基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法

针对在飞机进行易损性评估的过程中,因为目标数据的不精确而进行的模型简化,结合模糊数学理论和贝叶斯网络提出了基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法。介绍了模糊理论和贝叶斯网络的基本知识,以及基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估流程,并建立了基于某型飞机的模糊贝叶斯网络易损性评估模型,最后通过算例证明了该方法的合理性。     

基于Bayes估计的高炮虚拟校射理论

给出了脱靶量的定义,建立了小口径高炮虚拟校射脱靶量的一维数学模型,分析了脱耙量的统计性质,在此基础上运用贝叶斯估计理论,推导出校正量的最优估计量方程,并进行了相应分析.脱靶量可以作为一种离散的随机序列,任何一种特定的脱靶量序列均可表示为某种蜕化的广义马尔柯夫序列;脱靶量状态的最优估计问题是:基于观测输出{x(k);k=0,1,2,…}先验信息求取状态X(k)的最优滤波估计^X(k/k),使估计误差的方差最小,从而大大提高小高炮的射击精度.     

基于DBN的天基信息支援装备体系作战效能评估方法

为解决天基信息支援装备体系的作战效能动态评估问题,提出一种基于动态贝叶斯网络的天基信息支援装备体系作战效能评估方法。首先以系统动力学模型获取数据样本,然后以静态贝叶斯网络作战效能评估模型为基础建立动态网络,以EM参数学习算法构建动态贝叶斯网络作战效能评估模型,最后对天基信息支援装备体系进行作战效能分析。在作战效能评估模型的基础上,以海上方向打击移动舰船目标的作战场景为例,分析了天基信息支援装备体系中诸多影响因素之间的相互关系与影响程度。同时,仿真实验验证了该方法应用在天基信息支援装备体系作战效能评估中的有效性和可行性,能够为天基信息支援装备体系作战效能评估提供坚实的技术支撑。     

基于贝叶斯理论的多雷达点迹自适应融合方法

雷达组网进行数据融合是复杂电磁环境下提高预警探测精度和容错能力的有效方法,研究人员需研究适应干扰、信噪比降低等复杂情形的数据融合方法。基于贝叶斯统计理论提出一种多雷达点迹融合方法,将贝叶斯多源数据融合方法与卡尔曼滤波结合,以卡尔曼滤波输出的航迹预测及其协方差作为贝叶斯理论的先验知识,以多雷达量测结果作为贝叶斯理论的观测值进行融合,并提出一种基于回波信噪比的点迹标准差实时估计方法,构建标准差自适应估计的点迹融合与滤波框架。仿真结果表明,多雷达点迹自适应融合方法,滤波精度优于单雷达滤波结果、优于航迹融合结果,能够适应目标距离、RCS起伏引起的标准差变化,具有较强的工程应用价值。     

基于分类算法的装备健康度评估方法

装备健康度的准确评估是装备作战训练工作开展和维修保障对策实施的基础,针对传统装备健康状况难以科学评估的问题,提出了综合考虑装备寿命、使用维修情况、装备及其子系统健康状况的装备健康度评价模型,结合装备健康度分类多和样本数据不平衡的特点,采用7种分类算法和10种样本均衡方法对装备健康度进行评估。实验表明,综合运用Near-Miss、SMOTEENN、SMOTE Tomek采样方法和DT、GBDT、RF分类算法,可以有效提高装备健康度分类和指标水平,为装备健康状况的合理评估提供了有效方法。     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础,系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型,对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨,使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷,研究了诊断模型的学习进化策略,实现了诊断效果的改进和优化。另外,对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望,为后续理论研究提供了参考。     

攻防博弈下的Ad hoc网络风险预测

利用博弈论原理,分析Ad hoc网络入侵防御系统与攻击者之间的攻防过程,建立了多阶段动态博弈下的网络风险预测模型。综合考虑Ad hoc网络不同节点与不同攻防措施对网络风险影响的差异性,量化攻防效用矩阵;通过求解纳什均衡,得到攻防双方最优混合策略;根据风险值求解算法,预测攻防平衡下的网络风险值。仿真实验表明,该模型和算法切实可行,对提升Ad hoc网络安全有一定参考价值。     

一种基于延迟的仿真交互可信度贝叶斯评估方法

交互行为是分布式虚拟环境仿真推进的基础,交互行为可信对于系统正常运行至关重要。针对交互行为可信性问题,提出了一种基于延迟的交互可信度概率模型。从交互可信度定义出发,明确了交互可信度的内涵及判断标准,分析了交互可信度的先验分布,在此基础上通过贝叶斯方法得到仿真交互可信度的后验评估结果。该方法在降低系统监测负载的同时保证了交互可信度计算的实时性,为仿真系统可信度问题提出了一种新的思路和实用方法。