基于粗糙集的车险潜在客户数据挖掘方法

为了从现有的CRM系统中发现潜在的车辆保险客户,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法.利用粗糙集在知识系统中特有的分类特性,经对数据的预处理,较好地解决了样本数据中存在的属性不均衡及反向样本给数据挖掘带来的负面影响.以著名的The Insurance Company Benchmark(COIL 2000)作为测试数据集,经编程构建了数据挖掘模型,对客户社会背景和保单数据进行了综合挖掘测试.结果表明利用粗糙集理论对知识的分类能力,可以挖掘出数据集中潜在的对车辆保险感兴趣的客户,并给出样本分类的包含度.     

基于贝叶斯网络的机场过站时间分析

航班延误是目前航空运输业发展所面临的一大难题。从航班延误链式波及反应的角度出发,将贝叶斯推理应用于航班过站时间的分析,分别建立实际航班数据的单机场和多机场过站时间贝叶斯网络模型。模型清晰呈现了机型类型、前航延误时间等因素对机场过站时间的影响以及首发延误等级、经停机场过站时间调整量等因素对末班延误的影响。通过从多角度对模型进行分析,结果表明发生前航延误时调整航班在机场的过站时间可以有效减少延误向下游机场的波及。     

多传感器飞机火警探测系统研究

针对目前飞机火警预警系统虚警高的问题,提出了一种多传感器综合判断的机载火警探测系统,并利用烟雾探测器、温度传感器和火焰探测器三种传感器进行信息采集粗糙集理论进行探测信号处理,给出可靠的火警报警信号。从实验仿真结果来看,该探测系统比单一烟雾探测器的火警探测系统的火警识别准确度明显提高。     

基于业务持续性的航空公司机务维修安全评估

为降低航空公司的事故率,提出基于业务持续性的航空公司机务维修安全评估方法。从人件、硬件、环境、应急救援和软件5个方面来建立风险评估体系,根据风险评估体系建立贝叶斯网络模型,利用能够反映航空公司安全维修状况的历史定量数据作为训练参数。在建立起评估模型的基础上,对航空公司的机务维修进行安全评估和敏感性分析。实验证明,方法能预测风险发展趋势,有效地降低事故发生率,为航空公司的安全运行提供科学依据。     

粗糙集中连续属性离散化的一种新方法

提出一种新的间接离散化方法——超曲面法。首先给出了超曲面的定义，证明了超曲面为一个高阶的多项式，且给出了该多项式的总项数；同时证明了超曲面数与最大决策规则数之间的关系。然后提出了应用支持向量机来求取最优超曲面的方法。最后以空军低消耗器材的储存策略为例，说明了超曲面的求解过程。实例仿真结果表明，用支持向量机来求解超曲面，不仅方法简单，而且较容易寻得最优解。结果还表明，文中提出的超曲面间接离散方法能较好地区分决策表中的决策类别，从而获得更为简捷的决策规则。     

基于朴素贝叶斯分类器的空中红外目标抗干扰识别方法研究

红外诱饵对抗技术的发展使得空战环境日益复杂化,对红外成像制导空空导弹抗干扰目标识别技术提出了更高的要求。红外诱饵的投放使得目标特征的完整性、显著性及稳定性遭到破坏,基于特征融合匹配的统计模式识别方法无法准确识别目标。提出了一种基于朴素贝叶斯分类器的抗干扰目标识别方法,该方法对空战对抗仿真图像数据集进行了特征挖掘,利用实验拟合方法构建了典型特征的概率密度函数模型,构造了朴素贝叶斯分类器,实现了飞机目标和干扰的分类识别。仿真实验结果表明,该方法在已测试的弹道图像数据集下的平均识别正确率达到了81.82%,且能够解决假目标、目标遮挡等抗干扰目标的识别难题。     

基于贝叶斯网络的关键链项目管理模型

针对项目进度管理问题,在分析关键链项目管理方法和贝叶斯网络模型技术的基础上,建立了关键链项目管理贝叶斯网络模型（CCPMBN）。首先给出了CCPMBN的基本定义,详述了模型中的节点、有向边及节点条件概率分布信息。然后,提出了面向贝叶斯网络的关键链工序分解方法,研究了基于项目关键链信息的CCPMBN建模方法。针对关键链模型中的大量资源冲突情况,分析了CCPMBN中的各类冲突结构,并给出了冲突描述及化解方法。最后,通过CCPMBN基本性质和特征分析表明了贝叶斯网络模型在项目进度管理中的应用前景。     

基于信息融合的航空发动机剩余寿命预测

利用航空发动机状态监测信息,考虑到信息本身具有的误差性和随机性等特点,采用贝叶斯线性模型融合了监测信息,实现了综合利用多源信息的进行航空发动机性能衰退评估;以性能衰退评估结果为输入变量,建立基于Gamma随机过程的可靠性评估模型,预测在指定性能可靠性水平下的剩余寿命.通过算例,分析了不同监测参数对剩余寿命预测的影响.该方法能将性能监测与可靠性分析集成到一个框架中,充分利用了多种状态监测信息,结果更加准确,更符合控制航空发动机维修决策风险的实际.