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281.
模糊离散动态贝叶斯网络的目标威胁等级评估 总被引:1,自引:0,他引:1
动态贝叶斯网络作为一种智能推理工具在处理不确定推理问题中显示出强大的生命力,但是存在难于处理连续变量的推理问题。将模糊理论与动态贝叶斯网络相结合,提出一种模糊分类的方法,将连续变量模糊分类为动态贝叶斯网络能够应用的证据信息用于推理,并建立目标威胁等级评估模型,应用直接推理算法对该网络进行推理。仿真结果表明,该分类方法与动态贝叶斯网络结合能够很好地处理连续变量推理的问题。 相似文献
282.
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. 相似文献
283.
284.
285.
为了提高风场干扰环境下飞艇的导航精度,研究飞艇抗风场干扰导航算法。在建立风场干扰条件下飞艇速度误差约束模型的基础上,设计抗风场干扰的约束Unscented卡尔曼滤波算法。首先确定风场干扰条件下飞艇的速度误差约束量,将该约束与Unscented卡尔曼滤波算法相结合,对速度误差进行估计和补偿,以减小风场对飞艇定位精度的影响;然后证明该算法的状态估计量不仅是无偏的,而且协方差小于标准UKF的协方差;最后将提出的算法应用于捷联惯导/天文/合成孔径雷达组合导航系统中进行仿真验证,并与自适应扩展卡尔曼滤波和抗差自适应UKF算法进行比较,结果表明:提出的约束UKF算法的滤波性能明显优于自适应EKF和抗差自适应UKF算法,能够有效抑制风场对飞艇定位精度的影响,提高飞艇的导航定位精度。 相似文献
286.
可靠性评定是定量评估系统可靠性水平的重要途径,是对其可靠性进行定量控制的必要手段.某些复杂系统由于研制时间和经费的限制,现场试验样本量极其有限,依赖传统的基于大样本的数理统计方法将难以获得客观结论,因此其可靠性评定一直是工程实践中的技术难题.针对复杂系统可靠性评估和寿命预测时现场样本量不足的问题,提出了一种基于多源信息融合的可靠性评定方法.该方法利用平均互信息熵来度量多源验前信息对可靠性评定不确定性减少所起的作用,以此为依据确定多源信息融合权重,并通过融合验前分布进行复杂系统的可靠性评定,从而减少了评定过程中的主观性,增强了评定结论的可信性.最后通过仿真实例验证了方法的有效性. 相似文献
287.
提出了基于递推最小模型误差估计(RMMEE)的地空导弹飞行试验数据相容性检验的方法,该方法采用导弹位置和弹体角位移测量,不仅能在线重构六自由度弹道参数,而且能估计捷联惯导的动态误差,从根本上克服了Klein模型的局限性。该方法对导弹速度、位置估值的初值不敏感,即使存在较大的捷联惯导动态误差,仍具有良好的收敛性和稳健性。 相似文献
288.
一种单平台的无源被动定位算法 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种对匀速扫描雷达的单站被动定位方法 ,主要论述了该定位方法的数学模型 ,仿真分析结果表明该算法有较好的定位精度 相似文献
289.
采用贝叶斯方法 ,利用大量的历史数据和工程技术人员的丰富经验确定先验分布 ,制定出验收试验的一种新方案 .按照这一方案 ,在确保产品质量的前提下 ,可大大节省试验时间 ,从而得到十分可观的经济效益 . 相似文献
290.