基于协调权的案例学习群决策分类方法

基于案例学习的决策方法具有易于理解、贴近 实际决策过程的优点,成为当前决策领域的一个研究热点。文中针对如何有效地集成不同决 策专家提供的案例信息,提出了一种基于协调权的案例学习群决策模型用以解决多属性分类 决策问题。该方法首先针对各决策者给出不同案例数据,通过构建混合整数规划模型,识别 出具有一致案例信息重要度最大化的典型案例集。然后设计了分类阈值远离程度最大化模型 ,以此确定兼容各个决策者案例信息的指标权重（协调权）和最优分类阈值,由此构建一致 性的效用函数并应用获得的阈值进行分类决策。最后通过案例研究以及与其他模型的比较分 析,验证了方法的可行性。     

机械设计基础课虚拟实验的设计与开发

阐述了机械设计基础课程虚拟实验的主要功能和特点.提出了建立基于网络的虚拟实验体系内容.采用Solidworks、3Dmax、Flash开发的机构运动简图演示、机构运动测绘和减速器拆装等虚拟实验,大大提高了实验效率,解决了设备、教具不足的矛盾.打破了教师传统的示范演示,实现了教生互动,激发了学生学习的主动性,促进了教学效率和质量的提高.     

基于网络的大学英语“1+X”课程体系构建研究

构建科学、系统、个性化的大学英语课程体系是高校大学英语改革的关键因素。基于相关的外语习得与教学理论,结合本校的教学条件和本校学生的现实基础,对构建有利于改善大学英语教学效果和提高教学质量的个性化教学体系做了详细论述及深入探讨,期望能推动大学英语教学改革的纵深发展。     

基于贝叶斯因子和二阶概率方法的圣地亚热传导模型确认挑战问题

针对美国圣地亚国家实验室为促进模型确认方法的发展所提出的热传导挑战问题,根据现代模型确认思想总结了该挑战问题解答中应包含的核心内容。在确认度量环节采用贝叶斯因子考察了实验数据是否支持所给模型,在此基础上通过二阶概率方法得到了模型预测的分布,以此计算出模型预测结论的置信度。该过程中考虑了模型参数的随机不确定性和认知不确定性,最后通过灵敏度分析辨识了模型参数的不确定性对模型预测的影响。研究表明该挑战问题中的实验数据支持所给模型,模型预测受导热系数的不确定性影响最大,模型预测材料在调控条件下的失效概率不满足调控要求,该结论的置信度为99.97%。     

基于贝叶斯更新的飞机结构腐蚀可靠度模型

民用飞机结构腐蚀发展的时变性和样本采集的局限性,给腐蚀检测数据分布函数的确定及参数的估计带来了很大的不确定性。针对这一问题,给出了基于贝叶斯公式的合理分布函数选取及参数估计方法。为满足在役飞机结构可靠性动态管理的需求,基于贝叶斯更新思路,将反映结构性能退化共性规律的预测模型视为先验模型,沿着具体结构生命周期不断挖掘利用新信息,建立具体飞机结构腐蚀失效概率和可靠度的动态预测模型。算例采用某型民用飞机地板梁结构腐蚀的无损检测数据,结果显示：腐蚀深度的合理分布为双参数威布尔分布,基于贝叶斯更新后的腐蚀失效概率计算得到的结构可靠度与未更新的显著不同。表明更新后的可靠度因为既考虑了模型参数的历史先验信息,又利用了当前数据实时更新了预测模型,从而有效地降低了有限样本带来的不确定性,使得预测值稳健且具有时变性,更符合工程实际。     

稀疏孔径ISAR机动目标成像与相位补偿方法

现代逆合成孔径雷达(ISAR)可实现多模式下对多目标的交替测量工作,但波束切换使得任一目标的方位孔径具有稀疏性,同时目标的机动性也使得目标的方位维信号具有高次调制特性,这均导致以连续采样信号模型为基础的传统ISAR运动补偿和成像方法难以直接应用。本文提出一种新的稀疏孔径(SA)ISAR机动目标相位补偿和成像方法。该方法首先建立了稀疏孔径ISAR机动目标的信号模型,然后通过求解2范数最大化的优化函数,实现对相位误差的精确估计,并且通过迭代处理提高了相位误差的估计精度。相位误差补偿后,根据压缩感知理论,构造了机动目标情况下的Chirp-Fourier字典,通过对稀疏优化问题的求解,能够较精确地从稀疏孔径信号中重构出机动目标的全孔径(FA)信号。仿真和实测数据处理结果证明了本文方法的有效性。     

模糊贝叶斯方法在航空设备可靠性评估中的应用

在小样本情况下,利用数理统计方法来确定航空设备的寿命分布类型是不太适用的,本文运用模糊综合评判方法综合经验信息来确定先验分布,同时运用贝叶斯理论将统计推断建立在后验分布的基础上,给出了一种有小样本试验数据确定寿命分布的可靠性方法。     

机载多传感器数据融合模型和方法研究

随着多种传感器探测技术的快速发展,数据融合方法的不断被提出和采用。文中提出了一种机载多传感器探测系统结构,并分析了其关键技术,将贝叶斯判别法应用在完成目标估计和判别的数据融合方面。探讨了该方法实现机载多传感器数据融合模型及其可靠性。     

安全关键软件可靠性验证测试方法研究

为了在不降低安全关键软件可靠性验证测试结果可信性的前提下减少测试用例量,在分析经典统计假设测试和无先验贝叶斯统计方法的基础上,提出了一种先验知识动态整合的贝叶斯推断统计测试方法;并提供了软件失效概率的概率密度函数先验分布参数的详细求解办法。实验表明,所提供的安全关键软件可靠性验证测试方法可以用较少的测试用例获得同样的结果可信性。     

联合优化的BP神经网络模型的应用研究

BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点，使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点，这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化，在一定程度上避免了学习中的局部极小问题，提高了学习效率，改进了网络的性能。