基于层次分析法-直觉模糊贝叶斯网络的作战保障能力评估

对作战保障综合能力提出一种新的评估方法,对定性指标构建直觉模糊贝叶斯网络模型,通过贝叶斯推理得到静态作战保障能力;对定量指标用层次分析法确定指标权重,得到动态后勤作战保障能力.采用直觉模糊贝叶斯网络和层次分析相结合的综合评价模型,并引入决策者的偏好因子得到作战保障能力的综合评价值.通过实例分析,验证了该方法的合理性以及有效性.     

基于贝叶斯网络的多态故障树分析方法

针对多态系统故障树分析的难点,通过一个多态雷达系统的实例给出了一种基于贝叶斯网络的多态故障树分析方法.首先根据多态故障树的结构建立贝叶斯网络的拓扑结构,然后根据多态逻辑算子对其进行定量化,进而利用贝叶斯网络分析多态故障树顶事件概率、部件重要度及其它结果.最后通过对实例的分析说明了基于贝叶斯网络的多态故障树分析方法有更强的建模分析能力.     

贝叶斯网络仿真元模型及其在装备战场损伤仿真中的应用研究

结合装备战场损伤仿真系统,研究了贝叶斯网络仿真元模型的构建方法.从条件概率角度描述了仿真模型输入参数与输出参数之间的映射关系,研究了构建贝叶斯网络仿真元模型的可行性,分析了贝叶斯网络仿真元模型的优点;研究了贝叶斯网络仿真元模型构建过程中的关键问题,包括:元模型参数的确定、原始模型参数向贝叶斯网络节点的转化、联结强度的计算、衍生元模型的构建;针对不完全信息条件下装备战场损伤快速定位问题,研究了基于K2算法的贝叶斯网络仿真元模型构建方法;构建了某型高炮的战场损伤贝叶斯网络仿真元模型.     

基于贝叶斯网络的基因调控研究

为研究基因间的网络调控关系,通过贝叶斯网络方法将概率论知识与图论结合,有效构造了基因间的贝叶斯网络模型并进行了推理.针对一组白血病基因表达数据,首先进行数据标准化、离散化等预处理;其次使用决策树ID3算法求出基因间节点的顺序,并使用K2算法进行贝叶斯网络的结构学习,找出各基因间的网络拓扑结构;再次通过极大似然估计进行参数学习,求出网络中父节点与子节点间的概率依赖关系;最后对构建的贝叶斯网络模型进行了有效性验证,检验数据分析表明,贝叶斯网络对基因间调控关系的预测分析有较高精度.     

产品质量危机事件原因挖掘模型研究

为有效解决因产品质量危机事件发生原因揭示不准确而导致应对措施选择与实施不当问题,根据产品质量危机影响因素发掘结果,提取出了产品质量危机事件可能原因,采用故障树法构建了质量危机事件潜在原因关系模型;将故障树法和贝叶斯网络相结合,基于专家调查与模糊集理论,推理出底层原因先验概率算法,并将其先验概率输入贝叶斯网络模型,获得底层原因后验概率及关键重要度,将后验概率及关键重要度共同作为质量危机事件关键原因诊断依据,构建了质量危机事件原因挖掘模型;通过实际案例验证了关键原因挖掘结果的准确性,为企业挖掘质量危机事件发生原因提供了理论依据。     

基于贝叶斯网络的工程项目进度完工概率分析

针对传统计划评审技术(Program Evaluation and Review Technique,PERT)在计算完工概率时假设条件的局限性(假设条件与工程实际存在偏差,导致完工概率偏大),提出了基于贝叶斯网络的施工进度完工概率分析方法.首先,分析了贝叶斯网络与进度计划网络之间的相似性,将两者结合起来构建了贝叶斯进度网络;在此基础上,综合考虑贝叶斯网络在节点取值及概率计算方面的优越性,并结合工程项目的不确定性及复杂性特点,建立了基于贝叶斯网络的施工进度完工概率分析模型.最后,将该模型应用于具体工程进行实例分析,验证了模型的可行性与有效性.研究结果表明:基于贝叶斯网络的进度完工概率模型充分考虑了工程施工中的风险因素,其结果能更客观地反映工程实际,可为工程项目决策者提供可靠的依据.     

基于贝叶斯网络的航材保障人员可靠性建模与评估

为了提高航材保障中保障人员的可靠性,在确定影响因素的基础上,建立了可靠性评估贝叶斯网络模型.以及评价指标体系,并通过算例对保障人员可靠性进行了评估和研究,结果证明了该模型的有效性,从而为降低航材保障工作时的人因故障提供了新的思路和方法.     

ADS-B设备提供监视服务的可靠性分析

将概率论和HEART、基准系统等方法相结合,评估在空中交通管制环境下,考虑到管制员指令出现差错的前提下,两架机广播式自动相关监视(ADS-B)设备的飞机发生碰撞的风险值,通过计算的风险值判断空管情况下ADS-B监视服务的可靠性.从纵向、侧向和垂直碰撞以及管制员差错四个方面共同构建出机载ADS-B设备下,飞机发生碰撞的碰撞模型.将实际数据带入到模型中,验证模型的正确性,并分析了实验得到的结果.计算结果等于2.126×10~(-9)次/飞行小时,证明模型正确性和ADS-B的可靠性.     

认知性VDT持续监控作业人因可靠性动态预测方法

结合N-back任务范式和持续操作测试(CPT)任务范式,设计出模拟认知性VDT持续监控作业的实验.根据实验数据:分别对脑力负荷评估指标体系中的6个评估指标在20个作业时间段的均值进行方差分析,差异显著;训练非线性自回归神经网络模型(NAR),对不同作业时间段脑力负荷在评估指标上发生的变化进行动态预测;再结合认知性VDT持续监控作业人因可靠性评估模型对人因可靠性概率进行预测.研究结果表明:该方法可动态预测不同时间段作业者的人因可靠性,实现认知性VDT持续监控作业任务的动态分配,提高系统可靠性.     

网络小额贷款业务个人信用风险评估——基于DNN-SMOTEENN-ExtraTrees组合模型

针对网络小额贷款业务,构建组合模型DNN-SMOTEENN-ExtraTrees评估网络小贷信用风险.首先利用SMOTEENN算法处理样本数据中“好”和“坏”样本分布极端不平衡情况,再利用极端随机数算法ExtraTrees对特征重要性进行评估并剔除无关变量,最后采用深度神经网络DNN评估网络小贷个人信用风险.通过召回率、精确度、F1值和AUC值等模型性能评价指标,与BP神经网络模型、Logistic回归及支持向量机比较,发现组合模型分类能力更显著,泛化能力更加优异,更适合数据规模大、维度高的网络小贷市场评估信用风险.     

企业诚信度的贝叶斯估计研究

本文利用贝叶斯分析方法建立了评估企业诚信度的概率估计模型，并选取了一些有代表性的企业进行实证分析。与现有的同类问题研究相比，本模型的特点是将决策者个人经验和主观判断作为先验信息与样本信息相结合、将财务数据与诚信表现相结合，从而提高了估计的可靠性和准确性。     

移动机器人履行系统配置优化研究——基于闭排队网络理论

本文对移动机器人履行系统中货架调度任务的履行过程进行分析,根据机器人在货架装载、搬运、拣选、卸载四个过程的作业特点建立闭排队网络模型。采用近似平均值分析算法求解,实现系统绩效的迅速评估。通过与仿真计算实验的对比证明,模型对系统绩效的评估误差不超过5%。利用闭排队网络模型评估拣选台、机器人利用率和调度任务履行能力,实现对系统设施配置的讨论和优化。研究表明,拣选台均匀分布于仓库较长的两侧能提高系统履行绩效;系统存在最优机器人投放数量使系统整体利用率较高。     

基于动态Bayes网络的结构时变可靠性分析

针对存在抗力退化结构的时变可靠性问题,提出一种动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)模型,以gamma过程作为抗力退化模型,并离散为Bayes网络,同时建立观测模型、可靠性模型,组合为动态Bayes网络,通过连续节点消除与离散得到仅含离散变量的动态Bayes网络;给出精确推理的3种情况,评估现在(滤波)、未来(预测)以及过去时刻(平滑)结构的状态.当测量信息出现时,对退化模型参数重新估计,利用精确推理来更新结构时变可靠性.以存在抗力退化的一跨刚架作为研究对象,验证了模型的合理性.     

企业诚信度的贝叶斯估计磷究

本文利用贝叶斯分析方法建立了评估企业诚信度的概率估计模型，并选取了一些有代表性的企业进行实证分析。与现有的同类问题研究相比，本模型的特点是将决策者个人经验和主观判断作为先验信息与样本信息相结合、将财务数据与诚信表现相结合，从而提高了估计的可靠性和准确性。     

稀疏交叉熵粗糙集DDRBM-DNNS高校科研能力评估

针对高校科研水平深度学习网络训练评价中存在评价特征同质化现象,造成评估结果精度不高的问题,提出稀疏交叉熵粗糙集双向受限制深度玻尔兹曼机(DDRBM-DNNS)高校科研能力评估方法.首先,考虑采用受限制玻尔兹曼机(RBM)和稀疏交叉熵惩罚参数对深度学习网络进行改进,实现深度学习网络特征训练同质化现象的削弱;同时,针对输入数据的预处理问题,考虑基于粗糙集的前置预处理方式实现,在维持数据输入信息完整前提下,实现输入样本数据的有效归约,进而实现样本处理量的简化,有利于深度学习网络收敛过程的提速;最后,利用所提算法对高校科研水平进行评价,实验数据显示,所提评价模型具备更高的评估精度和更快运算效率.     

基于FCE-AHP的非物质文化遗产宜产性评估研究

通过对非物质文化遗产产业化存在的问题及其内涵与其发展规律的研究发现,并不是所有的非物质文化遗产都适宜于产业化,非物质文化遗产的产业化能力是可以评估的.通过德尔菲法建立非物质文化遗产宜产性评估指标体系,采用FCE-AHP法构建非物质文化遗产的多层次评估模型,并探讨该模型在实践中的应用和价值.     

利用贝叶斯网络分析基因表达数据

利用基因表达数据提出一种新的网络模型—贝叶斯网络,发现基因的互作.一个贝叶斯网络是多变量联合概率分布的有向图模型,表示变量间的条件独立属性.首先我们阐明贝叶斯网络如何表示基因间的互作,然后介绍从基因芯片数据学习贝叶斯网络的方法.     

基于动态因子结构的贝叶斯分位面板协整研究

针对传统面板协整检验在建模过程中易受异常值影响以及其原假设设置的主观选择问题,本文利用动态公共因子刻画面板数据潜在的截面相关结构,提出基于动态因子的截面相关结构的贝叶斯分位面板协整检验,结合各个主要分位数水平下参数的条件后验分布,设计结合卡尔曼滤波的Gibbs抽样算法,进行贝叶斯分位面板协整检验;并进行Monte Carlo仿真实验验证贝叶斯分位面板协整检验的可行性与有效性。同时,采用中国各省金融发展和经济增长的面板数据进行实证研究,结果发现在各主要分位数水平下中国金融发展和经济增长之间具有协整关系。研究结果表明:贝叶斯分位面板协整检验方法避免了传统面板数据协整方法由于原假设设置不同而发生误判的问题,克服了异常值的影响,能够提供全面准确的模型参数估计和协整检验结果。     

管制员综合素质评价方法研究

管制员综合素质对管制系统安全运行有着重要的作用.为保证管制系统安全运行,提出了一种使用三元区间数基本理论的管制员综合素质评价方法,对管制员综合素质进行评价.根据少数服从多数原则,给出了一种计算群决策专家权重系数的新方法,考虑专家系数,给出了一种构造三元区间数的方法,通过排序函数确定最大三元区间数,通过指标对应三元区间数与最大区间数比值的模确定指标初始权重,并对指标权重公平化处理,得到指标最终权重,并在此基础上建立了管制员综合素质评价模型.算例结果表明,所提出的评价方法能够度管制员综合素质进行有效评价.     

基于贝叶斯网络的船舶靠港装卸作业溢油风险评价

通过对港口船舶靠港装卸作业溢油相关统计资料和文献的分析,识别船舶靠港装卸作业溢油风险的影响因素,并根据各因素的因果关系构建船舶靠港装卸作业溢油风险贝叶斯网络拓扑结构,确定各节点的取值范围;综合运用贝叶斯条件概率模型及三角模糊数处理方法,获得各节点变量的条件概率;在此基础上利用GeNIe软件进行概率推理和风险因素灵敏度分析;最后,以我国沿海四个港口为例进行了实际评价.研究结果表明运用贝叶斯网络模型评价船舶靠港装卸作业溢油风险问题是合理和有效的,不仅可为港口和船舶安全管理等制度的制定提供理论依据,也验证了应用贝叶斯网络评价船舶靠港装卸作业溢油风险的方法是一种科学有效的方法.