基于云贝叶斯网络的目标威胁评估方法

将云模型和贝叶斯网络相结合,形成云贝叶斯网络,并建立了基于云贝叶斯网络的威胁评估模型。首先,根据实际应用背景确定贝叶斯网络结构,并对连续型观测节点进行云模型转换;然后,将观测变量值输入云贝叶斯网络,推理得到目标属于各个威胁等级的概率;最后,为消除目标信息的不确定性对总的威胁度的影响,进行了多次重复推理,通过概率合成公式求得最终的威胁程度。以联合防空作战为背景,仿真实现了空中目标的威胁评估,验证了该方法的有效性。

基于云贝叶斯网络的泥水盾构隧道开挖面掘进失稳风险

鉴于在开挖过程中隧道的开挖面稳定性至关重要,本文运用贝叶斯网络与云模型在复杂系统分析中的优势,基于工程实践经验与研究,采用贝叶斯网络与云模型构建了基于云贝叶斯网络的泥水盾构隧道开挖面稳定性研究模型,对于数据在贝叶斯网络各节点的状态归属上使用了云模型,使得属于各状态界限处的数据能够得到客观归类,同时对最终风险节点使用了综合云生成方法,能输出具体风险值。以某隧道工程的泥水盾构隧道开挖面为实例研究,通过正向推理预测估计三个具有代表性的截面风险值,结合反向推理得到了对各截面稳定性最重要的因素,验证了提出方法对复杂工程失效问题的分析能够提供决策支持。

基于云贝叶斯网络的无线通信干扰威胁评估方法

为解决当前战场通信干扰威胁评估中干扰目标多、构成要素多、时限要求高、干扰评估难等问题,提出了云贝叶斯网络干扰威胁评估方法。首先,介绍了贝叶斯网络和云模型的概念、优势和特点,结合评估环境对象建立了贝叶斯干扰威胁评估指标体系;其次,讨论了对连续型数据的归一化处理方法,并运用正向云发生器实现定性概念和定量数值之间的转换;再次,通过贝叶斯网络推理完成了干扰威胁度的计算,提出了干扰威胁等级的确定方法;最后,采用仿真实例验证了该评估方法的可行性,达到了预期效果。

基于Cloud-BN的装配式住宅构件吊装安全评价

为降低装配式住宅构件吊装事故发生率,构建基于云贝叶斯网络(Cloud-BN)的安全风险评价模型,动态评价构件吊装作业安全风险。首先,分析云模型与贝叶斯网络(BN)结合的可行性与合理性;其次,结合工程实际确定构件吊装施工安全风险指标体系与BN结构,通过参数学习算法获取各节点间的条件概率分布;然后利用云模型转换,将获取的观测节点先验概率作为证据输入模型,得到构件吊装风险处于各风险状态的概率,并利用综合云生成算法确定最终的风险等级;最后,以某装配式住宅项目为例,验证该模型的有效性。研究表明:该模型评价结果与实际情况基本一致,平均相对误差控制在5%以内;与传统BN模型相比,结果更加客观准确。

电子商务环境下的农产品信任评价模型研究

建立一个有效的农产品电子商务信任评价模型来评价商家的信用度,是农产品电子商务健康交易的保障。本文在Yao Wang、Julita Vassileva提出的网络信任模型的基础上,考虑在电子商务环境下农产品在交易过程中信任的主观性与不确定性特点,提出一种基于"云模型和贝叶斯网络模型"的农产品信任评价模型。