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Bayes分类器的DoS／DDoS攻击防御技术

提出了一种基于贝叶斯分类算法的分布式拒绝服务攻击防御技术。利用贝叶斯分类算法来计算数据包的分值特征,按照分值表对数据包进行评分并映射成危险等级。然后对危险等级进行评估,根据不同危险等级对网络流量进行过滤。基于该防御技术,设计并实现了防御系统。通过实验分析,该系统在DoS／DDoS攻击发生时能有效区分正常流量与异常流量,从而实现对DoS／DDoS攻击进行实时防御。     

基于信息融合的网络安全态势量化评估方法

针对目前网络安全态势评估大多存在信息来源单一、评估范围有限、模型不易构建、时空开销大且可信度较低等问题,提出了一种多源异构信息融合量化评估网络安全态势的方法。首先,构建分级朴素贝叶斯分类器,快速高效地融合主机上各多源异构非确定性信息源。然后,利用拉普拉斯原理平滑参数学习,优化分类与推理结果。使用数理统计的方法融合网络上各主机的安全指数,量化评估网络安全态势,对当前网络安全状况有一个宏观整体的认识。最后,通过真实网络环境的实验,验证了所提方法在网络安全态势评估中的可行性和有效性。      

基于两类风险的正态分布Bayes试验样本量

对在方差已知正态分布情形下的装备Bayes试验设计方案进行了研究.给出了在两类风险要求下验证试验方案的求解思路、简单假设下试验验证方案的求解过程、试验样本量的计算公式.结合实例对试验设计方案求解的过程进行了分析,通过与经典方法的对比验证了方法的有效性.     

贝叶斯假设检验在模型验证中的应用

根据大型复杂仿真系统的特点,提出了利用贝叶斯(Bayes)理论对建模与仿真(M＆S:ModelingandSimulation)中的复杂假设进行检验的方法,建立了检验建模与仿真(M＆S)中的复杂假设的规则及实现算法。经过部分实例证明此方法是一种准确、通用和有效的方法,该研究对仿真系统的置信度评估具有重要参考价值。     

Naive Bayes邮件过滤模型的特征词选取方法研究

将文本分类中的各种特征词选取方法引入到Naive Bayes邮件过滤模型(NBF)中,包括文档频度、信息增益、互信息、期望交叉熵、文本证据权、几率比及x2统计量.分析比较了这些方法的特点.实验结果显示在NBF中采用x2统计量选取邮件特征词有最好的效果.     

可靠性增长的贝叶斯方法在服务通告改装件寿命预测中的应用

服务通告的可靠性评估是航空公司都面临的问题。从航空公司实际出发,采用指数寿命型可靠性增长的贝叶斯分析方法,改善服务通告改装件寿命预测精确性。     

分布式接收宽带多目标信号盲检测迭代处理方法

随着软硬件技术的飞速发展和宽带接收机的广泛使用,频谱检测向着高瞬时带宽的方向发展,传统基于信道化处理的频谱检测方法存在搜索速度慢、处理效率低下的问题。文章提出了 1种新的分布式接收宽带多目标信号盲检测迭代处理方法,在无须预先知道信号数目及信号频谱位置的情况下,能够实现特定虚警概率多信号盲检测,具备较高的灵活性和稳健性。首先,在对信号特征进行分析的基础上,通过构造线性模型,将分布式接收多目标信号检测转化为线性模型求解问题进行处理;然后,基于贝叶斯多参数联合求解模型,在对未知参数先验分布进行合理假设的基础上,推导了各未知参数变分分布及信号检测门限的解析表达式,采用变分分布软信息迭代的方式实现多传感器信号、多参数联合估计,并利用每次迭代参数估计结果,对信号检测门限进行更新,通过置零操作实现预设虚警概率下的多信号盲检测;最后,通过仿真实验对所提方法性能进行了分析,并与相关方法进行了对比。仿真结果表明,所提方法能够有效利用多路接收信号信息,实现宽带未知多目标信号的盲检测,有效提升短数据下的算法处理效能,与现有方法相比,在接收单元数目较多以及信噪比较低时具有明显优势。     

成败型产品的Bayes可靠性验证试验设计

分析了成败型产品的可靠性统计验证试验设计的需求、约束条件.对成败型产品成功概率的假设检验,综合考虑弃真和采伪的风险损失以及可靠性试验的成本,建立了基于试验损失的可靠性试验设计模型(RTDMTL).由Bayes方法,对于给定的样本量,运用0-1损失函数,按照验后期望损失最小的原则,推导出了最大可接受数的计算方法.根据平均风险准则,给出了弃真和采伪两类风险的计算公式.对于RTDMTL的求解,给出了基于Matlab软件的最优试验方案数值算法的求解步骤.最后通过示例验证了该方法的有效性.      

中国幼稚工业保护原因的经济分析

加入ＷＴＯ,中国只能承担作为一个发展中国家所应承担的义务并享有同等的权利,保护幼稚工业不是为了保护落后,而是为了培植有潜力的产业和企业,待它们发展起来以后,再投入自由的竞争。对于一个大国,当它还不具备足够的国际竞争力的时候,国内市场提保护就成国必然的选择,作者对其原因作了经济学分析。