改进的前向信息修补算法及其应用

前向信息修补算法可以对离散动态贝叶斯网络的缺失数据进行预测,该算法只适用于所有观测节点是相互独立的网络,却不能处理观测节点有依赖关系网络的缺失数据。针对该算法的这一缺陷,提出了改进的前向信息修补算法,在分析离散动态贝叶斯网络的缺失数据具有二种基本形式的基础上,推导出了每种形式的相应预测公式。继而构建了用于识别威胁源离散动态贝叶斯网络的模型。仿真实验验证了改进的前向信息修补算法的有效性。     

关于评估和检验思想政治教育质量的思考

评估和检验对思想政治教育具有导向、反馈和借鉴参考作用。评估和检验标准的不同 ,对思想政治教育的评估结果有很大影响 ,对思想政治教育工作实践的影响更大。根据评估和检验的依据和方法来看 ,评价的标准必须满足三个方面的内容 :根本标准———战斗力标准 ,基本标准———“两个提供”标准 ,具体标准———从思想教育既定任务的要求出发所确定的标准     

一种全局最优的多感测器检测融合算法

在实际检测中,由于带宽、信道衰落和信道噪声等因素的影响,从本地检测器至融合中心的信道通常无法保证为理想传输信道,另外由于本地检测器和融合中心的距离比较远,会加剧信道的非可靠性和增加信道的传输能量,于是就在本地检测器和融合中心之间增加中继节点.然后利用贝叶斯规则对所有节点的判决规则进行联合最优化.最后通过仿真对系统的检测性能进行了比较.     

维修性增长趋势检验研究

对即时改进和延缓改进两种维修性增长规划方式进行了趋势检验研究.针对即时改进的维修性增长规划方式,提出了趋势检验的图示法和Laplace方法.针对延缓改进的维修性增长规划方式,根据修复率(第i阶段的修复率为μi)的顺序约束条件:∞>μm≥…≥μi≥…≥μ2≥μ1>0,探讨了指数分布和正态分布维修性增长趋势检验的区间估计法,并结合数值例说明了这些方法的可行性.     

基于主观贝叶斯方法的装备故障概率分析

由于造成武器装备故障的环境因素以及装备自身结构特征的不同,导致装备发生故障的不确定性。本文讨论了基于主观贝叶斯方法的装备故障概率分析方法,旨在事先预测武器装备在执行任务过程中的故障概率,为合理制定装备保障方案提供辅助决策依据。     

离散动态贝叶斯网络的递推算法

离散动态贝叶斯网络是对动态系统进行建模和定性推理的有力工具。由于观测证据会随时间增加,直接计算推理算法的公式会变得冗长而且推理速度还会下降。在直接计算推理算法的基础上推导出递推公式,并给出算例验证。递推计算公式简洁,仿真表明递推算法的推理速度较直接计算推理算法有明显提高,因而适合实时在线推理。最后将递推算法应用于航天器的态势感知。     

基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型研究

针对弹道导弹态势评估的特点,分析了弹道导弹的作战过程和弹道导弹主动段作战特点。在此基础上,给出了动态贝叶斯网络用于弹道导弹态势评估的建模过程,建立了基于动态贝叶斯网络的弹道导弹态势评估模型,并依据观测到的数据对模型进行了仿真,结果表明,将动态贝叶斯网络应用于弹道导弹的态势评估模型是可行的,该模型能够对飞行中的弹道导弹态势快速准确作出评估。     

装备建设财力需求的实证研究

装备建设的目的是增强军队履行使命任务的能力,以应对多种安全威胁,因而装备需求应该是国家安全需求的映射。对1988年～2008年间我国装备建设财力需求与国家安全需求的关系的协整检验表明,我国尚未形成由国家安全需求向装备需求有效转化的需求生成机制。