基于事故树和模糊贝叶斯网络的铁路超限货物运输风险评估

为量化铁路超限货物运输安全风险并识别薄弱环节,提出一种基于事故树和模糊贝叶斯网络的超限货物运输风险评估方法.在确定超限货物运输影响因素的基础上构建事故树,并将其映射为贝叶斯网络.根据模糊集理论标定底事件的条件概率,将底事件的模糊失效概率(FFR)作为贝叶斯网络中根节点的先验概率.通过在仿真软件中利用贝叶斯网络建立铁路超...     

基于T-S模糊故障树和贝叶斯网络的重特大交通事故成因分析

重特大交通事故是最严重的交通事故类型,为了识别此类事故的主要致因,融合T-S模糊故障树和贝叶斯网络对其进行深入分析.建立了以重特大交通事故为顶事件,人、车、路、环境4个因素为中间事件,24个子因素为基本事件的T-S模糊故障树,将其转化为贝叶斯网络,进而双向推理基本事件的重要度和后验概率,确定主要致因.结果表明:融合T-...     

基于DBN的地铁隧道施工坍塌事故情景推演与应急处置优化研究

为充分利用历史事故的有效经验辅助应急决策,结合当前认知水平和技术水平优化历史事故的应急处置,提高决策的科学性和合理性,提出一种基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的地铁隧道施工坍塌事故情景推演和应急处置优化方法。从情景分析角度出发,基于情景元理论描述事故情景状态和趋势,分析情景因素间的作用关系,构建情景演化基本单元;分析事故情景的演化规律和路径,构建动态贝叶斯网络,对事故情景进行推演,探讨事故演化路径和发展趋势;从最优路径、最劣路径、最可能路径和实际路径探讨应急处置的优化方法和实施建议;应用该方法对某地铁隧道坍塌事故进行分析,根据推演结果提出应急处置优化方法和实施建议。     

基于本体推理和BN的无人驾驶行为决策

相较于高速与高架路段,无人驾驶行为决策系统在城区路段要面对更为复杂和多变的交通道路环境。文章提出一种将本体知识推理和贝叶斯网络（BN）相结合的方法,通过对道路环境本体模型加以逻辑推理,迁移为BN的结构参数,并根据历史驾驶案例和专家经验构建完整的贝叶斯网络。最后通过BN判断当前场景的最佳驾驶模式。本方法能使车辆较好地判断当前最优驾驶行为。     

港口水域船舶异常能耗云数据挖掘

以港口水域船舶的节能减排为目标,研究港口水域船舶异常能耗云数据挖掘方法。采集港口水域船舶的AIS云数据,删除与船舶能耗无关以及异常数据,利用K-means聚类算法对船舶能耗相关船舶主机转速以及船舶主机功率等数据进行聚类,输出船舶不同运行工况的能耗。利用贝叶斯分类器依据聚类结果识别港口水域船舶能耗云数据是否为异常数据,完成港口水域船舶异常能耗云数据挖掘。实验结果表明,该方法的船舶异常能耗数据挖掘精度高,为船舶的节能减排提供依据。     

交通事故管理智能决策支持系统设计初探

为了利用信息技术高效地管理交通,探讨了智能决策支持系统在交通事故管理上的应用。介绍了智能决策支持系统的基本概念,分析了将其应用于交通事故管理的可行性,对系统的模型库、知识库、数据库、人机交互界面进行了具体设计。     

基于本体的心血管疾病知识库的相关性分析方法研究

选取医学领域中具有代表性的心血管疾病作为知识工程的研究对象,以本体论作为指导理论,针对心血管概念体系研究了语义相关度计算方法,该方法可以定量地分析资源描述框架语言中的概念、特性之间的相关度,并便于进行本体的语义查询中的概念集扩充和查询结果排序.     

铁路桥隧工程技术接口质量影响因素研究

为提高铁路桥隧工程技术接质量水平,以艰险山区独特的自然环境和桥隧施工的特点为依据,从人员、材料、设备、方法、环境,5个方面识别技术接口质量影响因素,在影响因素作用机理分析的基础上,提出研究假设进行方案设计,并运用结构方程模型得出路径系数分析结果,在此基础上构建了贝叶斯网络模型,得出了概率推理结果,并检验了结果的一致性;最后以拉林段铁路作为研究对象,验证了假设成立。研究表明：人员、材料和环境对于技术接口质量的影响较大,人员方面主要体现在直接从事接口施工的相关人员的技术、素质和协调性;材料方面主要体现在接口施工材料的质量性能、相关质量验收标准的完善程度和材料储存条件;环境方面主要体现在技术接口施工的自然环境、空间环境和相关质量管理制度,应对其重点管理。     

船舶结构设计中的知识库表征与控制

为了将知识库理论运用于船舶设计领域，提出了一种基于复杂对象的知识表征方法（Complex Object-based Knowledge Representation）。本文还介绍了一种其于假想对象推理机制，被称为（COREComplex Object-based Inference)，以达到对知识库进行有效的控制。