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.     

反导预警态势评估过程分析

针对弹道导弹及其攻防作战的特点,分析了反导作战态势评估的主要过程,在此基础上构建了基于贝叶斯网络的反导作战态势评估模型;结合想定对反导态势模型进行推理评估与分析,得出了态势评估结果.评估结果表明,所构建的基于贝叶斯网络的反导态势评估模型能为反导态势评估研究提供参考依据.     

态势评估中的贝叶斯网络模型研究

针对战场态势评估的特点,采用模块化的贝叶斯网络模型对态势问题进行描述,动态构建贝叶斯网络结构．为了解决动态构建贝叶斯网络的推理问题,提出一种新的解决方法,将待连接贝叶斯网络模块的推理结果作为软证据,输入到已有网络对应的节点中,以代替所要连接的贝叶斯网络模块,在不改变贝叶斯网络结构的情况下完成网络的推理过程．仿真实验结果表明该方法是有效的．     

基于动态贝叶斯网络的电子对抗演练效果评估研究

动态贝叶斯网络是对具有随机过程性质的不确定性问题进行建模分析的有力工具。以作战效能为标准,建立了基于动态贝叶斯网络的电子对抗演练效果评估模型。仿真算例结果表明,动态贝叶斯网络对电子对抗演练效果评估合理。与静态贝叶斯网络相比,动态贝叶斯网络由于考虑了时间因素的影响,能更好地反映电子对抗分队演练效果的变化规律与趋势,具有较好的准确性以及容错能力。     

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.     

贝叶斯网络的战场作战意图评估方法

为了对复杂的战场环境下战场当前态势进行准确的评估和预测,采用贝叶斯网络分析影响作战意图的主要因素及其相互关系,构建了战场作战意图评估贝叶斯网络,采用联合树推理算法进行推理计算.研究结果表明：在不同的战场环境下,根据获得的相关因素,利用贝叶斯网络进行推理,得出了不同条件下的作战意图评估结果,与专家认知常识具有一定的一致性.     

一种基于贝叶斯网络的飞机配电系统可靠性评估方法

把一种基于贝叶斯网络的故障树分析法运用于飞机配电系统可靠性评估，不但能计算出飞机配电系统的可靠性指标，而且可以方便地给出每个部件或几个部件对配电系统整体可靠性的影响大小，分析系统中的薄弱环节，避免传统飞机配电系统可靠性评估方法中分析复杂，减少了计算量，弥补了传统故障树分析法的不足。     

参数自适应动态贝叶斯舰船态势估计算法

为减少动态海域下贝叶斯网络舰船态势估计算法较大的误差,提出了一种改进的动态贝叶斯网络舰船态势估计算法。该算法根据多路传感器的数据和新获取的态势信息进行推理,通过计算新态势要素与原有态势要素间的互信息构建并更新动态贝叶斯网络参数。与传统贝叶斯网络态势估计算法对比,在仿真情况下对10000艘舰船进行合作态势估计,改进动态贝叶斯网络的舰船态势估计算法合作舰船错误率降低了7.1%;用实测数据,目标的合作态势提升了4.2%。改进的算法不仅能够实时地反映舰船环境变化,同时还提高了目标态势估计的准确概率,为海监提供了一种舰船态势分析与决策的技术支持。     

基于多阶段贝叶斯网络的反导系统任务可靠性建模

针对反导系统的可靠性评估问题,给出了反导系统任务可靠性的定义,采用任务剖面描述任务时序逻辑关系,建立了各阶段任务的贝叶斯网络（phase-Bayesian networks,phase-BN）任务可靠性模型,并将其组合为多阶段任务系统贝叶斯网络（phased mission system Bayesian networks,PMS-BN）模型,讨论了PMS-BN模型的求解方法。最后通过算例分析,求得反导系统的可靠性,并与Mark-ov以及故障树模型进行比较,分析了结果的精度与计算复杂度。     

基于贝叶斯网络的供应扰动风险态势分析

运用贝叶斯网络对供应链中供应扰动风险的相关因素进行量化分析,得出了在供应扰动情况下以最短时间恢复正常生产是减少损失的最有效措施,而追加生产量不会大幅度降低损失.最后选择一个典型供应扰动案例,对基于贝叶斯网络的供应扰动风险态势进行算例分析,证明了模型的可行性和结论的合理性.     

基于DBN的空间战场目标威胁评估

空间战场目标威胁评估对未来空间作战指挥决策具有重要的意义,探讨了空间战场的特点及空间战场威胁目标的特点。针对静态贝叶斯网络(Bayesian network,BN)无法有效地解决动态空间战场中目标的威胁评估问题,提出利用动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian network,DBN)来解决空间战场目标威胁评估,建立了基于DBN的空间战场目标威胁评估模型,利用所建立的模型进行了仿真计算。研究结果证明,基于DBN的空间战场目标威胁评估模型能够适应战场形势的变化,可应用于未来空间战场目标威胁评估专家系统的开发,并且比利用静态BN得出的威胁程度更准确,可靠性更高。     

一种寻的制导导弹模型参考变结构自动驾驶仪的设计

设计某寻的导弹的自动驾驶仪回路 ,使导弹控制系统在正确响应制导指令的同时 ,对弹体气动力参数变化、量测噪声等具有很好的抑制作用 .将模型参考自适应控制方法与变结构控制方法相结合 ,为某型导弹设计了结构简单、实现方便的模型参考变结构控制系统 .仿真结构表明 ,模型参考变结构自动驾驶仪不仅能准确传递制导指令 ,而且具有很好的鲁棒性 ,能有效地抑制气动力浮动、量测噪声等干扰因素     

多变量系统的全程滑态变结构模型跟踪控制

研究了多变量系统的变结构模型参考设计问题，针对同时具有参数摄动和外界干扰的多变量系统提出了一种全程滑态变结构模型跟踪控制方案，使得误差系统从一开始就处于滑动模态上，改善了跟踪误差的瞬态性能和鲁棒性，仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于双层模型网格的变结构多模型估计

提出了一种双层网格变结构多模型（DLG VSMM）算法用于复杂系统的状态估计. DLG VSMM算法中的全体模型集由一个拓扑结构自适应调整的基础模型网格M和一个能在系统模式空间自由滑动的修正模型网格C组成. 首先利用可能模型集技术实时对基础模型网格结构进行调整;然后利用自适应网格技术产生修正模型网格的区域中心并生成自适应修正模型网格;最后利用最优融合原理得到系统的整体估计. 仿真结果表明,DLG VSMM算法在计算量增加不大的情况下提高了算法的跟踪精度.     

一种变结构神经网络控制器的设计方法

把变结构控制与人工神经网络有机地结合起来，从而形成一种新型的变结构神经网络控制器，对消除和减小变结构控制的抖动有着一定的指导作用。     

机器人系统变结构模型跟随控制方法研究

把机器人本体与其驱动电机作为一个系统建立动力学方程，应用Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数法综合了该系统变结构模型跟随控制规律。在关节空间得到的控制规律不仅简单，而且可直接用于机器人控制。仿真结果表明，文中所提方案是可行的。     

汽车动态仿真器液压伺服回路的变结构控制

针对汽车动态仿真器液压运动位置伺服控制系统所存在的缺陷,运用变结构控制理论,探讨了伺服回路的变结构设计方法,在S＆E386微机上通过了数字仿真;与原伺服回路的控制性能作了比较。