发动机传感器数据证实的贝叶斯信度网络方法

针对发动机及其部件试验传感器数据证实的多源证据融合问题,描述了建立贝叶斯信度网络的方法,给出了传感器状态和检验关系式不确定性信息表达方法,发展了自动建立贝叶斯信度网络、计算可信度概率及更新网络的算法;给出了贝叶斯信度网络方法在模型发动机上的应用示例。

我国肉鸡产业兽药使用减量化路径探讨

兽药在畜禽养殖中的广泛应用促进了现代畜牧业的发展,然而大量使用兽药造成的环境污染及食品质量安全风险等问题日益凸显。肉鸡产业是我国第二大肉类产业,深受药残的困扰,兽药减量对肉鸡产业健康发展意义重大。本文基于9省334个养殖户调研数据,分析了肉鸡养殖中科学用药、生物安全和动物福利三种主要减药措施的现状,并采用贝叶斯信度网络模型探讨了药物投入及减药效果之间的内在关系,最终筛选出了较适宜或最佳的减药措施及措施组合。研究结果表明:(1)我国肉鸡养殖科学用药水平明显偏低,生物安全和动物福利水平相对较高,但与期望最优水平仍有较大差距;(2)科学用药、生物安全和动物福利水平与药物投入水平存在弱负相关关系,这表明了减药路径优化的可能性;(3)药物投入及科学用药、生物安全、动物福利分别处于最高水平时,技术和经济效果均可达到良好状态,但技术和经济效果的期望最优状态需通过三种减药措施的组合实施才能达到;(4)在药物投入处于低和最低水平,且保证技术效果和经济效果处于最高水平的理想状态下,减药路径组合应为“科学用药(低)—生物安全(高)—动物福利(高)”的状态,即减药路径重在提升生物安全水平和动物福利水平。