基于规则和事例推理的电气故障诊断方法

论文通过电路仿真和分析获取舰炮运行参数信息,建立了舰炮电气故障诊断规则库,融合规则推理和事例推理技术,设计了具备自学习能力的故障诊断系统。实际应用表明,该方法可最大程度地吸收各种有效的维修经验,在使用过程中其故障诊断能力会越来越强。     

基于模糊逻辑的路径选择模型

为有效解决路径选择行为中的不确定性问题,采用模糊逻辑方法建立路径选择模型。用三角模糊数描述路径行驶时间,并建立一定的模糊规则,然后,用近似推理方法两两对比可选路径,在对比矩阵基础上计算各条路径的权重,即路径被选择的概率。最后,对路径选择模型进行算例应用,验证了模型的有效性。     

汽车车身内部布置事例修改方法研究

事例修改是事例推理系统的重要环节和难点.文中通过分析汽车车身内部布置过程的特点,提出以规则和关系表达式描述的车身内部布置的约束并建立了其对象模型.结合规则推理和约束满足建立了车身内部布置事例的修改策略,实现了布置事例的修改.     

贝叶斯假设方法在水声成像声呐阵控制中的应用

在对水中目标轮廓进行水声成像时,可设计声呐阵中各声呐单体对目标分割识别,利用贝叶斯假设方法,解决多声呐单体识别结果的目标最终识别问题,实现声呐阵的有效控制。     

基于朴素贝叶斯的城市轨道交通网络客流动态分配模型

为解决传统城市轨道交通网络客流动态分配模型分配均衡度低的问题,提出基于朴素贝叶斯设计城市轨道交通网络客流动态分配模型.通过识别城市轨道交通网络断面客流量,提出城市轨道交通网络客流动态分配的目标函数,标定客流动态分配参数,计算网络客流动态分配量,采用朴素贝叶斯分类方法确定城市轨道交通网络客流动态分配模型.实证表明,设计模型的分配均衡度最小为1.0,远高于对照组,证明此方法可有效缓解传统城市轨道交通网络客流动态分配模型分配均衡度低的问题.     

路网抗震可靠性及震后运输调度路径选择研究

道路交通网络在地震作用下会出现一定程度的结构损坏和功能失效,对震后运输调度路径选择产生了影响.为研究路网的抗震可靠性及震后运输调度的路径选择问题,以路网连通概率作为衡量路网抗震可靠性的指标,将贝叶斯网络理论应用于路网形态特征之中,构建量化路网抗震可靠性的贝叶斯网络模型并求解.将震后运输调度路径选择视作多属性决策问题,综合考虑运输时间、运输距离及路径可靠性这3种属性,构建运输调度路径选择的决策效用函数模型,对模型求解确定震后运输调度的路径选择方案.以宿迁市宿城区部分路网为实例,在设定地震影响下,定量分析路网抗震可靠性,选择震后运输调度路径.     

基于CT定量比较两种算法对慢性阻塞性肺疾病危重程度的分级

目的基于CT定量分析比较C5.0决策树模型和TAN贝叶斯网络模型对慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease, COPD)危重程度分类预测的正确率。方法回顾性收集2015年3月至2017年9月"数字肺"数据库中心COPD患者的CT扫描图像与肺功能测试结果,按《2018年慢性肺疾病诊断、治疗及预防全球策略》诊断标准,将患者分为4级。利用"数字肺"自动分析平台得到所有患者肺实质及支气管的相关指标。以肺功能分级为参照,建立C5.0决策树模型和TAN贝叶斯网络模型,比较2个模型对COPD分级的正确率。结果 C5.0的决策树模型训练样本和测试样本的正确率分别为90.76%和63.63%,TAN贝叶斯网络模型训练样本和测试样本的正确率分别为83.19%和52.73%。结论基于CT定量分析,应用C5.0决策树模型能更好地预测COPD疾病的危重程度。     

海流干扰下水下机器人快速动态响应的控制方法

为清晰掌握水下机器人的响应运动状态,提出海流干扰下水下机器人的快速动态响应控制方法。利用平面坐标系,确定机器人的主体运动方程,完成海流干扰下水下机器人的运动建模。在此基础上,通过计算海流动力混编结果的方式,换算水下机器人的响应控制推力,并确定动态响应边界条件,完成海流干扰下水下机器人快速动态响应控制方法的搭建。对比实验结果表明,与现有技术手段相比,应用新型控制方法后,水下机器人响应运动速度曲线、加速度曲线与理想曲线间的差值明显缩小,整体响应运动状态得到清晰描述。     

船舶碰撞事故致因及管控措施研究

文章从人为因素、船舶因素和环境因素三方面出发,利用贝叶斯网络理论建立全因素的船舶碰撞致因模型。将该模型应用到天津港船舶碰撞事故的致因分析当中,找出天津港船舶碰撞事故的致因规律,利用船舶操纵模拟器对碰撞事故进行还原和重现,找出事故发生的原因,发现关键的管理控制点,提出针对性的保障措施和建议。     

基于Dempster-Shafer证据推理的信息融合

深入介绍了Dempster-Shafer证据推理原理，以及它在信息融合应用中涉及的若干问题。为便于应用，还介绍了它的一种简化情况以及证据为随机变量的情况。作为对比，还介绍了该方法与贝叶斯推理相比的特点。