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.     

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。     

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。     

基于战损仿真的贝叶斯网络在舰船电力系统评估中的应用

在战损仿真条件下,为了评估仿真后电力系统的工作效能,并对其进行生命力分析.采用贝叶斯分析方法,研究了电力系统的总体构成及其指标体系,构建了电力系统的贝叶斯网络,并给出了网络的推理算法.提出了基于战损仿真的贝叶斯网络的更新机制,最后给出了该模型的电力系统评估的计算实例.     

基于物元贝叶斯网的舰船战损等级评定研究

在分析了物元理论和贝叶斯网理论的基础上,提出结合主观概率信息和客观状态信息的物元贝叶斯网模型,并给出物元贝叶斯网在损伤等级评定中的推理算法.舰船战场损伤等级评定案例分析表明,该方法可以更加全面地描述战损装备的状态信息,使战损等级评定结果更为准确.     

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。     

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。     

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.     

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。     

考虑关联性的舰艇生命力评估

舰艇各系统之间的关联性一直是舰艇生命力评估中的棘手问题。为了使评估结果更加有效,以更好地指导舰艇生命力设计,采用贝叶斯网络理论构建了考虑关联性的评估模型。在建模过程中,一方面借鉴层次法,以系统性能为节点构建中间层;另一方面系统关联的实际情况,引入有环贝叶斯网络,并通过求解环上节点的极限边缘概率分布进行消环,将有环贝叶斯网络等效为经典贝叶斯网络。最后采用MSBNX软件对模型进行仿真计算,可以有效地评估出电力系统和损管系统对其他系统的关联影响,同时还得出在系统生命力一定的情况下,提高损管能力可以较大幅度提高舰艇生命力。     

基于物元贝叶斯网络的舰船战损评估模型研究

分析了舰船战场损伤评估过程,从而得到舰船战场损伤评估的基本流程。分析了过去关于舰船战场损伤评估研究的缺陷和不足。在物元理论和贝叶斯网络理论分析的基础上,建立了节点物元模型和物元贝叶斯网络模型,进而提出了物元贝叶斯网络理论。根据舰船战场损伤评估的特点,分析了建立舰船战场损伤评估模型的步骤及相关工作,并以某舰艇操船系统为例,建立了操船系统损伤评估的物元贝叶斯网络模型。应用示例表明了所提理论的可行性、适用性和可操性。     

Bayes判别法在水下爆炸实验中的应用

介绍Bayes判别法的基本原理，使用该方法对装药在水下爆炸的模拟实验进行分析研究，并在理论和实际中进行了误判概率及爆炸效果的讨论和计算。该方法的有效性对实际应用具有一定的指导作用。     

不确定条件下船用核动力系统状态评估问题研究

鉴于船用核动力系统特殊的运行环境以及运行要求,其安全运行概念已经超出了核安全设计的框架,要加强其运行状态的安全评估。而核动力系统运行工况多变,运行状态存在多种设备的组合,以及各类设备健康状态的不确定性。本文概要介绍了当前核动力系统运行状态评估的背景,需求以及引发的下游问题,基于已经具有核动力系统的可靠性信息,运行信息,故障诊断的方法以及FMEA表,大量调研国内外技术发展以及剖析核动力系统技术发展现状与需求的基础上,提出了结合贝叶斯网络评估装置运行不确定性问题的解决方案,分析核动力系统设计、运行的安全评估方法,弥补当前系统健康管理中缺失的一环。     

基于Bayesian的舰船战场损伤评估模型研究

针对舰船战场损伤评估的多元信息特点,建立了在观测操作条件下的舰船战场损伤评估的贝叶斯网络推理算法.分析了舰船战场损伤过程的不确定性,在所建立的贝叶斯网络模型的基础上,提出运用删减法来降低网络的复杂性.实例表明了该算法的适用性、有效性和可操作性.     

基于混合Beta分布的水中兵器可靠性鉴定试验方案研究

该文讨论了混合验前分布时水中兵器的鉴定方案问题。在可靠性鉴定试验中,Bayes方法可以大量节省试验次数,但是过度依赖验前信息,当新产品有改进时会造成鉴定结果的冒进,而且对于双方风险的判断往往出现分歧。该文通过引入继承因子,在验前信息中加入均匀分布,减弱了对验前信息的过度依赖,更合理的考虑了产品的变化对评定结果的影响。再次基础上该文重点分析了混合验前分布时的使用方和生产方风险。计算结果表明此方法可以在节约试验样本的条件下兼顾了评定方案的稳健性。     

潜艇耐压壳体周疲劳分析及贝叶斯法寿命估算

对潜艇耐压壳体的低周疲劳问题进行了分析和研究,并应用贝叶斯方法对潜艇耐压壳体疲劳热点的剩余疲劳寿命进行估算,给出了一种在仿真量不足的情况下进行统计推新的新途径,在一定程度上弥补了传统方法的缺陷。