基于贝叶斯网络的组合服务信任度评估方法

对组合服务信任度评估问题进行了研究。基于信任的不确定性和模糊性,给出了信任度的离散化表示方法;借助于贝叶斯网络的强大的推理能力,给出了组合服务的贝叶斯网络模型以及组合服务模型到贝叶斯网络的转换规则,利用贝叶斯网络的正向推理机制设计了基于贝叶斯网络模型的组合服务信任度评估方法。通过一个组合服务的买例,说明了组合服务的贝叶斯网络模型及其基于贝叶斯网络的组合服务信任度评估方法的使用方法。该评估方法基于信任的模糊性和不确定性,更符合信任的本质并易于实现。     

地铁驾驶员职业胜任力评价体系的简化与应用

目的构建地铁驾驶员职业胜任力评价体系,通过分析实现对评价体系的简化,并通过实例分析对测评体系的有效性进行验证。方法采用文献分析法和专家访谈法,选取地铁驾驶员胜任力评价指标构建胜任力贝叶斯网络模型。使用层次分析法对评价指标进行筛选和精简,得到简化后的子贝叶斯网络。通过分析测试数据来确定父节点的先验概率,计算子与其父节点之间的条件概率,推理计算出驾驶员职业胜任力水平高的概率。结果注意力品质对地铁驾驶员职业胜任力的影响最为显著。结论该评价体系可以简单高效地实现地铁驾驶员职业胜任力测评。     

基于模糊贝叶斯网络的态势威胁评估模型

针对传感器测量数据的不确定性,提出基于模糊贝叶斯网络的态势威胁评估模型,该模型首先将不确定性数据分为模糊域和概率域两大类,然后在模糊域使用模糊综合评判得到威胁目标的动态威胁度,接着运用可能性概率转换理论将模糊表示的动态威胁度转化成概率域知识,最后在概率知识域使用贝叶斯网络推理算法得到目标的威胁等级.实例计算表明,该方法能够较好的反映威胁源的威胁等级,为武器系统选择跟踪打击目标提供决策依据,具有一定的实用性.     

基于贝叶斯-GO综合法的快递配送系统可靠性研究

提出用贝叶斯-GO综合方法分析快递配送系统可靠性。首先综合考虑配送系统对时间、品质、服务可靠性的要求,详细分析配送工作流程及其影响因素,建立GO图;然后根据映射规则转换为贝叶斯网络,最后通过案例分析,利用贝叶斯网络正反向推理和敏感度分析,得到系统的薄弱环节及其主要影响因素。研究结果表明：贝叶斯-GO综合法克服了单独使用GO法逻辑运算复杂繁琐的缺点,能够快速找到快递配送系统的薄弱环节及其主要影响因素,其中收件子系统故障率最高,快递员的配送不及时、寄件损坏、丢失是主要影响因素。     

基于代数决策图的贝叶斯网络参数简化技术

贝叶斯网络是一种进行不确定性知识表达和推理的有效工具,推理算法是贝叶斯网络研究的主要内容之一.目前,贝叶斯网络推理算法采用条件概率表(CPT)来存储贝叶斯网络中各节点的条件概率分布(CPD).CPT中的概率参数随父节点数目的增加呈指数增长,使得网络中概率参数急剧增加,降低了网络推理效率.为提高网络推理效率,本文提出采用代数逻辑图(ADD)取代CPT存储网络中各节点CPD的方法.结合有序二分决策图理论,分析并验证了ADD通过捕捉贝叶斯网络中父子节点之间的环境独立性来减少网络中的概率参数的原理,进而推导出了CPT到等价ADD转化的算法.最后,通过实例验证了ADD存储方式的有效性.结果表明,对于具有环境独立特性的贝叶斯网络,相对于CPT的存储方式,等价ADD存储方式可有效减少网络中的概率参数,为贝叶斯网络推理效率的提高提供一种有效手段.     

模糊支撑半径变量贝叶斯网络多态系统故障概率分析

针对现有隶属函数描述系统及部件故障状态的不足,构建了一种含模糊支撑半径变量的隶属函数来描述部件故障状态,提出了一种基于模糊支撑半径变量的贝叶斯网络多态系统故障概率计算方法。在隶属函数的构造中,用变量代替精确值描述隶属函数模糊支撑半径,建立了含模糊支撑半径变量的隶属函数;并将其引入贝叶斯网络,利用桶消元法对多态系统叶节点故障概率进行分析,得到叶节点故障概率变化曲线。将所提出的方法与文献中基于模糊支撑半径为定值的隶属函数贝叶斯网络方法相比较,验证了方法的有效性。最后,将该方法应用到数控机床主轴系统故障分析实例中,对叶节点故障概率进行计算。结果表明,该方法能够有效解决多态系统故障状态隶属函数选择中的主观性问题。     

贝叶斯网络在运营隧道结构风险评估中的应用

运营地铁隧道结构风险复杂且影响大,如何高效评估运营地铁隧道结构风险等级,并快速辨识关键致险因素亟待解决。提出了基于模糊多态贝叶斯网络的地铁运营隧道结构风险评估方法。首先阐述了模糊多态贝叶斯网络模型的构建过程,然后根据贝叶斯原理进行地铁运营隧道结构风险因素的概率预测及重要度分析来评估系统风险。最后结合工程实例验证了该方法的适用性,为盾构地铁运营隧道结构的风险预测和防范提供了参考依据。     

多状态电子装备可靠性评估方法研究

电子装备潜隐性故障是工程实践中的客观存在,正确评估多态电子装备的可靠性状态是进行潜隐性故障分析的前提.在考虑电子装备"安全-潜在故障-故障"三种工作状态的基础上,建立了多状态电子装备状态模型,提出了基于贝叶斯网络的多状态电子装备可靠性评估方法,实现了对系统可靠性状态的有效评估.实例分析表明,多状态贝叶斯网络可靠性评估模...     

基于贝叶斯网络的汽轮机组轴承工频振动诊断

将贝叶斯网络方法用于汽轮机组轴承振动诊断。根据现场诊断经验,建立了轴承工频振动诊断的质朴型贝叶斯网络,网络中融合了振动频谱、相位和运行工况等诊断信息;提出了网络推理计算方法,并在LabVIEW软件平台上实现。诊断结果的准确性在多个实际案例中得到证实,表明本文的诊断方法能有效地识别轴承振动的单一故障和复合故障。     

贝叶斯网络推理在信息系统安全风险评估中的应用

提出了一种基于贝叶斯网络推理的安全风险评估方法。从实际出发建立信息系统的贝叶斯网络模型，根据专家给出的先验信息，结合获得的证据信息，运用Pearl方法完成对模型的评估，给出在特定条件下模型的计算——线性推理算法。最后，以实例分析信息系统安全评估的实现过程，结果表明，该方法可行、有效。     

基于贝叶斯网络的系统测试性建模与分析

针对现有测试性建模方法对系统不确定信息描述及分析上的不足,提出了基于贝叶斯网络的测试性建模与分析方法。首先结合贝叶斯网络的基本理论,阐述了系统测试性模型的构成要素及建立流程,用相关性矩阵表示系统故障-测试之间的关联,用条件概率矩阵描述两者间的不确定信息;然后给出了测试性指标的具体分析过程和算法;最后通过实例验证了方法的有效性。     

基于贝叶斯网络的汽车故障诊断分析研究

贝叶斯（Bayes）网络是基于概率推理的图形化网络、数学模型,针对汽车故障的特点及类型,提出采用贝叶斯（Bayes）网络作为汽车故障诊断分析方法,为汽车故障提供准确和可靠的决策依据。     

应用图书资料管理软件建立具有计量学科特色的藏书体系

目前,国内大多数图书馆都参与到数字化图书馆建设中来,开通了许多数字化资源系统和网络。相对我们计量专业图书馆来说,如何紧跟图书馆数字化发展趋势,确立计量专业特色的藏书方向,建立自己特色的馆藏体系,为本部门服务,为社会服务,这是计量专业图书管理员们值得探讨的问题。去年,我们江苏省计量测试技术研究所图书资料室,从先行者的实践中学习一些经验,经过一年的努力,建起了一个小型的具有计量学科特色的藏书体系。     

ISO10012体系中C类测量设备的管理模式

本文通过对ISO10 0 12完善企业计量检测体系的建立 ,阐述了C类测量设备的管理模式、网络建立及实施办法。     

计量中回归模型参数值及其不确定度评估

针对计量领域中广泛应用的数据回归处理方法,阐述了在基于正态分布噪声条件下,最小二乘法与贝叶斯推断法用于回归模型参数估计以及相应不确定度评估的过程。GUM系列不确定度评估准则中没有明确指出如何对回归参数进行不确定度评估,同时有些回归模型也无法唯一地转化为相应的测量方程。通过计量校准的实例说明了如何处理相应参数的确定等问题,以此说明2种方法的相同与不同之处。最小二乘方法计算简单直接且便于使用;而基于贝叶斯推断的方法则能充分利用计量校准中的经验和历史数据等信息,但由于其参数后验分布计算通常较为复杂,需采用马尔科夫链-蒙特卡罗(MCMC)法通过数值计算得到关注参数的结果。     

基于贝叶斯网络的自由场地震液化沉降评估

基于贝叶斯网络方法,综合考虑地震参数、土体参数和场地条件等12个影响因素,结合场地的液化势和液化潜能指数,建立了地震液化沉降的贝叶斯网络评估模型。通过算例分析,与径向基神经网络方法和IY简化计算方法的评估性能对比,发现地震液化沉降的贝叶斯网络评估模型的优势明显;该模型不仅有较好的评估精度和可靠性,而且还可以进行逆向因果推理。对两个机器学习模型进行敏感因素分析发现,在12个影响因素中,地表峰值加速度、地震持续时间和标准贯入锤击数为较敏感因素,和IY简化算法考虑的参数基本一致。     

基于贝叶斯网络的项目组合风险度量

项目组合的交互效应特性使得项目组合风险不能通过单个项目风险的线性叠加获得。基于贝叶斯网络建模提出了一种项目组合风险度量的新方法。该方法通过将专家知识与K2算法相结合,求得项目组合风险的贝叶斯网络结构,并通过度量交互效应对项目风险的影响计算网络中每个节点的条件概率表,实现项目组合风险的贝叶斯网络推理。为了得到K2算法所需的有序节点输入,计算项目风险间的互信息,并基于互信息与条件独立检验求得项目节点的顺序。最后通过一个高新技术企业项目组合的应用实例说明该方法的实用性和有效性。     

GUM S1与基于贝叶斯方法的不确定度评估比较

论述了GUM S1与基于贝叶斯方法的不确定度评估,解析说明了GUM S1是一种选定参数且在特定先验信息下的贝叶斯方法。在一定的先验条件下对于线性系统,GUM S1与贝叶斯评估方法的结果是一致的;但对于非线性测量模型,两者的结果通常都不一样,其原因在于选择了不同的参数组以及先验信息的选取。通过两个测量模型的实例说明:对于线性系统,两种方法都可以使用;但对于非线性测量模型,且对被测量无先验信息时采用GUM S1所推荐方法能得到较为可靠的结果。在实际计量工作中若对被测量有了解,则可以采用贝叶斯分析方法。     

游戏设计中基于DBN的用户体验评估模型研究

目的为了更直观、有效地评估游戏产品的用户体验(User Experience,UX),消除单一评估标准的不确定性。方法从传统的MDA游戏设计的角度出发,引入用户的生理特征测量,构建基于动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network,DBN)的用户体验评估模型。该模型通过MDAUX框架提取用户体验影响因子,作为贝叶斯网络的输入层节点,通过生理特征测量方法提取用户的脑电和眼动状态,作为贝叶斯网络输出层节点,以一阶隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)表示两个相邻时间片上用户体验元素的影响关系,从而动态地展示用户体验状态。结果通过生理特征测量实验验证该模型的可行性,通过建立知识平台实践了模型的应用。结论结合生理特征测量的用户体验评估模型可有效反映用户体验状态。     

分供方测量的控制与管理

国际标准的推广实施,使企业计量工作的运作观念发生重大的变化,同时也给计量工作如何实效服务生产经营提出新的课题。本文结合质量体系认证、计量检测体系合格确认工作中的实践,分析、探讨了企业建立完善计量检测体系过程中,对分共方测量工作进行控制、管理的有关方法、难点。