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11.
A Bayesian network (BN) is a compact representation for probabilistic models and inference. They have been used successfully for many military and civilian applications. It is well known that, in general, the inference algorithms to compute the exact a posterior probability of a target node given observed evidence are either computationally infeasible for dense networks or impossible for general hybrid networks. In those cases, one either computes the approximate results using stochastic simulation methods or approximates the model using discretization or a Gaussian mixture model before applying an exact inference algorithm. This paper combines the concept of simulation and model approximation to propose an efficient algorithm for those cases. The main contribution here is a unified treatment of arbitrary (nonlinear non-Gaussian) hybrid (discrete and continuous) BN inference having both computation and accuracy scalability. The key idea is to precompile the high-dimensional hybrid distribution using a hypercube representation and apply it for both static and dynamic BN inference. Since the inference process essentially becomes a combination of table look-up and some simple operations, the method is shown to be extremely efficient. It can also he scaled to achieve any desirable accuracy given sufficient preprocessing time and memory for the cases where exact inference is not possible 相似文献
12.
Performance evaluation for MAP state estimate fusion 总被引:1,自引:0,他引:1
Chang K.C. Zhi Tian Mori S. 《IEEE transactions on aerospace and electronic systems》2004,40(2):706-714
This paper presents a quantitative performance evaluation method for the maximum a posteriori (MAP) state estimate fusion algorithm. Under ideal conditions where data association is assumed to be perfect, it has been shown that the MAP or best linear unbiased estimate (BLUE) fusion formula provides the best linear minimum mean squared estimate (LMMSE) given local estimates under the linear Gaussian assumption for a static system. However, for a dynamic system where fusion is recursively performed by the fusion center on local estimates generated from local measurements, it is not obvious how the MAP algorithm will perform. In the past, several performance evaluation methods have been proposed for various fusion algorithms, including simple convex combination, cross-covariance combination, information matrix, and MAP fusion. However, not much has been done to quantify the steady state behavior of these fusion methods for a dynamic system. The goal of this work is to present analytical fusion performance results for MAP state estimate fusion without extensive Monte Carlo simulations, using an approach developed for steady state performance evaluation for track fusion. Two different communication strategies are considered: fusion with and without feedback to the sensors. Analytic curves for the steady state performance of the fusion algorithm for various communication patterns are presented under different operating conditions. 相似文献
13.
14.
15.
通过介绍ASP技术,提出了利用其开发可靠、安全的军事信息网络Web站点的一般方法,并给出了ASP对数据库操作所使用的SQL语法,同时,介绍了SSL加密的方法. 相似文献
16.
17.
高精度圆度仪误差分离装置研制及测量不确定度分析 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了一种由程控型多齿分度台和高精度圆度仪组合而成的全自动误差分离装置,该装置能够使圆度仪主轴回转误差从被测工件测量结果中可靠分离,从而极大地提高了圆度测量不确定度,本文对该装置测量不确定度进行了分析。 相似文献
18.
介绍了一种基于虚拟仪器结构的导弹指挥仪自动测试系统,以及该系统的硬件配置和在Lab Windows/CVI环境下的软件模块化设计. 相似文献
19.
在Erich Hartmann提出的由两基曲面线性组合构造G^n连续过渡曲面方法的基础上,针对该方法存在很难找到合适的参数变换的问题,提出了一种基于基曲面局部区域重新参数化构造G^n连续过渡曲面的方法。通过对基曲面上切触线附近区域部分曲面重新参数化,再由重新参数化局部基曲面线性组合构造G^n连续过渡曲面。这样将两基曲面间构造过渡曲面的问题转化为在重新参数化局部基曲面间构造过渡曲面。以构造G^1连续的翼身融合面为例,讨论了满足约束要求条件时G^2连续过渡面的构造方法。即先对基曲面上过渡切触线附近的局部区域进行重新参数化,后通过优化求解来确定比例因子和偏移量、平衡因子和调配因子,使过渡曲面满足前后边条线约束,最后利用线性组合来构造G^2连续的过渡面。约束过渡曲面的形状可通过改变重新参数化基曲面的大小来调整. 相似文献
20.
随机抽取广州市2 905家企业人事经理的管理信念、劳动关系和谐度、企业经济绩效和非经济绩效的问卷调查数据进行多重回归,检验中介效应,并比较守法企业与非守法企业的差异.结果发现:(1)守法企业与非守法企业在管理信念、劳动关系和谐度、企业经济绩效和非经济绩效的表现上均存在极其显著的差异;(2)管理信念对企业经济绩效和非经济绩效都有正向性的影响;(3)企业的劳动关系和谐度发挥积极的中介作用. 相似文献