基于DPSO的不确定系统测试性建模

针对关联模型在复杂装备测试性评估中对不确定问题描述与分析的缺陷,给出了基于贝叶斯网络的测试性模型,利用条件概率描述系统的不确定信息.在基于统计数据的测试性建模与评估中,由于故障征兆与故障原因统计的不完全性,致使测试性建模属于数据不完备情况下的结构和参数学习问题,针对该问题利用离散粒子群算法,通过测试性数据完备化,以贝叶斯测度为计分值,实现贝叶斯网络结构学习.最后通过实例验证了算法的正确性和有效性.     

基于模糊贝叶斯网络的空中目标多传感器融合识别研究

为了对充满不确定性与模糊性的空中目标识别数据进行处理,提高空中目标多传感器融合的准确性和可靠性,提出以模糊贝叶斯网络为基本结构的多传感器数据融合模型.该模型能够对清晰连续变量通过模糊化和去模糊化操作变换成离散变量,而且基于模糊贝叶斯网络的建模方法能够组合多种证据进行不确定性表达和推理.通过详细分析空中目标识别的推理规则,建立了空中目标识别的贝叶斯网络拓扑结构,提出了贝叶斯推理算法对多种证据进行融合计算的模型.识别实例表明该模型能够融合不同信息源的数据,有效地提高空中目标识别的效率.     

基于专家系统的雷达故障诊断软件研究

论述了一种基于专家系统的雷达故障诊断软件的功能与系统架构、设计思想.系统以自动测试系统为硬件平台,引导用户测试、推导,直到发现并定位故障位置.采用贝叶斯网络的方式建立故障诊断模型,以专家经验的形式分析雷达电路理原理,获取故障诊断模型的各项参数.系统具有学习、反馈能力,能在使用过程中逐步完善、优化诊断流程,实现测试系统的自我完善.     

基于改进DS证据理论和BN的信息安全风险评估

针对信息安全风险评估过程中专家评价意见的多样性以及不确定信息难以量化处理的问题,提出了一种基于改进的DS证据理论与贝叶斯网络(BN)结合的风险评估方法.首先,在充分研究信息安全风险评估流程和要素的基础上,建立了风险评估模型,确定风险影响因素;其次,根据评估模型并结合专家知识构建相应的贝叶斯网络模型,确定贝叶斯网络模型中的条件概率表;再次,利用基于权值分配和矩阵分析的改进DS证据理论融合多位专家对风险影响因素的评价意见;最后,根据贝叶斯网络模型的推理算法,计算被测信息系统处于不同风险等级的概率值,并对结果进行有效性分析.分析表明,将改进后的DS证据理论与贝叶斯网络应用到风险评估过程中,在一定程度上能够提高评估结果的可信度和直观性.     

模电教学中BJT与MOS的近似性分析

BJT 与MOS器件及电路是模电重要内容；教学中二者的电路模型与分析方法不一致，学生困惑于两套不同的器件及电路知识。本文在遵循器件及电路工作原理的基础上，首次将二者在小信号模型、电路参数、I-V方程、特性曲线、工作区间、指标计算上进行完整的近似性分析及一致性推导；在二者电路计算中，用三种单管单级放大器实例，阐述近似分析方法的便利性。本文是模电教学的有力补充。     

基于TRL的3mm波段变容二极管对建模方法

本文在商用变容二极管的简化电路模型基础上,对非线性肖特基结和周围的无源结构进行了基于石英介质的TRL去嵌入建模分析,在考虑二极管无源区和封装环境各种寄生参量情况下,建立了精确的3mm波段二极管对电路模型.采用TRL算法,通过拟合初始二极管S参数曲线和TRL测试参数确定芯片电路模型中各集总参数元件数值.二极管对在片各项测试结果和基于改进的电路模型仿真结果相吻合.该二极管对电路模型建模方法可应用于毫米波亚毫米波混频倍频电路的准确分析与设计.     

基于贝叶斯网络的雷达故障远程诊断系统研究

为了提高高密度航天发射任务条件下的雷达维修能力,缩短维修时间,研究了一种基于贝叶斯网络的雷达故障远程诊断系统。设计了该故障诊断系统的硬件总体结构和软件功能架构,介绍了雷达故障数据的采集和加密传输过程。利用贝叶斯网络建立雷达故障模型,并通过期望最大算法确定了故障模型的参数;采用联合树算法,实现故障定位推理。故障诊断实例表明:与传统的故障诊断方法相比,基于贝叶斯网络的故障诊断方法能够有效识别雷达的故障类型,具有故障定位准确、运行时间短等优点。     

基于冗余有限域算术的AES S盒高效故障检测方案

为使AES S盒的多奇偶校验故障检测方案具备预期故障检测能力,提出了由预期故障覆盖率确定预测奇偶总数的参数计算模型.根据模型确定的预测奇偶总数,为基于冗余有限域算术的S盒定制了两种多分块多奇偶校验的故障检测方案.推导优化了各分块预测奇偶计算公式,并通过穷举搜索找到了使整个电路结构最优的多项式系数与映射矩阵.仿真结果表明两种方案的随机多故障覆盖率均约为97%,验证了参数计算模型的有效性,突发故障覆盖率分别约为61.8%、76.3%,优于已有文献中大部分故障检测方案.综合结果表明,对比于已有文献中具有相似故障检测能力的故障检测S盒电路,所设计电路的面积-延时积最小.     

基于SMP的无线传感器网络拓扑容侵定量评估

提出了基于半马尔可夫过程(SMP)的拓扑容侵定量评估模型.因节点计算、存储能力等限制,在入侵结果统一层面上建模,简化了模型设计.利用内嵌DTMC求解出拓扑可用性、稳定性和服务率指标,提出贝叶斯网络指标推理方法,提高了容侵能力评估的准确性.分析了模型对参数的敏感性,通过实例剖析和比较,验证了拓扑容侵定量评估模型的有效性.     

信息安全风险概率计算的贝叶斯网络模型

构建了一个基于贝叶斯网络的信息安全风险概率计算模型,并保证其可扩展性、精确性和客观性.模型的网络结构以规划渗透图表现,模型网络参数由专家知识确定并利用贝叶斯学习对其进行更新.实例分析表明构建的模型可以正确量化评估信息安全风险概率.