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为解决大规模复杂不确定性故障诊断问题的建模和推理难题,提出一种扩展的因子图模型——层次因子图,并给出了相应的推理及建模方法。该模型采用层次式拓扑结构表达问题领域的结构化知识,具备现有概率图模型的所有优点。经实例验证表明:所提出的层次因子图模型可以较好地解决大规模复杂不确定性故障诊断问题。 相似文献
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针对兵棋推演胜负裁决规则建立难的问题,军事专家利用经验数据总结战争胜负规律,数学家、工程师利用军事运筹分析方法计算战争胜负规律,为了综合利用两种方法,利用Bayes混合先验分布将历史战争规律总结法与军事运筹分析法合理有效融合,对胜负裁决规则进行建模研究;通过在贝塔分布中引入继承因子,将兰彻斯特方程生成的军事运筹分析数据作为先验信息,与历史战争的经验规律数据作为后验信息进行结合。引入的混合贝塔先验分布方法,有效避免了两种方法互相淹没信息的问题;建立的胜负概率裁决模型,有效地提高了兵棋推演中胜负裁决概率的准确度及可信度,使其更加符合战争规律。 相似文献
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针对多个目标相互紧邻时,概率假设密度滤波器难以正确估计当前目标个数以及目标状态问题,提出一种改进的高斯混合概率假设密度滤波算法。根据每一时刻更新后所有目标的权值构造权值矩阵,通过权值矩阵中目标权值的分布来检测当前目标权值是否存在更新错误。基于新的目标权值再分配策略,对权值矩阵中每个目标可能不正确的权值进行调整,使得每个目标能够获得合理的权值。仿真实验表明,该算法能够准确地估计紧邻目标数目以及状态。 相似文献
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