基于纹理特征的地貌的统计贝叶斯划分方法研究

通过研究“嫦娥一号”拍摄的月球影像灰度图纹理特征,对月貌进行划分,提出一种利用月球纹理特征结合月球影像的灰度值,采用贝叶斯分类法来进行月球地貌的分类。月球影像的纹理特征是由灰度共生矩阵计算出来的13种纹理特征量来刻画的。具体方法是：首先,选择能将不同月球地貌区分开的最佳纹理特征及提取这些最佳纹理特征所采用的相应最优窗口尺寸;其次,对这些提取出的纹理特征进行主成分分析,去除相关性,再运用贝叶斯分类法进行月貌分类。实验表明,该方法能很好地提取出月球表面的纹理特征,并能成功地对月球地貌单元进行自动识别和分类。最后制作完成的月球地貌分区图能为月球的进一步研究提供参考,为更好地探索月球提供详细的资料。     

卫星电子系统可靠性评估(Bayes方法)

用(α,β)作为元器件失效率的验前信息,由贝叶斯(Bayes)定理和矩法拟合逐级推断出几种常见结构形式下的指数寿命型系统可靠性置信下限近似解。这里的参数α,β宜由专家磋商法间接确定,从而避免了零次失效这一敏感问题的发生。本方法既可用于系统可靠性预计,也可用于可靠性评估,它曾在地球同步卫星和返回式卫星的可靠性评估中得到应用。实践表明它是一种可行的卫星电子系统可靠性评估方法。     

线性模型的BL估计和BP估计

线性模型最小二乘方估计的改进大致有两条途径：利用验前信息，如贝叶斯估计，改变估计形式，如特征根估计，主成分估计，本文提出ＢＬ（贝叶斯加特征根）估计和ＢＰ（贝叶斯加主成分）估计，实现两类途径的综合，有实用和理论价值。     

线性回归模型的贝叶斯决策方法

决策影响图分析法是决策问题一种新的图示表征求解方法，它用无有向回路的有向图来表征决策信息的关系，运用这一决策分析的新方法，对一类线性回归模型，从决策的角度进行探讨和求解，并将结果推广到更加一般的情形。     

基于可逆跳MCMC的AR模型阶次判定及其在陀螺漂移预测中的应用

为消除传统方法在样本数较少时确定模型的不足,提出了一种在贝叶斯准则下将可逆跳MCMC法用于AR模型的阶次估计,以抽样的方法解决AR模型对时间序列拟合时的阶数不确定问题。给出了阶次估计算法的公式和步骤。仿真试验和某陀螺漂移模型估计的结果表明,该法预测结果与实际较为吻合。但为进一步提高预测精度,还需研究平稳性和初始状态的影响。     

飞机地面除冰保障过程动态预测

针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最近邻算法简化关联节点并构建了变结构动态贝叶斯网络模型。基于核注意力机制的除冰保障节点先验概率密度估计方法,结合条件概率更新结果构建了面向不同状态的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。实验结果表明：所提方法在考虑除冰保障演化不确定性的基础上实现了各节点的动态预测,平均绝对误差为2.34 min,整体精度相比静态贝叶斯网络方法最大提升8.66%,为地面除冰运行战术组织及决策控制提供了有效依据。     

综合运载器健康管理健康评估技术研究

健康评估是综合运载器健康管理的关键技术之一.针对健康评估的需求,提出适合于健康评估功能要求的五要素建模理论,研究了基于面向对象的贝叶斯网络(OOBN,Object-Oriented Bayesian Networks)的健康评估实现技术,提出了五要素结构化OOBN健康评估推理模型的建模方法,鉴于贝叶斯网络(BN,Bayesian Networks)要推理计算属于NP-hard难题,难于工程化应用,提出了适用于结构化BN模型的,以变化证据信息为导向的,基于贝叶斯球和交叉熵测度的变模型快速推理算法,Monte-Carlo仿真实验验证了算法的有效性,最后以变速箱健康评估为例,说明本文所提健康评估理论的有效性.     

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。     

关于卫星姿态确定非线性滤波算法的研究

本文探讨了利用方位矢量和陀螺速率观测信息确定卫星姿态的问题。该问题实际上是一个非线性/非高斯状态滤波问题,因此,经典的基于EKF和UKF算法的姿态滤波器有可能失败,尤其是当初始状态的先验估计不可能精确得知的情况下。近来,粒子滤波理论已经开始应用于姿态确定问题,但是,这类算法往往需要大量的“粒子”,这对有限计算能力来说是一个沉重的负担。为此,本文尝试利用双重滤波方法,在每个序贯估计过程中,将有陀螺姿态确定问题暂时分解为1个四元数估计问题和1个陀螺常漂参数估计问题。本文提出了2个双重滤波器,包括1个姿态确定双重粒子滤波器和1个姿态确定的混合型滤波器。这两者都采用一个相同的四元数粒子滤波器,但在粒子重采样和平滑处理方面,不同于近来提出的类似滤波器。至于陀螺常漂估计,双重粒子滤波器发展了一个辅助粒子滤波器,而混合滤波器中则发展了一个参数UKF滤波器。通过与经典的姿态确定滤波器的仿真比较,证实了本文新提的2个算法的有效性和优越性。