摘要：针对直接利用卷积自编码网络未考虑视频时间信息的问题,该文提出基于贝叶斯融合的时空流异常行为检测模型。空间流模型采用卷积自编码网络对视频单帧进行重构,时间流模型采用卷积长短期记忆(LSTM)编码-解码网络对短期光流序列进行重构。接着,分别计算空间流模型和时间流模型下每帧的重构误差,设计自适应阈值对重构误差图进行二值化,并基于贝叶斯准则对空间流和时间流下的重构误差进行融合,得到融合重构误差图,并在此基础上进行异常行为判断。实验结果表明,该算法在UCSD和Avenue视频库上的检测效果优于现有异常检测算法。

摘要：静力触探试验(CPTU)和多通道表面波分析(MASW)是常用的场地勘察方法,有效利用上述两种试验数据以准确表征土性参数剖面是一个关键难题.本文提出了一种基于贝叶斯理论的岩土和地球物探测试数据融合方法.采用假设的算例验证所提方法,并进一步应用于澳大利亚Ballina试验场,用以融合勘察数据和表征土性参数剖面.结果表明,融合CPTU和MASW数据后的随机场剖面,可准确且详尽地提供参数在整个二维(2D)地下区域内的分布.当仅融合CPTU数据时,可估计未进行静力触探试验区域的土性参数,CPTU附近的土体剖面的局部不确定性得到降低;当同时融合1D的CPTU和2D的MASW数据后,表征的土性参数剖面与"真实"剖面吻合一致,且整体不确定性得到进一步降低.在Ballina试验场中,当融入更多的数据,2D随机场剖面的不确定性得以进一步降低,且有效识别出"软弱"区域.

摘要：机载电源系统是一个多参数、强耦合的复杂系统,不能利用传统的评估方法进行评估,而它作为机载电气系统的重要组成部分,其性能好坏会直接影响飞行质量。因此,提出了一套基于贝叶斯融合的机载电源系统评估方法。在综合比较了各个参数对机载电源系统产生的影响之后,选取了相关性较大的10个参数作为评估指标,并建立了性能评估模型。通过采集设备对某一机载电源系统、某一性能指标下的参数进行采集,进行无量纲归一化处理,结合历史数据计算参数的先验分布以及条件分布,通过贝叶斯公式计算后验分布,最终算出性能参数的极大似然估计值。选取了10台机载电源系统作为测试对象,通过上述方法进行了性能评估,评估结果表明该方法能够对机载电源系统进行正确有效的评估。

摘要：可靠性定量设计的关键是建立可靠性定量模型。现有的可靠性定量模型建模方法主要基于设计人员对产品对象故障规律的知识,包括故障模式、环境扰动、故障机理等。但知识固有的有限性和不完整性必然会给可靠性定量模型带来模型误差和输入参数的不确定性。针对这个问题,提出了基于贝叶斯理论融合知识和数据的可靠性定量模型建模方法,量化并更新模型误差和输入参数的不确定性。为此,首先说明了知识与数据融合的可靠性定量模型建模工作,建立了知识与数据融合的可靠性定量模型建模框架;接着阐述了基于贝叶斯理论的知识与数据融合原理;然后介绍了基于贝叶斯理论融合知识与数据的通用方法,并分别针对性能波动数据和性能退化数据2种常见数据类型进一步详细讨论了各自适用的贝叶斯融合方法;最后通过机载轴向柱塞泵的案例验证了前述方法的可行性和有效性。

摘要：针对Gmapping SLAM(simultaneous location and mapping)算法在地图构建过程中对里程计定位精度要求较高且存在粒子耗散、退化等问题,本文首先设计出并行视觉识别与定位网络,用视觉特征与定位信息弥补粒子退化与激光点的漂移,强化定位能力,提高语义信息与构图精度;其次优化提议分布,将观测模型从里程计观测模型变换为激光观测模型并进行高斯采样,用更少的粒子覆盖机器人的概率分布;最后通过贝叶斯规则将视觉信息与激光信息融合,利用仿真工具、机器人平台与原算法进行对比,实验结果表明该算法不仅有效地提高地图构建的精确度与鲁棒性而且丰富了地图的语义信息。