基于局部应力法的 Bayes -神经网络舵板寿命预测

舵板是某水下航行体的关重件,为预测其使用寿命,文章建立了舵板航行体的计算域模型,通过仿真并运用局部应力应变法,计算出舵板在特定环境应力下的寿命;利用贝叶斯估计的先验知识以及神经网络,联合预测出舵板在不同的环境应力下的使用寿命。     

多源知识融合处理算法

多源知识融合可有效提高判决结果的可靠性和置信度.借鉴信息融合的思路,分析了知识融合方法和一般模型.重点讨论了基于Bayes准则、基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论以及基于模糊集理论的知识融合算法,给出了基于3种知识融合算法的具体处理步骤,并从算法特点和适用性、实用性等方面对3种知识融合算法性能进行了对比分析.通过知识融合在合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图像融合中应用的仿真实验,验证了知识融合算法的有效性.     

基于云模型的目标威胁等级评估

目标威胁等级评估的实时性、正确性对于后续作战仿真具有重要意义.提出了基于云模型的威胁等级评估的方法,通过对依据专家经验得到的对定性概念评估的隶属云图的贝叶斯修正,得到了标尺云.由战场态势信息对标尺云的匹配和处理,最终得到了目标威胁评估云图,实现了威胁评估.定性概念对战场态势的描述以及隶属云图体现了模糊性与随机性的较好结合,反映了空战时飞行员获取信息的不确定性的特点.通过实例验证表明:基于云模型的威胁等级评估的方法能有效地实现对目标威胁等级的确定.     

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。     

多台系统Weibull过程的Bayes统计推断方法

本文的目的是要给出多台系统Weibull过程的Bayes推断方法。获得了尺度参数、形状参数以及系统能达到的MTBF的Bayes点估计和区间估计。某些估计只涉及到一重数值积分。最后,用一个实例说明这些方法。     

某类四阶非对称微分算子的正则性

本文处理如下四阶非对称微分算子A_λ,A_λ:K(i,j)→A_λK(i,j)的正则性。对于对称微分算子的传统处理,是利用紧算子的重要性质与E.C.Tichmarsh的函数论方法。对于非对称算子,类似的方法会遇到若干麻烦。然而当采用先验估计法,特别利用Opial不等式与内插不等式后,则能比较容易地得到A_λ的范数下界估计及一系列的正则性结果。     

极大似然法测定p—S—N曲线的置信度

对极大似然法测定的Ｐ－Ｓ－Ｎ赋予置信度，提出了极大似然法珠Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线的置信限曲线公式，通过该公式确定的Ｐ－Ｓ－Ｎ能使估算的疲劳寿命具有置信度一给出了单点法测定出构件Ｐ－Ｓ－Ｎ的数据自理。     

基于幂律退化轨道的小样本性能可靠性评定

结合航空航天领域高可靠、长寿命产品试验小子样的特点,运用性能退化可靠性理论和Bayes方法,对系统可靠性的统计推断方法进行了研究.首先对基于Bayes方法幂律退化轨道参数的计算模型进行研究,然后结合随机变量函数的分布的计算,推导出系统可靠性后验估计和置信下限估计的计算公式.在理论推导的基础上,结合工程实例说明该方法的有效性.     

建模与信真中复杂假设的贝叶斯检验

提出了利用贝叶斯（Bayes）理论对建模与信真（M & S）中的复杂假调进行检验的方法,推导了检验规则及实现算法.该研究对于大型复杂信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.