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1.
苏志刚  刘卓伟 《激光与红外》2022,52(8):1153-1159
在单光子计数激光雷达检测领域,目前的检测方法在低信噪比情况下虚警概率会增加,同时也无法适应噪声变化的问题。针对这些问题,提出了一种基于Bayesian的检测方法,该方法首先通过雷达方程估计回波信号光子数的范围,将其作为先验信息,而后结合二项分布建立了累计概率模型,基于Bayesian判决准则计算得到检测阈值,此阈值能够在检测概率与虚警概率中间择其平衡。这种方法不仅克服了低信噪比检测困难的情况,还减少了先验信息的获取难度。实验结果表明,对比固定阈值其虚警概率降低了10倍。对比“恒虚警”其检测概率提高了约20。验证了方法具有良好的检测效果,具备一定的可操作性。  相似文献   
2.
针对定位数据的统计特性未知且易受异常值干扰而影响协同目标跟踪性能的问题,提出一种重尾非高斯定位噪声下的鲁棒协同目标跟踪方法. 该方法假设定位噪声服从多元学生t-分布,建立联合估计目标状态与定位噪声参数的贝叶斯模型. 针对目标状态与噪声分布参数相互耦合而难以计算联合后验分布的问题,应用变分贝叶斯推断原理和平均场理论对后验分布进行解耦,将目标状态与定位噪声参数的联合后验分布估计问题转化为最优化问题,以交替优化的方式实现系统参数的在线递推估计. 对提出的协同目标跟踪方法进行测试. 仿真结果表明,当定位数据中存在未知的野值噪声时,提出的协同跟踪算法具有较好的鲁棒性.  相似文献   
3.
翼形量水槽的工作原理决定其工作必然导致一定的水头损失,保证量水槽自由出流的渠道比降随水头损失增大而增大,本文希望通过仿生优化减小翼形量水槽工作水头损失,扩大其在平原灌区渠道的适用范围。本文探索性的利用鸟类翅膀飞行减阻特性选取3种鸟翼作为仿生原型,截取仿生翼形曲线10条,按10个攻角水平应用处理得到78条仿生翼形量水槽外轮廓线,选取3个收缩比开展3种流量工况的仿真试验,采用极差分析法评价仿生翼形量水槽外轮廓线二因素的显著性水平和优水平,较新颖的运用贝叶斯网络图模型推理分析方法解决仿生翼形曲线和攻角优组合的不确定性问题,通过模型试验验证应用可行性。结果表明:翼形曲线是影响优化的主要因素,赛鸽翼(1)为优曲线、-10°为优攻角;攻角-5°与翼形曲线赛鸽翼(1)联合作用效果最佳,将翼形曲线赛鸽翼(1)按攻角-5°应用处理的仿赛鸽翼截面曲线作为优选仿生翼形量水槽外轮廓线;新型仿赛鸽翼截面曲线型量水槽各工况临界淹没出流状态:测流精度很高(测流平均误差约1.28%)、壅水高度平均降低7.46%、水头损失平均降低5.81%、最大临界淹没度可达0.933、上游佛汝德数均小于0.4(可形成平稳缓流)、最小工作比降可达1/4960。综上,利用仿生技术优化翼形量水槽可行,新型仿赛鸽翼截面曲线型量水槽综合量水性能很好,可用于灌区小比降渠道精细量水。  相似文献   
4.
A newly developed Doppler coherence imaging spectroscopy(CIS) technique has been implemented in the HL-2 A tokamak for carbon impurity emissivity and flow measurement. In CIS diagnostics, the emissivity and flow profiles inside the plasma are measured by a camera from the line-integrated emissivity and line-averaged flow, respectively. A standard inference method, called tomographic inversion, is necessary. Such an inversion is relatively challenging due to the ill-conditioned nature. In this article, we report the recent application and comparison of two different tomography algorithms, Gaussian process tomography and Tikhonov tomography, on light intensity measured by CIS, including feasibility and benchmark studies.Finally, the tomographic results for real measurement data in HL-2A are presented.  相似文献   
5.
贝叶斯网络分析方法是可靠性分析的重要方法,但传统贝叶斯网络分析方法局限于分析单因素影响,当系统可靠性受多因素影响时会产生较大分析偏差。为此,提出多维动态贝叶斯网络分析方法,借助单位阶跃函数与冲激函数进行贝叶斯网络时间连续化构造,建立根节点受多因素影响时系统的失效概率分布函数。在此基础上,对传统重要度分析方法进行多维扩展,提出多维动态贝叶斯网络重要度分析方法。通过对斗轮机张紧机构液压系统进行工程实例分析,并与离散时间贝叶斯网络分析方法分析结果对比,验证了多维动态贝叶斯网络及其重要度分析方法的可行性和优越性,为系统改进与薄弱环节识别提供了更为准确的量化依据。  相似文献   
6.
Corrosion is one of the major causes of failure in onshore and offshore oil and gas operations. Microbiologically influenced corrosion (MIC) is inherently more complex to predict, detect and measure because, for instance, the presence of biofilm and/or bacterial products is not sufficient to indicate active microbiological corrosion. The major challenge for current MIC models is to correlate factors that influence corrosion (i.e. chemical, physical, biological and molecular variables) with the potential of having MIC. Previous work has proposed the potential for MIC as a simple product of multiple factors, without fully considering the synergy or the interference among the factors. The present work proposes a network-based approach to analyse and predict MIC potential considering the complex interactions among a total of 60 influencing factors and 20 screening parameters. The proposed model has the ability to capture the complex interdependences and the synergic interactions of the factors used to assess MIC potential and uses an object-oriented approach based on a Bayesian Network. The model has been tested and verified using real data from a pipeline leakage incident that was a result of MIC. The proposed model constitutes a significant step in deepening the understanding of when MIC occurs and its predictability.

List of acronyms: APB: acid producing bacteria; Aw: water activity; BN: Bayesian network; MIC: microbiologically influenced corrosion; MMMs: molecular microbiological methods; NRB: nitrate-reducing bacteria; OOBN: object-oriented Bayesian network; PWRI: produced water re-injection; SPs: screening parameters; SRB: sulphate-reducing bacteria; SRPs: sulphate-reducing prokaryotes; TDSs: total dissolved solids  相似文献   

7.
Two adaptive discretization frameworks are tested for computerized tomography (CT) data reconstruction. Removal of inactive pixels is primary motivation. Efficient and user independent entropy optimized masking is employed for spatial filtering purposes. Density of nodes at high gradient of reconstructed physical property is used as adaptation criterion. An alternative option, independent from noisy projection data and nature of the physical properties, is also discussed. Sensitivity analysis between the uniform and nonuniform (evolved via adaptive route) reconstruction grid reveals the utility of nonuniform grids. Iterative and transform based reconstruction techniques are used. Outcomes are tested successfully on three real world projection data from two different compact CT setups and one commercial high-resolution micro-CT scanner.  相似文献   
8.
基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对传统基于贝叶斯模型的显著性检测算法存在准确率不理想的问题,提出了一种基于多尺度的贝叶斯模型显著性检测算法。通过超像素分割算法(SLIC)将原图分割成不同尺度的超像素,根据超像素边界信息得到背景种子,进而通过距离计算和多尺度融合得到背景先验;对原图进行颜色增强,采用Harris算子对增强图进行检测角点求得凸包,融合不同尺度下的超像素得到凸包先验;融合背景先验和凸包先验得到最终先验;利用颜色直方图和凸包计算似然概率;将最终先验和似然概率通过贝叶斯模型计算显著图。在公开数据集MSRA1000、ECSSD上与多种传统算法进行准确率和召回率对比,该算法有更好的表现。  相似文献   
9.
专家发现是实体检索领域的一个研究热点,针对经典专家发现模型存在索引术语独立性假设与检索性能低的缺陷,提出一种基于贝叶斯网络模型的专家发现方法。该方法模型采用四层网络结构,能够实现图形化的概率推理,同时运用词向量技术能够实现查询术语的语义扩展。实验结果显示该模型在多个评价指标上均优于经典专家发现模型,能够有效实现查询术语语义扩展,提高专家检索性能。  相似文献   
10.
冬季电采暖负荷的准确预测对电网安全稳定运行以及电力系统调峰和调频具有重要意义。为充分挖掘冬季电采暖负荷数据中隐含信息,提出基于贝叶斯网络的多变量冬季电采暖负荷预测方法。首先将隐含信息数据中的多变量数据分为可观测数据和隐含数据,依据变量之间的影响机制搭建贝叶斯网络结构,并通过EM(Expectation Maximization Algorithm)算法训练可观测数据信息,获取隐含数据分布,进而基于可观测数据和隐含数据实现冬季电采暖负荷预测。采用北京电力公司提供的冬季电采暖负荷实测数据进行验证,结果表明,采用贝叶斯网络进行电采暖负荷预测具有较高的预测精度。  相似文献   
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