面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型

论文摘要

针对当前武器装备复杂的系统结构,现有基于装备整机系统测试性先验信息的测试性验证方法难以适用,基于分系统测试性先验信息的测试性验证方法不能系统有效地处理先验信息,导致测试性验证结果可信度不高的问题,提出一种面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型。该模型能充分运用装备各层级结构中所蕴含的条件独立性,有效降低构建Bayes网络模型的复杂度,同时能融合装备各层级单元的先验信息。通过给出的三维Bayes网络的条件概率学习方法及G/M-H算法,由底层单元数据通过模型逐步向上融合,得到顶层测试性指标的后验分布,进一步利用顶层后验分布求取故障样本量。结果表明:该模型能充分考虑复杂系统的系统结构及各层级单元先验信息,并能通过模型推理得到的指标后验分布达到有效减少测试性验证故障样本量的目的。

论文目录

• 1 三维Bayes网络测试性验证模型
•   1.1 传统Bayes网络模型
•   1.2 模型建立
• 2 融合先验信息的推理方法
•   2.1 先验信息的处理原则
•   2.2 三维Bayes网络的融合推理算法
•     2.2.1 层级内三维Bayes网络的概率学习方法
•     2.2.2 层级间三维Bayes网络的概率学习方法
• 3 案例分析
•   3.1 模型建立
•   3.2 模型推理及分析
•     3.2.1 模型推理
•     3.2.2 融合推理结果分析
•   3.3 故障样本量确定及分析
•     3.3.1 基于后验分布的故障样本量确定方法
•     3.3.2 故障样本量确定方法的比较分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 史贤俊,王康,肖支才,龙玉峰,陈垚

关键词: 先验信息,测试性验证,复杂系统,三维网络,算法,故障样本量

来源: 北京航空航天大学学报 2019年07期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 武器工业与军事技术

单位: 海军航空大学,海军研究院

分类号: TJ06

DOI: 10.13700/j.bh.1001-5965.2018.0663

页码: 1303-1313

总页数: 11

文件大小: 371K

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