非圆信号的贝叶斯稀疏重构阵列测向方法

对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比（SNR）、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习（SBL）技术以解决非圆信号的波达方向（DOA）估计问题,在结合信号非圆特性的同时对入射信号的空域稀疏性加以利用,通过将非圆信号阵列输出协方差矩阵和共轭协方差矩阵在预先定义的空域字典集上进行稀疏重构,得到入射信号的空间谱重构结果,并依据其谱峰位置估计各信号的方向。该方法对独立和相关信号都具有较好的适应能力,仿真结果验证了该方法在信号环境适应能力和相关信号测向精度等方面的优势。     

用一种改进的蚁群聚类算法进行网络入侵检测

针对蚁群聚类算法在聚类结果中出现部分数据划分不够准确的问题,提出蚁群聚类改进算法。对已有蚁群聚类算法的结果簇做调整,从而得到更好的聚类结果。使用KDD Cup1999入侵检测数据集所作的实验结果表明,聚类效果改进明显,入侵检测率有所提高。     

基于Bayes变动统计理论的测试性外场统计验证方法

针对故障检测/隔离数据为"小子样"情况导致的测试性外场统计验证存在的周期长、验证结论置信度低等问题,研究并提出了基于Bayes变动统计理论的的测试性外场统计验证模型和方法。首先建立了不同寿命周期阶段故障检测率(FDR)的序化关系模型;然后以Dirichlet分布为先验分布,利用不同寿命周期阶段故障检测率先验估计值确定Dirichlet分布参数;在此基础上,融合"小子样、异总体"研制阶段增长试验数据和"小子样"外场使用数据,研究并提出了故障检测率的Bayes综合评估模型;引入Gibbs抽样方法求解故障检测率Bayes综合评估模型的复杂高维后验积分;最后在某机载稳定跟踪平台上开展了应用研究。结果表明本文方法能在较短的外场使用周期内,给出较高置信度的外场验证结论,为大型高可靠性装备测试性外场统计验证研究提供了重要的理论依据。     

无线传感器网中的加权距离节点选择法

节点选择存在于无线传感器网的目标跟踪问题中,主要任务是从多个传感器中选取合适节点跟踪当前目标,满足跟踪精度、算法计算量的要求.提出一种适用于测角传感器节点的加权距离选择法,该算法利用目标状态预测的分布及节点的探测模型,通过计算节点距目标几何距离及加权系数,选择具有最小加权距离的传感器点进行探测,避开了贝叶斯滤波,在减少计算量的同时具有很好的选择精度.仿真结果表明,本算法大幅度减少了计算量,同时可达到和熵值法相当的跟踪定位效果.      

飞行器运动辨识的复杂假定及其贝叶斯检验方法

提出了利用贝叶斯 (Bayes)理论对飞行器运动辨识的复杂假设进行检验的方法 ,推导了检验规则及实现算法。该研究对于大型复杂仿真系统的置信度评估和提高仿真结果的正确性及减少仿真工作量具有一定的参考价值     

飞机作战效能评估中人的可靠性的引入方法

分析了目前的研究现状,提出了在飞机作战效能评估中引入人的可靠性的思想,分析了飞行员可靠性的特点,对在作战仿真和解析计算评估中的引入方法作了相应的探讨和研究。     

卫星多源信息贝叶斯融合方法研究

卫星在研制设计过程中存在大量不确定性因素,对卫星的可靠性及性能造成直接影响.如何实现复杂卫星系统的不确定性建模是目前亟需解决的问题,而多源分布信息融合是不确定性建模的关键.此外,在实际系统中,由于时间、成本的约束很难直接获得系统的分布信息.针对在系统信息缺失情况下如何实现卫星系统的多源信息融合问题,提出多层系统结构模块...     

疲劳强度分布参数的贝叶斯分析

以贝叶斯估计为分析基础,用Monte Carlo方法产生大样本来计算机模拟升降法,由疲劳强度分布参数的估计值推导出了参数本身的后验分布.通过参数的后验分布,可以对参数进行区间估计和置信分析.该法解决了由于实验费用昂贵而一般只对长寿命区疲劳强度分布参数进行点估计的问题,为疲劳强度分布参数的进一步研究打下了基础.通过一个算例验证了方法的可行性,并且由计算结果分析比较了升降法的3种数据处理方法.      

基于加权朴素贝叶斯分类器和极端随机树的蛋白质接触图预测

提出一个新的基于集成学习的预测器(TargetPCM),对蛋白质接触图(特别是中长程)进行高精度的预测。首先,TargetPCM使用加权朴素贝叶斯分类器(Weighted Nave Bayes classifier,WNBC)融合3个接触图预测器的输出,其中WNBC中的权重参数通过粒子群算法优化得到;其次,将WNBC融合后的输出和基于序列的特征进行组合,得到更具鉴别能力的特征;在此基础上,应用极端随机树训练得到最终的蛋白质接触图预测模型。为了验证TargetPCM的有效性,在包含98个非冗余蛋白质的数据集上进行了测试。结果表明:对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的集成预测器(NeBcon)分别提高了8.2%,16.1%和5.3%。在CASP11上进一步的验证表明,对于短程、中程和长程接触,TargetPCM的Top L/5精度比现有最好的基于协同进化的集成预测器(MetaPSICOV)分别提高了7.4%,9.1%和7.5%。实验结果验证了本文所提蛋白质接触图预测方法的有效性。     

基于Wiener过程的发动机多阶段剩余寿命预测

针对现阶段发动机的寿命预测研究没有考虑到非线性与多阶段的问题,提出了基于多阶段非线性Wiener过程的航空发动机实时剩余寿命预测的方法。该方法融合了同类型发动机的历史性能退化监测数据与个体发动机的实时监测数据。首先,考虑了发动机性能退化非线性的特点,并采用多阶段Wiener过程建立发动机的性能退化模型。然后,根据发动机的历史性能监测数据,利用极大似然估计和一维搜索方法进行参数先验分布的估计。再次,在先验分布和个体发动机的退化数据的基础上,用贝叶斯方法对参数分布更新。最后,得到个体发动机剩余寿命的实时预测值。通过实例验证本文方法预测的准确性。