静态爆破在已运营隧道结构拆除施工中的应用

静态爆破就是利用无声破碎剂在水化过程中产生的强大膨胀压,破碎结构混凝土或岩体的一种无声、无振、无飞石、无粉尘、无毒气、无冲击波的爆破方式。它是爆炸危险物的一种理想替代品,已越来越广泛的应用在工程实践中。本文以马家寨隧道路面病害拆除为例,从钴爆设计、钻孔、装药及施工注意事项等方面详细阐述了静态爆破在工程施工中应用。     

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。     

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。     

浅析公路隧道风险评估技术

开展公路隧道风险评估,有利于决策科学化,有利于减少工程事故的发生,有利于提高政府、业主、设计单位和施工单位的风险管理意识和风险管理能力,从而达到控制风险、减少损失的目的。此文主要针对公路隧道风险评估的方法进行探讨,介绍了风险辨识、估计、评价和风险控制措施,以保证隧道施工安全。     

基于贝叶斯网络直升机操纵系统的故障诊断

该文针对直升机飞行操纵系统的故障诊断,讨论了故障树分析法和贝叶斯网络法的优缺点,提出一种基于贝叶斯网络的故障诊断方法。首先介绍了贝叶斯网络的基本原理,重点讲述了贝叶斯网络的构建方法和故障诊断流程,应用基于贝叶斯网络的故障诊断方法既可以通过操纵系统部件故障率推断系统总故障率,也可以分析操纵系统的薄弱环节,最后通过实例验证了贝叶斯网络法在直升机飞行操纵系统故障分析中的有效性。     

电力市场分析在电力交易运营中的应用

随着信息技术的进步,我国电力企业的交易运营基本都建立了智能管理系统,大大提高了电力交易运营管理效率。对市场的准确洞察,对电力市场运营状况和市场风险进行分析,关系到电力企业的发展,将电力市场分析应用于电力交易运营中具有重要意义。     

贝叶斯信息融合及其在心脏病诊断中的应用

为提高医疗辅助诊断系统的检索效率,提高诊断准确率,降低误诊率,建立了基于贝叶斯学习与基于案例推理方法的信息融合模型.通过CBR方法进行案例检索,以贝叶斯网络作为数据挖掘工具,由病例样本获得诊断属性间的关系,建立CBR相似评价函数.CBR通过相似评价函数在病例库中检索与目标病例最相似的结果.通过对心脏病的医疗诊断实例对模型应用实现效果加以分析及验证.     

基于贝叶斯网络的用户需求分析方法研究

目的 尝试在设计研究中引入贝叶斯网络分析工具,结合案例的统计数据计算,分析用户需求与行为的映射关系,系统设计快递包装回收的解决方案。方法 通过调查问卷法、观察法、访谈法对用户行为进行数据采集,结合生活方式转变机制模型,运用贝叶斯网络进行用户研究,产出需求理解,指导产品服务系统设计工作的开展。结果 快递包装再设计的产品基础属性、使用便捷性、系统完整程度会在很大程度上影响用户行为可持续性以及设计认同度。结论 通过研究形成了可持续的快递包装使用系统,帮助引导用户可持续行为,从产品全生命周期的理论角度为快递包装回收的产品服务系统设计提供了面向用户研究的全新设计思考方法,证明了贝叶斯网络在用户研究中解决不确定性问题的积极意义。     

基于贝叶斯网络的计量服务品质评估

本文在调研南京市溧水区多家企业的基础上,提出了基于贝叶斯网络的计量服务品质评估。首先建立计量品质评估体系,然后将建立好的评估体系转换成贝叶斯拓扑模型,利用得到的数据计算出先验概率并且确定条件概率,最后刷新贝叶斯网络得到最终的概率评估值。本文的目的在于定量的得到服务评估值,对于提高以后的计量服务策略的制定提供了科学的依据。     

基于贝叶斯估计的结构固有频率不确定性分析

在结构振动测试中,由于测试环境影响、试验设备、操作人员以及模态分析过程中的简化,试验获取的结构模态参数中包含了不确定因素。为了正确的估计结构物理参数的统计特性,在贝叶斯估计方法中选择共轭先验分布,结合试验数据导出后验分布,得到了结构固有频率均值及方差的估计值。对一个4层钢筋混凝土框架结构模型进行了振动测试。试验结果表明:在不能获得大量样本信息时,充分利用先验信息,结合现场测试数据,对频率参数进行估计,能够有效地减小均值与方差的可信区间长度,具有工程实用参考价值。     

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。     

基于因果贝叶斯网络的风险建模与分析

为验证基于因果贝叶斯网络的风险建模与分析（CBN based RMA）的有效性,引入4种常见模式简化该方法的结构建模,以降低随后参数建模中专家判断工作量,然后将该改进方法应用于巴基斯坦NEELUM JHELUM水电站隧洞掘进工程风险分析中,有效控制了项目施工风险,获得远超预期的盈利。该案例应用结果表明,改进的CBN based RMA方法具有很强的可操作性,可显著提高工程风险管理效率。     

基于广义回归神经网络的工程公司风险评估

针对工程公司日常管理中由于缺乏风险评估工具,经常造成公司资源的浪费,甚至造成大量损失的现状,结合其行业特点,构建风险评价体系模型。在模型的基础上,提出一种基于广义回归神经网络(GRNN)的工程公司风险评估方法,通过矩阵实验室中的神经网络工具对其进行仿真计算,以某安防系统工程公司的实例证明了其有效性。该研究为同类型公司的风险评估提供了一种有效的管理工具。     

基于改进混合遗传细菌觅食算法的贝叶斯结构学习算法

针对利用启发式学习算法学习贝叶斯网络时容易陷入局部最优和寻优效率低的问题,提出一种改进的混合遗传细菌觅食优化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先通过遗传算法求得较优种群并作为细菌觅食算法的初始种群;然后利用交叉和变异策略改进细菌觅食算法的复制行为,增加种群多样性,扩大搜索空间;最后通过改进细菌觅食算法的迁移行为的初始化操作更新种群,防止精英个体的丢失。通过种群的迭代搜索最终获得最优的贝叶斯网络结构。实验仿真结果表明,与其他算法相比,该算法的收敛精度和效率有所提升。     

于GA-BP模糊神经网络的商业银行信用风险评估

研究了商业银行信用风险评估的现状,针对单独应用BP神经网络评估信用风险时存在的缺陷,提出了基于遗传算法优化模糊BP神经网络的信用风险评估新模型.通过遗传算法训练模糊BP神经网络,克服网络建模中产生的局部极小的缺点,提高了风险评估的准确性.最后,利用Matlab软件对样本数据进行训练和测试,仿真结果表明所构造的评估模型预测误差非常小.     

基于光纤传感网络的复合材料结构的损伤定位评估方法

提出了利用埋入正交塑料光纤传感网络对飞机复合材料结构的损伤进行定位评估的一种方法。结果表明：利用该方法可以迅速而准确地判断出复合材料结构是否遭到了损伤以及损伤的位置,即对复合材料结构进行损伤定位评估,实现在线实时监控。     

改进遗传-狼群对节点序寻优的贝叶斯网络结构算法

贝叶斯网络是数据挖掘领域的一种重要方法。针对贝叶斯网络结构学习算法寻优效率低和易陷入局部最优的问题,提出一种基于改进的混合遗传-狼群对节点序寻优的贝叶斯网络结构学习算法。该算法首先利用深度优先搜索对最大支撑树的节点进行拓扑排序;然后利用动态变异及最优交叉算子构建适用于节点序寻优的改进捕食行为,引入动态参数因子来增强算法局部寻优能力;最后与K2算法结合得到最优的贝叶斯网络结构。用3种不同大小的标准网络数据集中进行实验,结果表明,该算法收敛到较优值,寻优效率高于其它同类优化算法。