评估和预测中的应用

摘要：在基于活动的质量模型维护性分析方法基础上,对贝叶斯方法进行了扩展,将模糊推理技术与现有的贝叶斯方法进行比较,开发了一个基于模糊推理的系统来对软件维护性进行量化评估和预测,描述了模糊技术在维护性评估和预测准确度方面的优势．     

Nonparametric bayesian lifetime data analysis using dirichlet process lognormal mixture model

We propose a nonparametric Bayesian lifetime data analysis method using the Dirichlet process mixture model with a lognormal kernel. A simulation‐based algorithm that implements the Gibbs sampling is developed to fit the Dirichlet process lognormal mixture (DPLNM) model using rightly censored failure time data. Five examples are used to illustrate the proposed method, and the DPLNM model is compared to the Dirichlet process Weibull mixture (DPWM) model. Results indicate that the DPLNM model is capable of estimating different lifetime distributions. The DPLNM model outperforms the DPWM model in all the examples, and the DPLNM model shows promising potential to be applied to analyze failure time data when an appropriate parametric model for the data cannot be specified. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013     

基于CC253O的烟雾传感器节点设计与实现

随着社会发展对消防安全的要求越来越高,实时地采集传输监测数据变得至关重要Ⅲ。本文针对现存的烟雾传感器节点可靠性差、准确率低、电路复杂,不易组网,并且在很多特定区域无法安装等问题,提出了基于CC2530的烟雾监测节点设计方案,并完成了以CC2530射频芯片为核心的烟雾传感器节点的硬、软件设计。实验测试证明,该节点满足无线消防监测系统的需要,具有高可靠性、低功耗以及低成本的特点,有着较好的应用前景。     

节点非独立失效下的局域网可靠性建模与分析

以具有层次结构的局域网作为拓扑模型,考虑共因失效和关联失效这2类节点非独立失效事件发生的情况,建立了交换机节点失效模型来模拟交换机失效,利用Monte-Carlo仿真算法近似计算出网络的两端可靠性,研究2种共因失效事件和3种关联失效事件对网络端端可靠性的影响。结果表明:因资源节点出现故障和协议层出现错误而导致交换机失效的共因失效事件均会降低网络可靠性,且资源节点失效概率或协议层失效概率越大,网络可靠性越低;而由于使用了热备份技术、堆叠技术以及发生广播风暴导致的关联失效事件,即使节点独立失效概率很小,只要相关因数足够大,故障都会快速传播,导致网络可靠性迅速下降。     

基于贝叶斯网络的船舶动力装置战场损伤分析

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.     

无线传感器网络中基于有限反馈的协同MISO传输方案

为解决无线传感器网络中节点能量受限,文中提出一种基于有限反馈的协同M ISO传输方案,此方案通过接收端反馈给簇头节点的信道增益比值来调整簇头节点和协同节点的发射功率。通过联合优化传输速率和协同节点数,使得网络总能耗最小。分析和仿真结果表明,此方案能有效降低网络的总能耗。     

认知无线电专题讲座(四) 第8讲 下一代网络:认知网络

认知网络是一种具有认知能力和认知过程的网络,它能够感知网络当前的状况,并根据当前的状况来计划、决定并行动。文中首先介绍了认知网络的基本概念及设计目标,然后描述了认知网络的特征和一种架构——CogNet。最后提出了认知网络的潜在应用及在今后的研究中需解决的几个主要问题。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题，提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系，将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数，构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分，结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构，通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法，满足实时性和准确性要求，所提方法具有良好的应用价值。     

Network reliability assessment in a random environment

In this paper we consider networks that consist of components operating under a randomly changing common environment. Our work is motivated by power system networks that are subject to fluctuating weather conditions over time that affect the performance of the network. We develop a general setup for any network that is subject to such environment and present results for network reliability assessment under two repair scenarios. We also present Bayesian analysis of network failure data and illustrate how reliability predictions can be obtained for the network. © 2003 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 50: 574–591, 2003     

Weibull型产品的可靠性验证

讨论了Weibull型产品的可靠性验证问题 ,首先分析了Weibull型产品分布参数的无信息验前分布问题 ,利用验前信息可以得到分布参数的验前概率密度函数 ,进而分析了产品的可靠性验证问题 ,顾及了使用方利益和生产方利益。仿真算例表明 ,使用方利益和生产方利益是相互折衷的。