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.     

Dynamic Bayesian network based prognosis in machining processes

Condition based maintenance (CBM) is becoming more and more popular in equipment main-tenance. A prerequisite to widespread deployment of CBM technology and practice in industry is effectivediagnostics and prognostics. A dynamic Bayesian network (DBN) based prognosis method was investigated topredict the remaining useful life (RUL) for an equipment. First, a DBN based prognosis framework and specificsteps for building a DBN based prognosis model were presented. Then, the corresponding inference algorithmsfor DBN based prognosis were provided. Finally, a prognosis procedure based on particle filtering algorithmswas used to predict the RUL of drill-bits of a vertical drilling machine, which is commonly used in industrialprocess. Preliminary experimental results are promising.     

舰船主冷凝器多连片贝叶斯网络故障建模方法研究

主冷凝器作为舰船蒸汽动力装置的主要设备运行中发生战损,故障模式复杂、不确定性较大,传统故障诊断方法难以有效解决。本文提出采用贝叶斯网络故障建模的方法解决这一难题,建立具有时间序列特性的动态多连片贝叶斯网络模型。通过实验分析表明模型准确可靠,不仅能够进行从故障原因到现象的正向推理,还能进行故障现象到原因的反向推理,可为蒸汽动力设备的故障诊断提供有效决策。     

基于知识库的自升式平台结构设计方法研究

介绍了用关系型数据库为支持环境构建知识库,进而将自升式海洋平台结构设计中的构件设计所需满足的规范要求作为领域知识存入知识库中,并建立合适而高效的推理系统,由基本参数推理求解出构件详细参数.     

基于L-M贝叶斯正则化方法的BP神经网络在潜艇声纳部位自噪声预报中的应用

基于L-M贝叶斯正则化方法使BP神经网络在推广能力、收敛速度和逼近精度上能够获得很大的提高.文中将BP神经网络和L-M贝叶斯正则化算法相结合用于潜艇声纳部位自噪声预报.分析了影响声纳部位自噪声的各种参数.利用潜艇声纳实测数据进行网络训练,训练好的神经网络可以对潜艇声纳部位自噪声进行精确预报.     

一种半监督的汉语词义消歧方法

为了解决自然语言处理领域中的一词多义问题,本文提出了一种利用多种语言学知识和词义消歧模型的半监督消歧方法. 首先,以歧义词汇左、右邻接词单元的词形、词性和译文作为消歧特征,来构建贝叶斯 （Bayes） 词义分类器,并以歧义词汇左、右邻接词单元的词形和词性作为消歧特征,来构建最大熵 （maximum entropy,ME） 词义分类器;其次,采用Co-Training算法并结合大量无标注语料来优化词义消歧模型;再次,进行了优化实验,在实验中,使用SemEval-2007:Task#5的训练语料和哈尔滨工业大学的无标注语料来优化贝叶斯分类器和最大熵分类器;最后,对优化后的词义消歧模型进行测试. 测试结果表明:与基于支持向量机 （support vector machine,SVM） 的词义消歧方法相比,本文所提出方法的消歧准确率提高了0.9%. 词义消歧的性能有所提高.      

地下岩溶发育程度评价体系的初步探讨

为了对下岩溶液发育状况进行初步的判断,从而为岩溶区地下工程的规划与施工提供指导,采用定量与定性相结合的方法建立一套地下岩溶发育程度的评价体系,其评价结果可以用来对下岩溶发育状况进行初步的判断.首先,选取了6个影响岩溶发育的主要因素作为地下岩溶发育程度的评价指标,并对地下岩溶的不同发育程度等级进行定义;其次,采用基于模糊层次分析法与贝叶斯网络法的综合赋权法确定了各个因素对于岩溶发育影响的权重,并基于层次分析法确定了评价指标各状态的统一评分标准;最后,采用对比分析的方法确立了各个岩溶发育程度等级所对应的定量评价值的范围.为了检验该评价系统的实用性,该系统被应用于某岩溶区的铁路隧道工程当中.通过地预测评价结果与实际记录结果的对比分析可得:占隧道总长度97.1%的区域的地下岩溶发育程度的评价结果与实际岩溶发育状况相一致,只有2.9%的区域的评价结果产生了误差;在评价结果产生误差的这一区域,岩溶发育程度的定量评价值为0.69,岩溶发育程度被评价为"发育",十分接近实际发育状况"强烈发育"所属的定量值范围0.70~1.00,验证了该地下岩溶发育程度评价系统的的可靠性.      

基于贝叶斯理论的船舶沿岸航行风险预估研究

海上船舶交通事故预估研究是政府职能部门、航运企业和沿岸航行船舶最关心的问题,海事专家大多采取时间序列预估法、马尔科夫预估法、神经网络预估法、灰色理论预估法和贝叶斯预估法等方法进行风险预估研究.本研究结合东营港沿海水域十几年来通行船舶总艘次和海上船舶交通事故发生的实际原因,对未来此海域船舶航行风险进行预估,重点探讨贝叶斯理论在船舶沿岸航行风险预估中的应用.模型验证表明,贝叶斯方法对船舶沿岸航行风险预估效果最贴近实际情况.     

联合NSCT模糊域的声呐图像目标增强方法研究

提出一种基于非下采样轮廓波变换（NSCT）结合模糊域的噪声抑制和目标增强方法。使用NSCT将含噪声呐图像分解为不同的频率和方向响应子带,利用V-Bayes估计理论推导了模型的相应非线性二元阈值函数对NSCT系数的子带进行去噪。结合领域信息和空间信息构造模糊特征,再构建出模糊隶属度收缩函数对降噪后的NSCT分量执行二次降噪,最后以重建降噪后的声呐图像数据,使用综合数据和效果图示例来证明所提出的方法能够有效的去除声呐图像噪声,且优于基于小波变换的阈值去噪方法。     

基于贝叶斯网络的城市交通规划辅助决策模型

为解决传统模型定位跟踪能力较差、交通规划决策线路覆盖不均衡的问题,构建基于贝叶斯网络的城市交通规划辅助决策模型.根据城市交通特征提取机动车的分布状态,得到城市某一随机路段的交通流量,利用贝叶斯网络定位跟踪交通移动目标,实现交通流量和通行状态的实时追踪、结合跟踪结果,依据平衡分配规划指标构建城市交通规划辅助决策模型.结果...