基于贝叶斯网络的内河搁浅船舶应急决策方法

为使内河搁浅船舶快速有效地进行应急处置,提出一种基于贝叶斯网络的应急处置决策方法,该方法具有直观性强、能定量分析各种应急方案和能处理不确定性信息等优点。通过对江苏海事局2009—2012年的搁浅船舶应急处置数据进行统计分析,获得搁浅船舶的应急处置方案和相对应的影响因素值。提出搁浅船舶的三层应急决策框架,即影响因素层、决策准则层和决策方案层。在该决策框架的基础上建立搁浅船舶应急处置模型,并介绍各决策层的因素及其含义;同时,利用条件概率表建立相互间的定量联系。以一艘在长江内运营的典型搁浅船舶为例进行案例验证,结果表明,提出的贝叶斯决策模型能很好地处理搁浅船舶的应急处置。     

船舶溢油事故定量应急处置决策方法

为获取最优的船舶溢油事故应急处置方案,提出一种基于证据推理和决策偏好的定量决策方法。根据历史数据获取船舶溢油事故的典型应急处置方案,并根据已有研究获取其影响因素和决策准则。利用语言变量获取群决策中不同偏好下的决策准则权重。建立不同影响因素的定量评价方法,并应用证据推理对影响因素评价结果进行融合,获取不同决策方案下的决策准则值,从而获取最优应急处置方案。选取一起典型的船舶溢油事故案例进行验证,结果表明,提出的方法能很好地实现船舶溢油事故应急处置。     

基于贝叶斯网络的海盗袭击事件影响因素

为分析海盗袭击事件的影响因素,减少海盗袭击事件的发生,保障海上运输安全,引入贝叶斯网络理论,利用期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法和联合树推理算法构建海盗袭击事件分析模型。根据东南亚海域海盗袭击事件的实际数据获得贝叶斯网络(Bayesian Networks, BN)结构各节点之间的概率依赖关系,并对海盗袭击成功节点进行敏感性分析。分析结果表明:外界环境、船舶自身风险和时间是影响海盗袭击事件发生的主要因素。     

基于贝叶斯网络的船舶机舱火灾风险分析

针对船舶机舱火灾风险的特点,提出了基于贝叶斯网络的船舶机舱火灾风险分析方法。根据机舱各区域发生火灾频率不同,把机舱分为主机区域、发电机区域、锅炉区域和电气设备等四个火灾发生频率高的区域,按照火灾从初始事件到发生的整个过程,建立船舶机舱火灾贝叶斯网络模型,对风险因素进行概率推理,判断火情,为消防决策提供依据;然后,通过对该网络进行基于证据的敏感性分析,得到影响机舱火灾风险因素的影响排序,并可以根据排序情况采取相应措施减少火灾的发生。     

基于语义的船舶行为动态推理机制

为实现对船舶行为的深入挖掘,建立船舶行为模型,根据模型需求引入语义模型和动态贝叶斯网络,形成基于语义的船舶行为动态推理机制。使用语义网络实现复杂态势下船舶行为领域知识的形式化描述与共享;将语义网络结构转换为动态贝叶斯网络结构并采用水上交通大数据进行参数学习;使用动态贝叶斯网络推理不确定性信息,挖掘深层次的船舶行为和事件。基于长江渡船靠离泊行为的实例验证表明:该船舶行为动态推理模型能准确地识别并预测船舶的动态行为,实现船舶行为的辨识与预警。     

软硬武器反导综合运用研究

根据武器分层防御的原则和方法,结合舰艇防御的环境特点,论文利用区间概率贝叶斯网络(Interval Probabil-ity Bayesian Network,IPBN)建立了武器协同运用的模型,综合考虑了对武器运用及协同影响较大的因素,利用区间概率贝叶斯网络的推理算法,对方案的可行性进行推理,从而改变了过去武器运用方案单纯依靠人的思维定性判断所产生的随意性。运用仿真实例对武器发射的时刻进行了讨论,并对采用该方案后武器运用方案的效能进行了分析。     

基于贝叶斯网络的防空目标攻击意图评估

针对舰艇编队防空中的敌方目标攻击意图评估多属性决策问题,研究了基于贝叶斯网络的敌方目标攻击意图评估方法。论文介绍了贝叶斯网络基础、目标攻击意图多属性因素,建立了敌方目标攻击意图评估贝叶斯网络模型,并给出了条件概率表和推理决策流程。利用贝叶斯网络进行目标攻击意图评估能够很好地结合专家经验知识处理不确定性信息和不完备数据集,并能够比较准确地反映敌方目标攻击意图。仿真试验分析表明了论文方法的有效性,这将为实际海战防空辅助决策提供理论指导。     

贝叶斯网络在通信对抗系统效能评估中的应用

介绍了贝叶斯网络原理及其推理机制.分析了影响通信对抗系统效能的各项因素,选取了各因素涉及的相应指标,确定了该网络的局部概率分布,建立了基于贝叶斯网络的通信对抗系统效能评估模型.该模型定量地解决了通信对抗部队整体作战能力的评估问题,并可以指出其存在的问题,可以提高部队的对抗水平和作战能力.     

舰用柴油机冷却水系统贝叶斯状态推理方法

针对不确定动态环境下舰用柴油机冷却水系统的状态预测及故障推理问题,研究基于贝叶斯网络模型的冷却水系统状态推理方法。根据某型冷却水系统的逻辑功能关系,分析系统的工作状态及典型故障模式,分别建立静态和动态贝叶斯网络推理模型。采用联结树精确推理算法对冷却水系统的运行状态进行正向和反向推理。结果表明,贝叶斯状态推理方法在不确定环境下传感器数据缺失时相对常规的故障树推理方法更具优势,动态贝叶斯网络比静态贝叶斯网络具有更好的推理精度。     

基于动态多实体贝叶斯网络的无人艇任务决策研究

任务决策是实现无人艇智能自主的关键环节,其存在着场景多样性、状态不确定性、约束动态性等问题。为此,本文提出动态多实体贝叶斯网络模型。首先设计了面向无人艇的语义推理框架,对无人艇本体信息进行知识表示。进一步,采用概率本体语言方法描述不确定性知识,同时扩展动态贝叶斯网络的结构,从而提高了无人艇任务决策在不确定性因素和时序因素影响下的推理能力。最后针对岛礁区域防守的任务场景,与多实体贝叶斯网络模型进行对比,结果表明DMEBN模型在动态条件下具有执行策略的连续性,验证了模型的可行性和有效性。     

基于动态贝叶斯网络的电子战效果评估

依据电子战实际作战环境,以可代表性和可观测性为标准,选取电子战效果评估指标;提出基于动态贝叶斯网络的电子战效果评估模型,对若干可观测的目标特征参数进行综合推理;推导了动态贝叶斯网络的推理算法;分析结果表明,动态贝叶斯网络能够综合目标不同的毁伤效果信息进行较为合理的评估;与静态贝叶斯网络相比,动态贝叶斯网络无论在准确性上,还是在滤波平滑能力上都要优于静态贝叶斯网络,可以为指挥员提供有利可靠的决策支持.     

中小型船舶主推进机械装置可靠性评估

为提高主推进机械装置可靠性评估准确性,针对传统方法存在的精度不足问题,设计一种基于贝叶斯网络的中小型船舶主推进机械装置可靠性评估方法。首先确定影响船舶主推进机械装置可靠性因素,然后根据影响因素建立故障树,最后将故障树映射成贝叶斯网络,并通过其推理能力进行可靠性评估。结果表明,与基于模糊综合评价的方法、基于集对分析的方法、基于状态监测的方法相比,本方法可靠性评估更接近真实结果,评估精度更高。     

基于贝叶斯网络的辐射源威胁等级评估算法

贝叶斯网络是近年来人工智能领域最重要的研究成果之一，在具有不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。以贝叶斯网络及其推理机制为基础，主要研究了贝叶斯网络在辐射源威胁等级评估方面的应用。选取了部分影响因素，建立了基于贝叶斯网络的辐射源威胁等级评估模型。最后通过一个计算机仿真实例验证了算法具有连续性和累积性，能够对辐射源威胁等级做出较准确评估。     

粗糙集和贝叶斯网络融合故障诊断方法

融合贝叶斯网络和粗糙集对不确定故障诊断的优势,以及粗糙集对冗余信息的处理能力,给出了一种粗糙集和贝叶斯网络进行融合的装备故障诊断方法,获得最小属性集的贝叶斯网络故障诊断模型及诊断规则,并应用于某型机载电台装备中进行验证,结果表明该方法不仅有效,而且得到的诊断规则也比单纯应用贝叶斯网络要优。     

基于贝叶斯网络的声呐系统战场损伤评估及修复模型

为了解决战场环境下的声呐系统损伤评估及修复（SSBDAR）问题,本文研究了战场损伤评估及修复模型。针对舰艇声呐系统战场损伤评估的因果推理特性,建立了基于贝叶斯网络的战场损伤评估模型,提出了基于贝叶斯网络的评估流程,给出了基于贝叶斯网络的评估决断算法。该模型利用贝叶斯网络对各评估修复节点进行分析,能够解决损伤信息不确定性,而且充分利用舰艇声呐系统各节点的损伤信息,提高了模型评估及修复效率,是解决舰艇声呐系统战场损伤评估及修复问题的一个有效途径。     

基于贝叶斯网络的舰艇主动力装置战损分析研究

以舰艇主动力装置为研究对象进行了战损分析的研究,讨论了基本功能项目分析和损伤模式与影响分析的方法,并在图形化推理软件GeNIe中构建了主动力装置各模块的贝叶斯网络模型,实现了基于贝叶斯网络损伤定位的推理。     

基于贝叶斯网络的港口生产安全评价方法

将基于贝叶斯网络的概率安全评价方法引入港口生产作业安全评价中,提出了将故障树分析法转换为贝叶斯网络的步骤,建立了基于贝叶斯网络的安全评价模型。通过在贝叶斯网络模型上进行推理求解,进行前向的风险预测和后向的诊断分析。最后通过对码头前沿机损的安全评价实例说明该评价方法的合理性和有效性。     

基于本体论与贝叶斯式网络的舰炮武器系统故障诊断方法研究

针对舰炮武器系统在故障诊断过程中存在不确定性以及新故障知识不易添加的问题,提出了一种将本体论与贝叶斯网络相结合故障诊断方法。利用本体的知识表示方法建立关于舰炮武器系统的本体模型,然后将此模型转化为贝叶斯网络模型,最后利用贝叶斯网络进行舰炮武器系统故障方面的不确定性推理。利用此方法可以有效解决舰炮武器系统复杂故障现象问题。     

基于贝叶斯网络的船舶航行安全性预测

船舶在水上航行时,一旦发生安全事故,后果非常严重。为降低船舶航行过程中安全事故的发生几率,应当对航行安全性进行预测。贝叶斯网络在不确定性问题的解决中具有良好的适用性,而船舶航行安全性预测属于典型的不确定性问题。因此,在该问题的解决中可对贝叶斯网络进行合理运用。基于此,本文从船舶航行安全性的影响因素分析入手,论述了基于贝叶斯网络的船舶航行安全性预测方法,并提出提高船舶航行安全的建议。     

基于贝叶斯网络的复杂质量结构产品系统关键质量要素识别方法

复杂质量结构产品系统中质量要素多且相互关系复杂,在对复杂质量结构产品进行界定的基础上,以贝叶斯网络表征复杂质量结构产品的质量相关关系,依据贝叶斯推理,有效利用经验数据及先验概率,得到贝叶斯网络中对根节点影响大的关键节点,即得到复杂质量系统中的关键质量要素,为复杂质量系统建模提供了一种新的思路.最后以汽车发动机的贝叶斯网络建模分析为例,验证了文中所提方法的可行性.