基于贝叶斯统计的测量系统误差控制方法仿真

针对传统误差控制方法存在耗时较长、误报率较高以及误差控制精度较低等问题,提出了一种基于贝叶斯统计的测量系统误差控制方法。通过含有区间灰数的模糊子集所处的故障状态,得到测量系统产生误差的条件,利用贝叶斯网络推理算法以及相关的区间运算规则,对规划模型求解,获取测量系统产生误差的概率以及相关部件的重要特征信息。根据求解结果以及相关的空间交汇原理构建待测点坐标、待测距离以及有关于经纬仪观测角的数据模型,通过分析测量系统产生误差的原因,选取满足误差存在条件的数据对网络进行训练,令其逼近非线性函数,完成对测量系统误差的有效控制。实验结果表明,所提方法能够快速、准确地对测量系统产生的误差进行控制。

基于动态修正贝叶斯模型的自动测试系统量值稳定性监控方法

在两次计量确认间隔期内,借鉴测量过程控制思想,提出一种自动测试系统量值稳定性监控方法,用以保障其性能指标。在核查数据为小样本情况下,针对传统控制图方法在测量过程控制中容易导致"误发警报"的问题,采用动态修正贝叶斯模型进行核查数据概率分布参数的优良估计,从而改进控制图的控制参数。仿真分析表明,改进后的控制参数明显优化,降低了"误发警报"错误的概率,监控效果明显改善。

应用贝叶斯方法进行系统可靠性验证

可靠性验证是系统开发过程中的重要环节。在实际工程应用中 ,由于复杂系统在开发过程中样本数量极少 ,使得按传统方法进行系统的可靠性验证十分困难。本文基于贝叶斯方法和系统研制过程中可靠性信息的利用 ,提出了复杂系统可靠性综合验证方法。该方法将部件的设计分析作为部件可靠性的验前信息 ,并用部件寿命试验结果将其更新 ;根据系统结构 ,将各部件更新后的可靠性信息综合 ,得出系统验前可靠性信息 ;以该信息为基础 ,制定和实施系统可靠性验证试验计划。该法的应用表明 ,对于复杂系统在研制阶段进行可靠性验证 。

统计测试无失效软件的贝叶斯方法可靠性估计

本文讨论了在净室软件工程方法指导下开发的软件系统在统计测试无失效发生时,利用贝叶斯方法并结合软件结构特征,估计软件失效概率的多种处理方法,并用数值方法讨论了软件无失效测试终止的标准。

贝叶斯统计方法的应用与现状

贝叶斯统计方法是心理学数据分析的热门方法。研究全面论述贝叶斯方法在心理学领域的应用与方向。现阶段贝叶斯方法以模拟研究为主,应用方向为心理学研究常用的项目反应理论、认知诊断、计算机自适应、结构方程模型。同时,评述发现贝叶斯方法正逐步被国内心理学研究者所接受。最后,文章讨论了当下贝叶斯统计在心理学研究中应用的局限性及可能的原因,建议统计学者开发界面友好的贝叶斯软件,并在心理学课程中加入贝叶斯知识。

一种面向统计机器翻译的协同权重训练方法

分析了统计机器翻译中的特征权重的领域自适应问题,并针对该问题提出了协同的权重训练方法.该方法使用来自不同解码器的译文作为准参考译文,并将其加入到开发集中,使得特征权重的训练过程向测试集所在的领域倾斜.此外,提出了使用最小贝叶斯风险的系统融合方法来选择准参考译文,进一步提高了协同权重训练的性能.实验结果表明,使用最小贝叶斯风险系统融合的协同训练方法,可以在一定程度上解决特征权重的领域自适应问题,并显著地提高了在目标领域内机器翻译结果的质量.

随机信息中系统参数的灰色贝叶斯区间估计研究

在贝叶斯可信区间估计理论基础上,借助于灰色理论研究随机信息下贝叶斯灰色可信区间的估计问题,较传统的方法能够获取更多的有效信息.

融合贝叶斯网络的可视化监控系统告警生成算法研究

笔者提出了一种基于历史故障告警记录数据的告警可信度训练方法。该方法可以计算不同告警源及不同告警源组合下的告警可信度,将告警信息以量化的形式更准确地展现给监控人员从而降低错误告警次数,提高调度效率。实验表明:该算法相比现有算法更加准确有效,且充分挖掘了历史告警数据的信息,提高了可视化监控系统告警的准确度。

统计机器翻译中一致性解码方法比较分析

该文对近年来统计机器翻译研究中出现的多种一致性解码方法进行比较与分析。根据现有一致性解码方法对(单个或多个)统计机器翻译系统输出结果使用方式的不同,首先将其归纳为两大类:基于翻译假设重排序的一致性解码方法和基于翻译假设重组合的一致性解码方法;然后,针对每类方法,分别回顾其最具代表性的研究工作;最后,通过在大规模中—英机器翻译评测数据上的对比实验,对该文中介绍的多种方法进行比较,并对该课题未来研究方向进行展望。

一种基于信息熵的分布参数结构传感器/激励器优化布置方法

针对用基于有限元方法的离散坐标体系研究传感器优化布置、所得仅为结构真实动力响应近似解直接影响传感器优化布置结果问题,提出基于贝叶斯统计系统识别方法与信息熵理论的分布参数结构传感器优化布置方法。以结构模型修正为目的,用贝叶斯统计系统识别方法识别结构模型参数最优值及不确定性程度,利用信息熵定量表征结构模型参数识别结果的不确定性程度;再将传感器优化布置问题转化为连续数值优化问题,以传感器位置为优化变量,通过遗传算法极小化模型参数识别结果的不确定性(即信息熵)识别传感器的最优布置位置;获得最大结构响应信息量,即识别结构模型参数的不确定性最小。通过双墩带弹性支撑的三跨连续梁桥数值仿真研究对该方法进行验证。

虚拟样机环境下不确定性多元动态系统模型验证

针对虚拟样机开发环境中不确定多元输出响应动态系统的模型验证问题,提出了基于误差统计分析、统计主元分析(Probabilistic principal component analysis,PPCA)、基于领域专家知识的阈值定义与转化和贝叶斯区间假设检验的不确定性动态系统模型验证方法和流程。概率误差分析方法用于处理物理试验和仿真结果的重复误差,PPCA用于处理多元相关数据和降维,基于领域专家知识的阈值定义与转化用于确定降维数据空间中的阈值区间,贝叶斯区间假设检验通过贝叶斯可信度提供模型验证结果。该方法解决了不确定性多元动态系统验证中的重复误差量化、多元相关数据处理、领域专家知识融合及提供具有明确物理意义和直观的验证结果等关键问题。对某汽车正向碰撞中乘员保护系统的实例研究表明,该方法能有效实现虚拟样机环境下的不确定性动态系统模型验证,并进一步推动数字化仿真模型的改进。

商业建筑初期灭火系统分析与决策

初期灭火是遏制商业建筑火灾的最佳时机,针对商业建筑火灾初期灭火过程中出现的问题,构建系统模型进行分析。数据来源于我国商业建筑特大火灾案例,采用贝叶斯统计分析方法进行分析,克服了火灾数据缺乏、且难以进行大量重复实验的困难,得到参数的条件期望估计与方差。通过对系统故障树的分析,得到我国商业建筑火灾初期灭火失败概率的期望与方差,并对参数引起的误差进行系统误差传播分析,最后进行系统决策。

毕业生数据分析系统

采用数据挖掘方法,通过统计分析,应用分类预测中的贝叶斯分类算法建立毕业生数据分析模型,通过建立的模型预测毕业生的就业情况,并对毕业生在毕业后三个月内的就业趋势进行了预测,对毕业生就业及学校招生具有较好的指导意义。

消能减震建筑结构的贝叶斯有限元模型修正

实际消能减震建筑结构的监测数据通常不完备,其有限元模型修正问题具有解病态和计算耗时等特征。研究了一栋油阻尼器建筑结构的有限元模型修正问题,为解决模型修正的病态性,提出了一种结构系统层次的模型修正策略,并建议了一种贝叶斯模型修正方法。首先,在初始有限元模型基础上新增待识别剪切型模型,新增模型可视为对初始模型的系统层次修正。其次,采用模态敏感性分析量化新增模型参数的重要性,选择重要模型参数作为待修正量。然后,基于结构地震监测数据,采用贝叶斯统计推断方法估计模型参数的后验概率分布,用于验证模型参数的可识别性和修正策略的有效性。最后,以一组实际地震监测数据为例,说明上述有限元模型修正方法的有效性。

消防灭火系统模型的不可靠度与误差传播分析

针对消防灭火过程中出现的问题,构建消防灭火系统模型进行不可靠度分析。通过系统分析,得到我国商业建筑在火灾发生情况下消防灭火系统的不可靠度,并对参数引起的误差进行系统误差传播分析。最后进行决策,为提高我国商业建筑消防灭火系统的可靠度提供依据。

基于贝叶斯定理的电网告警可信度算法研究

在当前主站端智能电网调度支持系统中,综合智能分析与告警的多源告警加权可信度算法主要依赖调度经验,会导致告警的误告和漏告问题。为了解决这一问题,提出了一种基于历史故障告警记录数据的告警可信度训练方法。该方法首先通过选择合理的时间窗口,利用概率统计方法,计算出设备不同告警源下的正确告警和错误告警的次数获得先验概率;再通过贝叶斯网络对不同告警源及其组合的可信度进行后验概率的计算,从而得出在不同告警源告警及组合下的告警可信度,将告警信息以量化的形式更准确地展现给调度人员从而降低错误告警次数,提高调度效率。实例表明该算法相比现有算法更加准确有效,且充分挖掘了历史告警数据的信息,提高了电网故障告警的准确度。

基于逻辑树和贝叶斯网络的海洋平台火灾概率分析

火灾概率分析是海洋平台火灾定量风险评估的重要组成部分,考虑到传统事故树和事件树方法存在一定的局限性,提出了基于逻辑树和贝叶斯网络的火灾概率分析模型。首先采用数理统计方法对墨西哥湾地区2 837起火灾事故进行统计分析,依据事故情况构建逻辑树,然后将逻辑树转化为贝叶斯网络,根据历史数据确定贝叶斯网络各节点的先验概率和条件概率。结果表明:海洋平台火灾事故是设备、人因和组织管理多因素耦合作用的结果;基于贝叶斯网络模型得到海洋平台火灾概率约为1.0×10^(-5),为海洋平台火灾定量风险评估提供了基础数据;由贝叶斯网络模型分析得出,人因操作失误与缺乏作业安全分析的后验概率分别达到0.471和0.119,表明人因组织因素对海洋平台火灾事故具有重要影响。

装备平均修复时间验证方法研究综述

维修性验证是装备维修性工作的重要组成部分,平均修复时间(mean time to repair,MTTR)是维修性定量要求验证的主要参数。本文从国内外装备MTTR验证标准和手册发展情况以及装备MTTR验证常用方法两个方面综述了MTTR验证方法的国内外研究进展。介绍了美国国防部、国际电工委员会和国内相关机构颁布的MTTR验证标准和手册的发展情况,分析了标准和手册中的MTTR验证方法。总结归纳了装备MTTR验证的常用方法及应用情况,包括基于实物装备的验证方法和基于虚拟现实的验证方法。在此基础上概括了装备MTTR验证方法的研究特点,展望了未来的研究方向,并给出了研究建议。

基于贝叶斯概率统计的GPS载波相位周跳探测与修复方法

研究了Lacy等学者提出的基于贝叶斯概率统计的GPS载波相位周跳探测与修复方法,详细阐述了该方法判断有无周跳以及探测一个或多个周跳时的数学模型。采用模拟观测值序列,对贝叶斯方法的周跳探测与修复功能进行了验证。该方法结合电离层残差组合与Melbourne-Wubbena组合,对动态及静态的GPS双频数据进行实验处理,取得了良好的周跳探测与修复效果。