一种求解D-S诊断识别框架方法

利用D-S证据理论进行故障诊断时,首先需准确地确定出诊断识别框架,这是D-S故障诊断的先决条件.在导弹武器等复杂系统中,存在着故障原因与故障征兆之间关联关系不确定的现象,增加了求取诊断识别框架的困难.为此,提出了一种求取复杂系统的D-S诊断识别框架方法.首先,基于基本诊断模型,给出了诊断贝叶斯网络模型.以及求解诊断贝叶斯网络模型的方法;然后,给出了征兆集合等概念以及求解故障识别框架的方法;最后,通过示例验证了方法的正确性.     

基于贝叶斯网络的空中交通延误传播分析

从机场网络的角度研究延误传播问题.贝叶斯网络是一种分析传播问题的有效方法,基于贝叶斯网络的延误模型,构造出延误传播的机场网络模型.通过计算网络中条件概率,最终得到联合概率,用于分析机场之间延误传播的影响.实验数据表明,当某一机场产生离场延误时,这一延误不会消失,而是经过时间的推移传播到其他机场,造成其他机场的延误.     

基于动态贝叶斯的反舰导弹弹型识别

使用反舰导弹对舰艇进行饱和攻击是当前对舰攻击的主要方式。首先,提出了动态贝叶斯网络(DBN)的理论及算法;其次,根据反舰导弹的高度、速度、过载、机动方式等弹道特性和RCS、雷达频率等导弹自身特性,建立了对反舰导弹进行弹型识别的DBN模型;最后,通过仿真算例验证了DBN模型的有效性,这为实际解决反舰导弹进行弹型识别的问题,提供了一种思路。     

基于贝叶斯—熵权法的岸舰导弹作战效能研究

通过系统分析岸舰导弹作战流程,确定了影响岸舰导弹作战效能的 4个主要因素。选取了 17个指标,构建了岸舰导弹作战效能评估模型,运用贝叶斯网络原理以及熵权法对模型进行仿真,并针对仿真结果,提出岸舰导弹战斗使用和装备发展对策建议。     

三种系统可靠性评估方法的比较与分析

故障树、故障Petri网和贝叶斯网络是评估系统可靠性、安全性的三种重要模型。其中,故障树在工程中应用最广,而后两种模型其各自具有不可替代的优点,可以弥补故障树在实际应用中的不足。在介绍三种模型的基础上,通过对故障树向故障Petri网转化方法、故障树向贝叶斯网络转化方法的研究,给出描述三种模型的典型逻辑关系等价结构图的表格,揭示三种模型的内在联系。结合该表,提出故障Petri网向贝叶斯网络的转化方法。同时,利用上述三种模型对导弹发动机故障进行对比分析,结果表明故障Petri网使故障传播过程一目了然,而通过故障Petri网络或故障树转化而来的等价贝叶斯网络可计算出更多定量结果。     

基于贝叶斯网络的某型导弹状态评估

针对传统"是非制"状态评判方法过于粗略的问题,将某型导弹状态重新细划为"优"、"良"、"中"、"差"和"故障"5个等级。在充分考虑导弹定量信息和定性信息的基础上,结合云模型建立了多状态信息融合的贝叶斯网络模型,提出了基于贝叶斯网络的状态评估方法,以期为装备质量的科学有效管理提供技术支撑。     

基于贝叶斯网络的航空发动机燃油泵故障诊断

应用贝叶斯网络对航空发动机燃油泵组件进行理论分析,针对燃油泵组件的重要性和故障识别的精确度要求,进行故障征兆分析和概率计算、数据验证,并引入代价函数对结果进行评估,为航空发动机燃油系统安全运行提供了合理可靠的检测途径。     

基于BBN的航空公司风险评估技术研究

 在人、机、环境和管理(MMEM)系统理论的基础上,通过研究有关民航规则、标准中的相关内容建立航空公司风险评估指标体系;利用层次分析法(AHP)确定指标权重,运用模糊综合评价法(FCE)量化其中的定性指标;基于贝叶斯置信网络(BBN)软件GeNIe完成了整个系统贝叶斯网络拓扑结构的建立,将航空公司历史数据作为贝叶斯网络参数学习的训练数据,获取节点概率表(NPT),建立航空公司风险评估模型,并对其进行概率推理计算;通过环比分析确定影响风险的主要因素。     

基于环境独立机制的静态离散贝叶斯网络参数简化方法

在大型工程系统的应用中,贝叶斯网络节点参数存储量随系统复杂度呈指数增长。针对该问题,综合飞行器故障模式通常采用多输入单输出逻辑门表达,以及故障树具有特殊静态离散贝叶斯网络的特点,提出将环境独立简化方法应用于常用典型逻辑门的贝叶斯网络。通过基本定理证明利用基于环境独立机制的概率树代替传统的条件概率表,可将呈指数增长的条件概率表减少为线性变化,并定量给出简化后节点参数个数的计算表达式。最后,将该方法用于某飞机前轮转弯系统故障诊断模型,通过与节点原条件概率表的比较,表明概率树方法可有效减少计算机内存需要。     

基于贝叶斯网络的空战效能评估方法研究

贝叶斯网络是一个基于概率推理的数学模型,常用于解决复杂系统间的不确定性,且具有较大优势。空战过程是一个极为复杂的过程,具有较高的不确定性,针对空战效能评估过程中存在的问题,结合空战理论和实际情况,建立空战效能评估的贝叶斯网络模型,提出基于贝叶斯网络的空战效能评估方法,并进行仿真分析。结果表明:该评估方法能够根据战场环境证据对空战信息优势、协同能力、部队效能、决策指挥能力进行效能评估,为决策提供有力依据,且具有很强的学习能力与推理能力。     

基于贝叶斯网络的末制导雷达模糊可靠性分析

弹载末制导雷达可靠性多含不确定性与模糊性因素影响,且其具有样本量小、可靠性高等特点,传统可靠性评估方法难以适用。提出了一种基于贝叶斯网络的模糊可靠性分析方法,以某型导弹末制导雷达系统的为具体研究对象,对其进行可靠性分析,验证了方法的有效性。     

基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的飞行训练评估

针对战斗机飞行训练中的评估问题,提出了一种基于动态贝叶斯网络和模糊灰度理论的评估方法。首先,分析了训练过程中典型飞行参数与机动动作的因果关系,根据专家经验与先验知识构建基于动态贝叶斯网络的机动动作识别模型,推理得到战斗机机动动作识别结果。然后,建立战斗机飞行训练评估指标体系,根据战斗机机动识别结果选择飞行训练评估指标,并采用综合赋权法确定了指标权重。最后,建立灰度模糊评估矩阵,结合飞行训练过程中各评估指标的飞行数据得到评估结果。实验结果表明该评估方法能够根据飞行过程中的参数信息进行机动动作识别及飞行训练评估,提高了飞行训练评估的效率。     

基于深度学习的突防控制博弈对象匹配方法CSCD

针对基于博弈理论设计应对多枚拦截弹的协同突防控制方案时需要确定博弈对象的问题,提出了一种基于长短时记忆(LSTM)网络的拦截弹攻击对象匹配方法。基于传统防空导弹飞行时序与流程构建拦截弹飞行轨迹库,以轨迹库为训练样本对LSTM网络进行训练,并以此为基础构建航迹预测模型与对象匹配模型,实现对拦截弹攻击对象的识别。仿真结果表明,该方法能够有效识别拦截弹拦截目标,为后续的巡航弹突防研究提供支撑。     

基于成败试验的导弹贮存可靠性Bayes分析模型

针对传统导弹贮存可靠性分析方法的缺点, 提出了一种Bayes分析模型.这种模型以狄氏分布为先验分布, 综合利用了历史信息和专家信息, 结合导弹检测时间段的成败试验数据, 给出了各检测时间段可靠性的联合后验分布, 然后利用Gibbs抽样算法进行后验推断, 得到了各阶段可靠性的Bayes估计和区间估计.此外, 基于当前试验数据, 利用这种模型以预测未来导弹贮存可靠性.算例表明这种Bayes模型参数含义清楚, 利于工程应用.      

基于贝叶斯网络模型的导弹防御效能评估研究

效能评估涉及到评估指标的确定、评估方法的运用等诸多问题,现有的效能评估方法存在效率低下、难以解决复杂问题等诸多限制。本文在作战仿真试验的基础上,基于贝叶斯网络分析理论,进行了弹道导弹防御系统的效能评估研究。通过建立并学习贝叶斯网络评估模型,对不同方案进行了优选分析,分析了效能指标与多种因素之间的关系,计算得出响应时间、机动突防、拦截次数等对拦截结果影响较大,其余则影响较小。     

通用航空机队设备可靠性动态识别模型

通用航空机队设备可靠性是通航单位安全运行的前提条件,是影响运营单位经济效益的重要因素之一。根据通航单位机队设备可靠性数据统计、分析及实际使用情况,采用ATA100章节名称作为指标源。综合可变模糊识别方法和权重阶梯朴素贝叶斯分类器模型的优势,构建了通用航空机队设备可靠性动态识别模型。为了避免主观给定指标权重导致的不合理,应用熵权法客观获取指标权重。最后利用实例测试样本验证了权重阶梯朴素贝叶斯分类器的合理性,并基于该方法对待识别样本进行了可靠性状态识别。实例分析表明：基于权重阶梯朴素贝叶斯分类器的通用航空机队设备可靠性状态识别模型具有较强的可行性和合理性,为通用航空机队设备可靠性状态提供了一种科学的识别方法。     

基于模糊贝叶斯的导弹武器系统可靠性和可用性分析

综合考虑了装备、保障系统、管理和人员、保障方案等要素,提出了一种基于模糊贝叶斯的导弹武器系统可靠性和可用性分析方法,将先验信息和样本数据有效融合,采用模糊随机变量来处理数据的不确定。通过算例分析,验证了模型的有效性。结论表明,该方法所得的评估结果符合装备的实际情况。     

基于DNET的空中红外目标抗干扰识别算法

复杂空战背景下针对人工干扰的博弈是红外空空导弹精确探测制导技术发展面临的瓶颈和核心技术。针对人工干扰对空中红外目标产生的遮蔽、黏连、相似等干扰现象,以及目标机动和相对运动造成的形状、尺度、辐射特性剧烈变化等实际问题,提出一种基于信息特征提取的深度卷积神经网络DNET空中红外图像目标抗干扰识别算法。首先,DNET网络对大尺度特征图像采用密集连接模块,在前部通道保存每一层的网络输出,在网络末端引入特征注意力机制,获得每个特征通道的信息特征识别权重。然后,加入多尺度密集连接模块,并与多尺度特征融合检测结合,提高对大尺度变化情况下的目标特征提取能力。实验结果表明,在伴随红外诱饵干扰的实时检测条件下,红外目标由点目标变化为成像目标,直至充满视场的整个过程中,本文抗干扰识别算法的识别精确度、召回率及识别速度分别达到99.36%、96.95%、132 fps,具备识别精确度和召回率高、识别速度快等优点,并具有良好的鲁棒性。