基于贝叶斯方法的混凝土结构碳化深度预测研究

考虑到混凝土结构本身的特性及其所处环境条件的随机性蕴含着极大的主观不确定性,提出贝叶斯动态信息更新思路。首先根据主观经验信息选定一个已有的混凝土碳化深度预测公式作为贝叶斯先验模型,然后结合工程实际检测信息,运用贝叶斯方法综合这两类信息进行推断,从而对先验模型进行更新。该方法继承了先验模型的完备性和检测信息的准确性,能更加准确地对结构的碳化规律进行评估和预测。最后以计算实例验证了贝叶斯动态信息更新的实用性和优越性。     

地下建筑火灾风险的贝叶斯网络评估系统设计

针对地下建筑火灾过程中存在的不确定性因素会影响到火灾风险定量评估准确性的问题,提出了基于贝叶斯网络的风险评估方法:首先,根据地下建筑火灾场景的理想假设建立贝叶斯网络模型;然后,考虑不确定因素的影响对模型进行修正,利用经修正的模型计算火灾发展到不同阶段的概率,进而评估火灾风险;最后,提出了利用Visual Basic+ Matlab混合编程的方法开发基于贝叶斯网络的火灾风险评估系统,降低对评估人员专业知识的要求,便于方法的推广应用.     

基于遗传算法DDBN参数学习的UUV威胁评估

针对复杂海洋环境下存在不确定事件对无人水下航行器自主作业和安全性所带来的威胁。本文设计了基于动态贝叶斯网络的威胁评估模型和决策推理模型,采用遗传算法实现了离散动态贝叶斯网络参数学习,最终得到最优的模型参数,进而增强了推理模型对海洋环境的快速反应能力。仿真实验结果证明:提出的算法可以得到真实的离散动态贝叶斯网络参数,能够有效地解决复杂海洋环境下UUV威胁评估问题,为UUV的自主任务决策提供有效的参数保障。     

动态贝叶斯网络在态势评估中的应用

针对目前战场态势变化的复杂性和多样性,尤其是战场信息的不确定性和模糊性,提出了利用动态贝叶斯网络,根据态势事件与态势假设之间的潜在关系建立态势评估的功能模型,从而实现态势评估,并用具体的实例验证了该方法的有效性.仿真结果表明,依据动态贝叶斯网络建立的态势评估模型,能够将各种特征因素进行综合,使得不同时间片的特征因素相互修正,从而能够准确地跟踪战场态势的变化,所得态势评估结果为指挥员分析当前态势和决策提供了支持.     

贝叶斯属性攻击图网络脆弱性评估

为了准确全面地评估计算机网络脆弱性,对攻击图中存在的攻击环路、状态爆炸、难以量化分析等问题进行了研究,提出了属性攻击图向贝叶斯网络转化的方法和新的环路消除算法,并利用这2个算法建立贝叶斯属性攻击图模型。在该模型中,利用贝叶斯公式进行推导,得到评估指标的计算公式。利用通用漏洞评分系统数据计算节点的发生概率和评估指标,进行计算机网络脆弱性评估。通过进行实验分析,证明了该模型的可行性和有效性。与其他的脆弱性评估方法相比,该模型具有评估准确、计算简洁、动态量化评估的特点。     

基于加权朴素贝叶斯分类算法的学生成绩决策分析

在已有上机实验数据的基础上,使用综合的权值计算方法,将加权朴素贝叶斯分类算法应用到学生成绩分析与预测中．实验结果显示,对于学生的成绩分类,使用综合权值的结果优于传统权值的分类结果,表明使用文中的加权贝叶斯方法分析学生成绩是切实可行的．     

基于微分等价递归算法的桥梁体系耐久性可靠度动态评估

结构耐久性可靠度评估应以体系为对象,并且要体现结构性能的自身特征及动态时变特性。基于贝叶斯动态更新技术,以混凝土碳化深度为随机变量,利用体现结构个性特征的实桥检测信息对传统静态碳化模型进行修正。以可靠度指标为评价标准,引入能计入构件间相关性的微分等价递归算法,并将其嵌入到贝叶斯动态更新框架中,构造出体系碳化耐久性动态评估模型和计算流程,形成了复杂体系碳化耐久性动态可靠度计算方法,采用MATLAB平台开发了计算程序。利用碳化试验模拟实桥检测数据,对钢筋混凝土拱桥进行了体系动态耐久性评估,发现模型更新后拱圈和立柱的碳化耐久性可靠度比更新前有所增大,而桥面板则有所降低,体系耐久性可靠度低于构件可靠度。     

基于健康监测数据和贝叶斯网络的结构失效概率评估

基于健康监测数据和贝叶斯网络(BN)，提出结构体系失效概率的实时评估方法，用于结构整体安全状态的动态评价.根据结构响应监测数据建立贝叶斯动态线性模型(BDLM)，估计结构荷载效应的概率分布，同时结合结构抗力分布，计算构件的时变可靠指标；根据结构主要失效模式构建贝叶斯网络，以描述构件失效与结构整体失效间的依赖关系；通过贝叶斯网络的概率递推从构件可靠指标求得结构体系失效概率，实现结构整体安全状态的量化评估.利用三杆桁架模型的数值模拟数据和某单层网壳结构静力破坏试验过程的实测数据对该方法进行验证.结果表明，所提出的结构失效概率评估方法较好地量化了结构的安全状态，并成功预警了结构体系的破坏.     

核安全级仪控软件可靠性评估模型构建

为了对核安全级仪控系统软件可靠性进行定量评估,研究依照贝叶斯网络建模步骤进行模型建设的方法。对国际上几种主要核安全级仪控系统标准体系进行对比分析,构建核安全级系统软件可靠性评估综合模型和子模型,使用贝叶斯公式对模型可靠性进行量化计算和评估,提出通过衡量模型各节点的敏感度验证模型建立的合理性。实现运用贝叶斯网络方法,通过对系统因素关系分析,结合专家定性判断,对复杂系统进行模型构建,同时提供对系统内不确定因素进行定性与定量相结合的预测和验证的方法。     

应用高斯粒子滤波器的桥梁可靠性在线预测

为采用实时监测信息对桥梁结构构件的可靠性进行动态预测分析,应用健康监测系统的长期大量监测数据,建立了基于监测数据的动态模型(监测方程与状态方程),引入混合高斯粒子滤波器(MGPF),基于粒子滤波方法、贝叶斯方法以及动态模型,对监测信息状态变量的后验分布参数和监测值的一步向前预测分布参数进行预测分析.混合高斯粒子滤波方法通过重抽样技术,提高了动态模型的预测精度.基于实时监测信息可以不断修正抽样粒子的权重,进而解决粒子退化问题.最后基于实时预测的分布参数,结合一次二阶矩(FOSM)方法,对桥梁结构构件的可靠性进行在线动态预测分析.     

隐写软件特征码与选位机制分析

提取并还原隐藏的消息是隐写分析的最终目标。提取攻击通常建立在Kerchhoff前提下,但目前大部分隐写软件的工作机制是未知的,因此如何识别隐写对象所属的隐写软件、估计隐写软件的工作机制具有很强的现实意义。文章首先提出了如何获取隐写软件特征码的方法;其次研究如何分析已有隐写软件的选位机制;最后剖析了MASKER、data stash等18种隐写软件的特征码及其选位机制。研究结果对实现网络监控和隐藏信息提取具有一定的作用。     

软件可靠性预测模型的优选问题研究

针对软件可靠性预测模型过多且难以选择的实际问题,基于混合专家网络,采用基于梯度下降法的变步长LMS算法,解决软件可靠性预测模型选择优化问题．并通过实例分析,验证了该算法应用于模型优选的有效性．     

软件外包中分包商选择的优化模型及算法

软件企业常作为发包方将软件项目的某些部分外包给其他企业来转移风险,与多方合作共同承担软件项目的开发,但分包方选择不当同样会给企业带来巨大的风险。为规避分包商选择失误带来的风险,提出了分包商选择的多目标规划模型,该模型以发包方企业成本最小和风险最小为目标对多个软件分包商进行选择。针对模型非线性复杂化整数规划的特点,设计了混合粒子群算法(GA-PSO)对模型进行求解。通过对一个算例的测试,证明了该模型及算法的有效性和可行性。     

A software cost model with maintenance and risk costs for safety-critical systems

Safety-critical systems are those systems whosefailure could result in loss of life,significant propertydamage,or damage to the environment[1].Software isincreasingly being used to control safety-critical systemsnow.But how can we improve the reliability of soft-ware?Formal methods can successfully enhance thequality of software and therefore increase the confidencein the system behaviors[2-4].Unfortunately,formalmethods are too complex to apply.Software testing isan efficient way to improve …     

Research on Application of Enhanced Neural Networks in Software Risk Analysis

1 Introduction There isa high failureratein software project development.The researchdone by Standish Group on the 8,000 civiland militarysoftware projectsin America revealed thatthe success rate of software projectsin 1996,1998,2000 and 2004 w as 27% ,26…     

基于软件差错相关的可靠性增长模型

通过考虑软件中差错的相关性,讨论了一种基于ＮＨＰＰ的新的软件可靠性增模型,并以ＭＬＬＦ、ＡＩＣ和均方误差为准则,将该模型与普通Ｓ型可靠性增长模型和延迟Ｓ型可靠性增长模型做了比较,得出了较为满意的结果。     

基于对象的软件重用技术研究

提高软件开发的效率对软件工程具有重要意义。面向对象的程序设计方法以可重用性为中心,构造独立具体工作的可重用软部件,这些软部件经夭当 的整合即可构成新的目标系统,从而大大提高软件开的效率。     

基于相似度的软件可信性评估方法

为了提高软件可信评估的精确性,提出利用关联可信属性之间相似度的计算结果评估软件的可信性。首先建立可信证据模型、可信属性的数据结构和可信期望模型,便于数据的统一定制和下一步处理。然后对分定性可信属性、定量可信属性进行相似度的计算;根据各自的特点,定性可信属性利用Jaccard系数求解,定量属性则利用了相似度理论进行计算。最后,将该方法应用于实例进行验证,结果验证了它的有效性和稳定性。     

基于投影及优势度的不确定语言群决策方法

针对属性权重信息不完全的多粒度不确定语言多属性群决策问题,提出一种基于投影及优势度的群决策方法.该方法采用连续区间二元语义的有序加权调和平均(ITC-OWH)算子将多粒度不确定语言评价矩阵转化为二元语义决策矩阵,基于投影法构建目标规划模型,从而确定单个决策者的属性权重向量.在每个决策者之下,计算任意2个方案之间比较的综合属性优势度,根据综合优势度矩阵及决策者权重向量获得群体综合优势度矩阵,由各方案的总优势度获取方案的排序结果.最后,将提出的群决策方法应用到潜艇研制方案遴选问题中,验证了该方法的可行性与有效性.     

CAI课件的选择和使用

分析传统课堂教学的缺陷，从课件的教学内容、规模大小、教学对象、开发运行环境和教学手段等方面论述了CAI课件的选择原则，对正确使用课件以达到较好的教学效果作了探讨。