基于神经网络与主观Bayes理论的雷达识别研究

提出一种数据融合中雷达型号的三级识别模型,该模型将人工神经网络、模糊匹配和主观理论有效地结合起来,基本思路Bayes为:首先用神经网络进行粗分类,识别出雷达的体制;然后通过模糊匹配识别出该体制下的雷达型号;最后根据主观理论对不同空域Bayes和时域的数据进行融合。实验结果表明:该模型提高了数据融合中的雷达型号识别率和可靠性,显示了在强噪声环境下良好的应用前景。

基于主观Bayes方法的专家理论在LNG船舶液压阀门遥控系统故障诊断上的应用研究

我厂承建交付的LNG船所用液压阀门遥控系统具有工作压力高（120bar）、控制阀块类别多、安装精度要求高等特点。从以往5条船舶的建造和船东使用反馈情况来看，液压阀门遥控系统故障是比较集中的一个问题。本文旨在提供一种故障诊断方法，针对船舶运营过程中故障的表征（船舶上的报警信号）快速、高效地进行故障在线诊断，及时排除故障，避免事故的发生。