引入权重因子的证据合成方法

D-S理论是一种有效的不确定性推理方法,但在证据完全冲突或冲突较大时,D-S证据合成公式失效.Yager等学者对此作了改进,但是改进后合成公式又存在着新的问题.考虑到证据在合成过程中的重要程度不同,将权重因子引入到合成公式中,通过权重因子的作用和冲突概率的重新分配,提出了引入权重因子的D-S证据合成方法,新的合成公式提高了证据合成的可靠性和合理性,可得到更为理想的合成结果.     

On optimality of one‐bug‐look‐ahead policies for a software testing model

The optimality of the One‐Bug‐Look‐Ahead (OLA) software release policy proposed by Morali and Soyer ( 15 ) is re‐examined in this paper. A counterexample is constructed to show that OLA is not optimal in general. The optimal stopping approach is then called upon to prove that OLA possesses weaker sense of optimality under conditional monotonicity and the strong sense of optimality holds under a more restrictive sample‐wise monotonicity condition. The NTDS data are analyzed for illustration, and OLA is shown to be robust with respect to model parameters. © 2007 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007.     

连续动态贝叶斯网络实现多传感器融合跟踪

利用多传感器数据进行目标跟踪,关键是怎样将多传感器的数据合理应用来对系统的状态做出最佳估计。提出应用连续动态贝叶斯网络的方法,结合卡尔曼滤波器模型,实现用多传感器数据进行目标跟踪的方法,并对算法进行了推导和验证。仿真结果证明了提出的多传感器数据互相修正融合滤波方法具有良好的滤波效果,并能够弥补传感器数据缺失和抑制脉冲噪声。     

故障诊断专家系统设计的几个问题

对故障诊断专家系统方案设计作了讨论,提出了方案设计要点、介绍了故障诊断知识库的建立,给出了典型诊断策略。     

基于非负张量表示的扩展LDA标注模型

由于“语义鸿沟”的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计其参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。     

英语阅读中如何猜词解义

在阅读英语时,首先遇到的问题是生词。如果时时停下来查词典,就会影响思维的连续性、阅读速度甚至丧失阅读兴趣。外语教学中常常提到根据上下文了解词义,即在碰到难以理解的词语时,可以引导学生根据词汇语境线索和已知信息及构词法来进行推测。掌握猜词解义的方法,有助于提高阅读能力。     

Bayesian analysis of queues with impatient customers: Applications to call centers

Queuing models have been extensively used in the literature for obtaining performance measures and developing staffing policies. However, most of this work has been from a pure probabilistic point of view and has not addressed issues of statistical inference. In this article, we consider Bayesian queuing models with impatient customers with particular emphasis on call center operations and discuss further extensions. We develop the details of Bayesian inference for queues with abandonment such as the M/M/s + M model (Erlang‐A). In doing so, we discuss the estimation of operating characteristics and its implications on staffing. We illustrate the implementation of the Bayesian models using actual arrival, service, and abandonment data from call centers. © 2012 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2012     

动态贝叶斯网络的无人机炮火校射

动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Networks-DBNs),是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模和处理的一个有力工具.提出将隐马尔可夫模型(Hidden Markov Models-HMMs)图形模式与贝叶斯网络结合起来构成DBN,将其用于无人机照相侦察情报的推理分析,决定炮火优先打击区域.首先建立动态贝叶斯网络的战场态势变化模型,而后应用HMM的推理算法获得当前隐含序列最优估计,且可预测出未来战场态势.最后应用模糊推理获得优先打击的区域号.仿真结果表明了模型的可行性.该方法有效解决了贝叶斯网络对于瞬间变化战场态势推理的不足的缺陷,为炮兵指挥员更好地运用火力,分出主次奠定了基础.     

目标数据关联多因素分布式推理判决系统推理结构

目标数据关联多因素分布式推理判决系统 ,是一基于分布式判决分类系统理论进行目标数据关联分析的大规模推理判决系统 ,在C3I系统中有着广泛的应用前景。本文在分析推理判决系统的推理规则类型和状态类型的基础上 ,给出系统的推理结构图 ,该推理结构是正关联神经推理结构     

空中目标战术意图层次推理框架及实现

以提高对空态势感知能力为目的,着眼于构建以专家系统为特征的目标意图推理决策支持系统,首先根据目标意图的含义从意图、行动和状态三个层次进行了层次表示,并简要分析了实现意图推理的六种途径.根据空中目标的作战使用等领域知识将其意图从属性类型、战术类型、威胁类型和任务类型四个层次进行了分解.基于意图推理输入信息的分布性特征以及意图的层次分解建立了基于判定树的意图层次推理框架以及数据驱动的推理控制机制.该框架为建立空中目标战术意图的推理实现方法提供了重要的依据.