多态系统电磁脉冲易损性概率置信下限的贝叶斯估计

针对多态系统电磁脉冲易损性评估问题,提出了基于贝叶斯理论的多态系统电磁脉冲易损性概率置信下限估计方法。分别基于贝叶斯方法及经典统计方法,给出了多态系统电磁脉冲易损性概率置信下限及效应实验达到给定状态概率所需最小样本量的计算方法。通过算例,对文中提出的方法进行了验证和比较。在无信息先验条件下,贝叶斯方法与经典方法计算结果较为接近,概率置信下限和所需最小样本量的估计结果主要依赖于当前实验信息;当先验信息具有显著倾向时,若当前实验信息与先验信息一致,则基于贝叶斯方法计算的概率置信下限更加准确,且所需最小样本量明显少于经典统计方法的计算结果。

一种面向不确定对象的可见k近邻查询算法

真实世界中,常存在很多障碍物,影响空间对象到查询点的可见性及距离,可见k近邻查询查找距查询点最近的k个可见对象,是时空查询领域的一类重要算法.由于度量设备误差以及通信开销的限制等因素,空间对象位置不确定因素广泛存在.文中拟对不确定对象执行可见k近邻查询,提出了概率可见k近邻(PVkNN)查询,即查找前k个成为查询点最近邻居概率最大的节点.为了高效地执行这一查询,文中提出了k-界限剪枝方法,基于可见质心的紧缩过滤以及对不可见对象的剪枝策略,从空间角度过滤掉不符合条件的对象.为避免对候选集合中每个对象的概率都进行精确计算,从概率角度提出了根据概率上下限来对候选集合进行进一步的求精方法,采用近似采样技术来获取可见区域的比例,实现了对PVkNN的高效计算.采用真实和模拟数据集设计实验,充分验证了算法的效率和精度.