一、Bayes公式与方案择优（论文文献综述）
邵晶晶[1]（2005）在《政策方案可行性论证程式的研究》文中认为一、立题依据 本研究为《公共政策制定和研究方法论》研究项目子课题之一,属于完善型研究。总课题得到国家杰出青年基金（79925002）的资助。 政策的优劣决定着事业的兴衰,科学地制定政策、追求高价值是政策科学发展的理性目标。然而凭直觉乃至好恶制定和实施政策,影响事业发展的教训众多,且目前依然存在。科学制定政策需要有效的政策方法论,需要政策研究与政策制定间的优势互补和良性互动。 国内学者一直强调和呼吁,政策学理论必须结合国情来借鉴西方理论,并使之中国化、本土化。然而对政策科学与国情相结合,国内目前更多地局限于提倡和呼吁,符合国情的政策方法论研究尚处于空白。缺乏政策研究和政策制定相互支撑的机制与方法,成为制约政策价值的现实“瓶颈”。 现实“瓶颈”出现五项常见征兆:（1） 政策制定理论要求与现实操作之间的隔阂和差距,（2） 政策研究理论要求和实际研究之间的隔阂和差距,（3） 研究者和制定者之间的隔阂和差距,（4） 科研和政策之间的隔阂和差距,（5） 自然科学研究与政策研究之间的差距和隔阂。 总课题《公共政策制定和研究方法论》立足于国内,围绕“如何制定高价值政策”,旨在研制政策研究和政策制定优势互补、互为支撑的政策制定科学程式,力求为政策制定者和研究者提供一整套政策制定和政策研究的程序和步骤。依据上述目的目标,总课题形成了“政策制定科学程序”,如图1所示。本研究是该流程的第四个环节。
孟昭为[2]（1991）在《Bayes公式与方案择优》文中研究指明 在科学管理过程中,设计与施工,新产品开发与生产批量的确定等,都面对几种不同的客观条件（自然状态）,又有可能采取几种不同的方案。条件迫使人们针对各种不同的自然状态在不同的方案中确定一个最优方案。对于每种方案和自然状态的组合都承受损失或收
高展[3]（2019）在《机械系统相关竞争失效的可靠性评估与维修策略研究》文中指出从机械系统失效机理的角度观察,常见的失效模式多由退化失效与突发失效组成。系统的退化失效是一种自然属性,其性能随着时间的推移而不断发生着退化,当退化量超过某个阈值后系统发生失效;突发失效是系统的性能由于某种原因而突然丧失,导致系统的失效。实际上,系统的失效通常为退化失效与突发失效之间复杂地相互竞争所造成的。在进行机械系统的可靠性评估时,考虑退化失效与突发失效之间的相互作用之间的相关性,采用合适的分析方法对失效数据进行分析,以减小系统可靠性评估的误差。本文针对突发失效与退化失效共存的情形下,考虑失效模式之间的相关性建立零件可靠性模型,包括以下内容:（1）考虑非平稳Poisson冲击下,退化率变化的退化失效和突发失效两类失效过程之间相互竞争的可靠性评估问题。以线性过程为基础描述退化过程,幅值和强度逐渐增大的非平稳随机冲击过程描述突发失效过程,研究冲击超过临界阈值后导致系统退化过程退化率增大的情况下系统的可靠度问题。（2）研究系统在阈值可变情况下,退化失效和突发失效之间存在相关性时,系统可靠性评估问题。以极值冲击为基础,系统失效的相关性表现为冲击会引起系统退化量的增加,同时退化失效过程影响着突发失效的硬退化过程与失效阈值的变化。利用线性过程描述退化过程,分析了系统性能退化量对突发失效退化的影响,研究系统变失效阈值下系统的可靠性问题。（3）为了解决机械系统中两类失效模式相互竞争下的可靠性问题,提出一种突发失效与多元退化失效间相关性竞争失效的可靠性评估方法。以随机过程描述机械系统多元退化失效过程,利用Copula函数对机械系统的多退化失效过程进行建模;并建立突发失效关于退化量的条件概率,以双参数Weibull分布描述突发失效过程。在对相关的参数进行估计后,推导出了机械系统的相关性竞争失效模型。（4）机械系统中存在的退化失效与突发失效同时影响着系统的性能,为保证系统的正常运转,需要经常对系统进行检测与维修。以系统维修的成本最低为目标,采用平稳Markov过程描述系统的维修过程,对系统的退化失效过程划分为多种状态,建立了维修率与维修成本的函数,对其求解可得系统最少的维修成本。
徐现昭[4]（2012）在《滚动轴承可靠性评价方法研究》文中进行了进一步梳理随着滚动轴承生产制造水平的发展，轴承寿命有了很大的提高。在可靠性试验中经常会发生少失效、单失效甚至无失效试验结果，导致传统的评价方法难以处理并做出准确的可靠性评价。为此，本文从数理统计中Bayes理论与可靠性试验中序贯试验方法两方面，对上述问题进行理论和试验研究；为方便上述研究成果的使用和推广，特此编制了相应的计算评价软件系统。首先，对课题来源等做了详细说明，阐述了滚动轴承寿命试验及可靠性评价的重要意义，给出了滚动轴承寿命评价的常用方法。在此基础上给出了本文研究的主要内容和组织结构。其次，论述了滚动轴承可靠性评价理论和可靠性试验方法。详述了滚动轴承寿命服从的Weibull分布，讨论了Weibull分布相关参数和可靠性指标。再次，分别从Bayes理论和序贯试验方法两方面展开论述。论述Bayes应用于可靠性评价的理论方法和步骤。给出了滚动轴承在小样本少失效条件下，寿命分布参数和可靠度、可靠寿命与平均寿命等可靠性指标估计。并将Bayes方法和最佳线性不变估计方法进行比较，以证实Bayes方法的有效性。然后，论述了滚动轴承序贯试验的理论方法与步骤。重点研究了滚动轴承分布形状参数的不同对产品生产方风险和使用方风险的影响。最后通过计算机仿真模拟试验，定量分析了上述问题。在理论研究的同时，结合杭州轴承试验研究中心试验数据进行实例研究。再后，基于MATLAB GUI设计和实现了滚动轴承可靠性评价软件系统。本系统是基于MATLAB R2010b平台进行开发，实现了滚动轴承Bayes方法可靠性评价，能够得到参数和可靠性指标的点估计和区间估计；常规估计法可靠性评价，包括最佳线性不变估计、最佳线性无偏估计、极大似然估计和最小二乘法等；序贯试验方法可靠性评价，建立截尾序贯验证试验方案。最后，对全文的研究内容与结果进行了总结，并提出了未来的研究方向。
许永平[5]（2010）在《潜艇装备作战使用性能双域稳健优化方法研究》文中提出论证工作处于潜艇装备全寿命周期的前端,其中潜艇装备作战使用性能论证作为连接军事需求与研制方案的桥梁,是论证工作中至关重要的一环。因此,作战使用性能指标的提出既要充分满足军事需求,又要具有较好的方案可行性。而现有的作战使用性能论证过程的一些局限之处,使得一方面难以从有效满足军事需求的角度证明提出的作战使用性能指标值是最优的,另一方面难以从可行性的角度证明提出的作战使用性能指标值是可实现的。这就导致在装备采办的后期阶段,有可能发现在作战使用性能论证阶段做出的决策存在重大失误。但是,此时如果想要对已经做出的决策进行调整,将会付出费用高昂的代价。因此,如何科学合理地从军事需求出发确定潜艇装备作战使用性能的量化要求,并保证所提出的作战使用性能指标具有一定的稳定性,这是一个需要迫切解决的问题。为了保证潜艇装备作战使用性能论证所提出的作战使用性能指标的量化要求具备相当的稳定性,本文提出了潜艇装备作战使用性能指标的双域稳健最优性的概念,并针对传统的潜艇装备作战使用性能论证模式存在的问题提出了新的潜艇装备作战使用性能双域稳健优化论证模式。具体来说,本文的主要研究内容和成果包括以下几个方面：（1）面向潜艇装备作战使用性能论证问题,提出了基于群决策的可追溯双域稳健优化（Multi-Expert based, requirement-Traceable dual-domain Robust Optimization,简称METRO）方法论。METRO方法论强调军事需求的牵引作用,作战使用性能论证是以顶层的军事需求为初始的出发点,同时论证结果的验证也是以对于顶层的军事需求的满足程度为最终的落脚点。首先,通过建立军事需求与作战使用性能之间的双向可追溯映射关系,并通过多专家信息融合的方式保证了在认知域内对于这一双向可追溯映射关系的认识具有相当的稳健性。然后,通过建立计算机化的潜艇装备概念方案设计综合模型来反映作战使用性能与概念方案之间的映射关系,并通过不确定性分析保证在物理域内概念方案的稳健性。最后,通过一个优化过程将上述要素集成为一个有着共同目标的协调一致运作的整体,能够以一种系统化的方式解决最终提出的作战使用性能要求的可行性、最优性、稳健性和可追溯性问题。（2）针对建立军事需求与作战使用性能的双向可追溯映射关系这一问题,提出了基于QFD/ANP和模糊积分的武器装备军事需求映射技术。首先,提出了一种基于QFD和ANP的武器装备作战需求分析模型,能够综合考虑军事需求、作战任务、作战使用性能、国内外同类装备和装备概念方案之间的复杂关系,同时能够以一种统一的和结构化的方式对其中所包含的信息进行处理,提高了判断的准确性和一致性,实现了从顶层的军事需求到底层的作战使用性能的映射。其次,以模糊测度的概念描述作战使用性能之间的相互关系,并提出了一种基于ANP的模糊测度计算方法,适用于没有历史数据可以利用的情况,并且易于专家的理解和操作,大大降低了模糊测度在实际决策问题中的应用难度。最后,在以上研究基础上建立了基于Choquet积分的潜艇装备概念方案军事效用模型,实现了从底层的作战使用性能到顶层的军事需求的映射。（3）为了在认知域内确保对于所建立的军事需求与作战使用性能指标的双向可追溯映射关系的判断具有稳健性,提出了基于多种形式偏好信息的多专家信息融合及共识技术。首先,研究了多种形式偏好信息的一致化方法,重点研究了多粒度多语义语言判断矩阵的一致化方法,该方法能够保证在任意语言评价集之间的信息无损的转换。这使得专家能够以自己熟悉的形式给出判断信息,有利于获取专家的真实偏好,可以提升决策结果的稳健性。其次,在专家偏好信息一致化的基础上,针对专家偏好可能存在关联关系的问题,提出了一种基于主客观信息的综合赋权方法,能够根据专家知识结构之间的相似度和专家偏好信息之间的相似度,确定专家的重要程度（用2-可加模糊测度的概念对其进行表示）,并使用Choquet积分对专家偏好信息进行融合。通过合理确定专家的决策权力,能够获取真实反应群体意见的结果,同样有利于提升决策结果的稳健性。最后,通过对信息融合过程的评价以及对群体共识水平的测度,以反馈的方式引导群体达成共识。（4）针对在物理域内将备选分系统的不确定因素对于潜艇装备作战使用性能的影响程度进行量化的问题,提出了基于高斯过程元模型的潜艇装备概念方案稳健性评估技术。首先,定义了潜艇装备概念方案的稳健性指标,并基于蒙特卡洛方法对单个概念方案的稳健性指标进行评估。然后,为了解决大量概念方案的稳健性指标评估所带来的严重计算效率问题,提出了基于高斯过程元模型的稳健性评估技术,利用高斯过程元模型构建设计空间中概念方案的稳健性指标值的响应面,能够快速对任意方案的稳健性指标进行评估。针对高斯过程建模中关键的相关函数选择和超参数优化问题,提出了使用混合核函数的策略和基于确定性退火算法的超参数优化方法,与现有的超参数优化算法相比,优化效率和结果精度都有显着提高。（5）在以上研究基础上,采用基于双响应面的稳健优化策略,并将于边缘分布估计的多目标优化算法（MOMDA）应用于潜艇装备作战使用性能优化问题。最后,以一种多用途攻击型潜艇装备作战使用性能论证为例,应用所提出的方法论和关键技术解决问题,验证了方法的可行性和有效性。
李何[6]（2013）在《推理结果证据相关性研究》文中研究指明在设计和开发一些专家系统的过程中,我们发现会碰到一些证据相关的情况,比如两规贝if{a,b}then D和if{b,c}then D,显然两个证据项{a,b}和{b,c}是相关的,在对结论的不确定性进行合成时,传统的不确定性推理方法明显不再适用,因为它们都要求证据是相互独立的。本文研究的就是证据相关对推理结果可信度的影响,如何解决传统的不确定性推理方法在证据相关的情况下对结论可信度进行合成时的不适用问题,使推理的结果相对准确。本文首先对不确定性推理和专家系统作了简要的介绍。然后重点介绍了本文的理论研究成果：对证据间的相关性进行研究,给出对证据间相关性的形式化定义,包括概念性的和计算性的定义；在传统不确定性推理方法的可信度合成公式中,引入证据相关性度量因子对其进行改进,给出了具有证据相关性的可信度合成公式。同时通过理论推导和举例分析证明了此改进后的具有证据相关性的可信度合成公式的合理性。最后把本文改进后的具有证据相关性可信度推理方法用于专家系统设计,并实现了一个具有证据相关性的专家系统原型。经过测试运行,证明了该系统可以对证据相关的情况做出有效的处理,与传统的不具有证据相关性的专家系统相比使推理结果相对准确。
李洪芬[7]（2005）在《智能教学系统中的知识表示和决策推理研究》文中认为在网络课堂教学中,根据对学生、教学内容等的分析推送符合学生特征的教学内容通常是通过教学策略的设计实现的。如何动态获取教师教学策略,并加以实施,以增加教师决策的灵活性是非常值得深入研究的问题。本文从教学模式入手,将教学设计看成一系列教学活动的执行过程,力求从教师角度去系统分析教学过程中的主要步骤和环节,通过对各个环节进行规则定义和调用,实现系统对教师教学策略的动态获取。教师教学决策可以在经验知识层面,领域知识层面和系统自动推理控制层面进行。比较重要的还有一点在于在整个教学设计网络课堂的设计中,探索了如何用纯面向对象的设计思路去搭建灵活可变的系统框架、调用相关模块的对象和方法,实现规则的对象化表示。结合QuickRules.NET规则引擎,基于其内在的Rete推理算法和推理机制实现基于规则的自动推理,而不必担心规则条件的多少和规则推理的复杂度。本系统采用了模型—视图—控制（MVC）架构模式,这确保了整个系统中的代码和业务处理逻辑的最大分离,增强了系统的灵活性和可复用性,为系统的跨平台迁移做了初步探讨。 本文共分8章: 第1章:引言 第2章:智能教学系统中的理论研究 第3章:教学设计网络课堂的模型设计 第4章:教学设计网络课堂的实现方案 第5章:决策推理子系统的设计开发 第6章:决策推理子系统的关键技术 第7章:教学设计网络课堂的安全认证 第8章:小结及后期展望
蒋英杰[8]（2012）在《认知模型支持下的人因可靠性分析方法研究》文中提出人为差错严重影响人机系统的可靠性和安全性，已经成为导致事故的主要原因之一，研究人为差错发生的特点及规律，并在此基础上设计人为差错的管理措施具有十分重要的意义。论文以工程实践对人因可靠性分析方法的现实需求为牵引，以推动人因可靠性分析研究的发展为导向，在人因可靠性分析的理论和方法方面开展了一系列深入的研究工作。具体的研究思路为：在已有成果的基础上，系统性地研究了人的认知行为描述、情景环境的表征、人为差错的辨识和人为差错的概率量化等4个人因可靠性分析的核心内容，提出了一系列具有规范性或创新性的方法，并通过工程应用验证了方法的工程适用性和有效性。论文的主要研究内容和成果如下：（1）人的认知行为描述通过分析比较现有的认知模型，选择SRK模型来描述人的认知行为过程，并以此作为论文后续研究的心理学基础。为了提高SRK模型的理论合理性，更新了SRK模型的解释。考虑到行为模式决定因素的状态可能存在不确定性，分别使用模糊逻辑和概率的方法，构建了静态和动态两种情景环境中行为模式的确定方法，使得行为模式的确定方法更具适用性。（2）情景环境的表征以人机交互过程为范本，分析得到了包含6个方面、3个层次、38个具体元素的行为形成因子分类，将情景环境的内涵描述得更加全面、细致和规范。根据SRK模型中3种行为模式的特点，对行为形成因子作了再分类，进一步得到了与3种行为模式对应的主要和次要行为形成因子。借鉴和适度规范了行为形成因子评分的专家判断法，有助于提高行为形成因子评分结果的有效性。通过分析人为差错数据，提出了基于关联规则挖掘的行为形成因子权重确定方法，提高了行为形成因子权重确定方法的有效性和工程适用性。最后，给出了综合评价情景环境的基本步骤，对行为形成因子的选择、评分和权重确定中所需要注意的问题，都进行了充分的讨论。（3）人为差错的辨识首先，改进和完善了外部人为差错的辨识方法。通过分析和归纳，得到了外部人为差错辨识方法的基本框架，以“执行差错基本分类”为分类框架，提出了层次性、完备性和细致性兼顾的外部人为差错分类方法，通过在分类的基础上设计“问题”，构建了基于“问题”引导的外部人为差错辨识方式。然后，创新性地着重研究了内部人为差错的辨识方法。分析构建了内部人为差错辨识方法的基本框架，分析了认知模式差错、认知功能差错和认知行为差错3者之间的关系，提出了基于SRK模型的内部人为差错分类方法，通过在分类的基础上设计“问题”，构建了基于“问题”引导的内部人为差错辨识方式，弥补了现有方法的不足。另外，通过分析行为形成因子与认知行为差错模式之间的关联关系，提出了查找认知行为差错模式成因的辅助方法。最后，将外部人为差错的辨识和内部人为差错的辨识有机结合，给出了人因可靠性工程中全面开展人为差错辨识工作的流程图。（4）人为差错的概率量化探索性地建立了人为差错概率量化的基本框架。分析了情景环境、行为模式和人为差错概率3者之间的映射关系，分别设计了静态和动态两种情景环境中人为差错概率的预测方法，提高了人为差错概率预测方法的工程适用性。分析了人为差错数据的来源，分别设计了基于Bayes基本法和基于Bayes信息融合的人为差错概率的修正方法，用于提高人为差错概率量化结果的有效性。（5）工程应用以研究成果为基础，形成了人因可靠性分析的工程方案，详细分析了汽车驾驶过程中驾驶员的认知行为描述、驾驶过程情景环境的表征、驾驶员人为差错的辨识以及驾驶员人为差错的概率量化等4个人因可靠性分析过程的主要环节。分析结果表明，所提出的方法弥补了现有方法存在的一些缺陷和不足，具有较好的工程适应性和有效性，能够为人因可靠性工程的有效开展提供帮助和指导。
李珺[9]（2010）在《基于强化学习的多机器人追捕问题研究》文中研究指明多机器人协调与协作问题是多机器人系统研究的热点之一。多机器人追捕问题是研究多智能体机器人系统中多机器人协调与协作问题的理想平台。它主要研究多个追捕者捕获运动的多个逃跑者的动态过程中通过相互间的协作与协调使追捕者间避免冲突,获利最大的最优协作追捕算法。同时它涵盖了实时视觉处理、无线通讯、实时动态路径规划、多机器人分布式协调与控制、多机器人规划与学习、机器人团队之间的竞争与合作等多学科、多领域知识。强化学习是学习如何把状态映射到动作,并且使得用数字表示的奖励信号最大的一种学习方法。将强化学习应用到多机器人追捕问题中,使追捕机器人能够主动的试探环境,在与环境交互的动态过程中获得知识,不断地提高系统自身的性能,通过积累经验明确系统当前性能与目标性能之间的距离,实施改进操作,提高系统追捕效率。本文以多个机器人追捕多个逃跑目标的过程为背景,探索多体机器人的协作机制为导向,提高多体机器人的协作效率为目的,研究了多个理性智能体在动态复杂环境下的协调与协作算法。研究主要包括如下几个方面:第一,提出了利用多机器人强化学习方法解决多机器人追捕问题的求解方案。根据多逃跑者追捕的需要,分析了协作联盟形成方法,引入关联规则数据挖掘方法进行任务分配,通过对比智能体各项属性及任务需求,针对各逃跑者建立相应的追捕联盟,基于不同状态下的奖励差异提出了一种分段式强化学习方法,利用其作为已知环境下追捕问题的模型求解追捕联盟的协作追捕策略。针对多机器人强化学习将会出现随着智能体数目增加导致的行为状态空间组合爆炸问题,利用降低多智能体系统的规模解决该问题,给出了基于任务规划多智能体强化学习方法及基于案例推理的多智能体强化学习方法,为本文研究未知环境下多机器人追捕行为策略提供了理论基础。第二,研究已知环境下多个追捕机器人形成追捕团队追捕多个逃跑者的协作追捕策略问题。首先对传统的主从式协作机制进行改进,通过对追捕区域分区减轻系统的负载,接着利用择优函数选择团队成员,形成追捕团队,然后预测逃跑目标下一时刻的位置决定追捕者的行为选择算法。通过分析上述方法的不足之处提出了一种基于关联规则数据挖掘的多机器人追捕策略算法。综合考虑与捕获逃跑目标相关的各种因素建立样本数据集,利用Apriori算法创建追捕团队,最后由于各追捕阶段追捕者与逃跑者之间的状态关系不同所获行为奖励差异,提出了一种分段式强化学习方法来求解多机器人最优协作追捕策略。第三,研究未知环境下多个追捕机器人形成追捕团队追捕多个逃跑者的最优协作追捕策略问题。首先通过有选择的循环搜索法对逃跑目标进行搜索,发现目标后,基于目标分解与分配的理论基础,通过整数规划模型求解各目标的追捕团队。接着根据任务规划的结果,让各协作团队同时分周期独立学习各自的最优行为决策,团队成员根据其他成员在此状态下将要采取的动作行为执行最佳的响应动作,多次重复对策后得到该协作团队的学习目的解。学习过程中由于不同协作团队之间的行为选择相互影响,对学习结果进行周期监督,通过变化学习率来保证学习的有效性。考虑上述方法对于追捕目标分解与分配是相对粗略的,整数规划问题实际求解过程本身也很复杂,创建追捕团队时没有考虑到追捕者之间完成捕获任务的能力互补等问题,提出一种未知环境下结合案例推理强化学习方法的多机器人协作追捕多个逃跑目标策略,创建追捕团队时充分考虑追捕者之间能力互补问题,追捕团队成员协作追捕过程中,追捕者的行为选择同时参照历史经验及实际追捕者与逃跑者所处的状态进行决策。试验结果表明,该算法能够明显提高复杂环境下多机器人协作追捕目标的效率。第四,开发了多机器人协作追捕目标仿真平台,为深入研究多机器人追捕目标问题提供了一个标准的试验平台。该仿真系统采用模块化设计,便于对新的算法进行仿真研究,并通过各种试验对本文所提方法进行了验证。
刘仕子,曹健[10]（2003）在《粉末衍射取向分布模型的拓展及强择优取向的强度修正》文中研究说明随着计算技术的发展,通过全粉末图的计算机拟合进行取向修正已成为解决粉末衍射择优取向问题的一条重要途径。可是现有的计算软件,如用得较多的 Rietveld 法软件,这方面还存在缺陷。首先,由于在多参数拟合中取向参数初值设定的主观随意性,难以保证其精
二、Bayes公式与方案择优（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Bayes公式与方案择优（论文提纲范文）
（1）政策方案可行性论证程式的研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 第一部分：立题依据 |
| 一、总课题《公共政策制定和研究方法论》概述 |
| 二、本研究主题—政策方案可行性论证的研究现状 |
| 第二部分：本研究目的目标、研究内容、及拟解决的关键问题 |
| 一、研究目的目标 |
| 二、研究内容 |
| 三、拟解决的关键问题 |
| 材料方法 |
| 第一部分：指导性研究方法 |
| 一、规范差距分析法 |
| 二、定性定量多重论证的方法 |
| 三、循证医学思路与Meta分析 |
| 四、卫生系统宏观模型 |
| 第二部分：具体研究方法 |
| 第三部分：资料来源和收集方法 |
| 研究结果 |
| 第一部分：政策方案可行性论证的理论探索 |
| 一、政策方案可行性论证环节的现况和不足 |
| (一) 政策方案可行性论证的总体评价 |
| 1、“政策方案可行性论证”的目的缺陷 |
| 2、政策方案可行性论证与政策制定过程的内在联系 |
| 3、可行性论证与政策方案研制的关系 |
| 4、可行性论证与政策执行的关系 |
| (二) 可行性论证步骤的总体评价 |
| 1、二类步骤的简要介绍 |
| 2、二类步骤的详细评价 |
| 3、初步评价结果 |
| (三) 政策方案可行性论证的分步骤评价 |
| 1、步骤一：方案评估的准备阶段 |
| 2、步骤二：评估实施 |
| 3、步骤三：方案择优 |
| 4、步骤四：论证结束 |
| (三) 政策方案可行性论证总体和各步骤分析结果总结 |
| 1、逻辑性指标 |
| 2、科学性指标 |
| 3、可操作性指标 |
| 4、合理性指标 |
| (四) 对本研究定量评价结果的专家论证 |
| 二、针对现有不足和缺陷的弥补与完善 |
| (一) 弥补政策可行性论证不足的基本思路 |
| 1、逻辑性指标 |
| 2、科学性指标 |
| 3、可操作性指标 |
| 4、合理性指标 |
| (二)政策方案可行性论证环节的总体完善思路 |
| 1、政策方案可行性论证与总体流程的关系 |
| 2、政策方案可行性论证与前面环节之间的关系 |
| 3、政策方案可行性论证与后续环节之间的关系 |
| 4、政策方案可行性论证的目的 |
| 5、政策方案可行性论证的基本任务与考核指标 |
| 6、政策方案可行性论证的思路 |
| 7、政策方案可行性论证的原则 |
| 8、政策方案可行性论证的步骤 |
| 9、政策方案可行性论证的方法 |
| (三) 政策方案可行性论证各步骤的弥补思路 |
| 1、可行性论证的准备 |
| 2、可行性论证的实施 |
| 3、可行性论证的结束 |
| 三、构建政策方案可行性论证的框架思路和基本步骤 |
| (一) 政策方案可行性论证的基本概念 |
| 1、定义政策方案可行性论证 |
| 2、解读“可行性” |
| 3、现实最优的表达 |
| (二) 政策方案可行性论证的框架思路 |
| (三) 政策方案可行性论证的内部步骤划分 |
| (四) 政策方案可行性论证的科学方法 |
| (五) 政策方案可行性论证的指导性原则 |
| 四、完善和推荐政策方案可行性论证的基本步骤 |
| (一) 可行性论证的准备阶段 |
| 1、确认论证对象 |
| 2、制定论证计划 |
| 3、准备论证资源 |
| (二) 可行性论证的实施阶段 |
| 1、判断备选方案可行与否 |
| 2、可行方案的择优 |
| (三) 可行性论证的报告阶段 |
| 1、论证报告的撰写 |
| 2、优化方案的抉择 |
| 五、对本研究所形成的“政策方案可行性论证”理论的专家评价 |
| 第二部分 数据模拟与论证 |
| 一、可行性论证的准备阶段 |
| (一) 待论证对象的确认 |
| (二) 研制可行性论证的实施计划 |
| (三) 论证资源的筹集与配置 |
| 二、可行性论证的实施阶段 |
| (一) 判断备选方案可行与否 |
| (二) 可行方案的择优 |
| 三、可行性论证的报告阶段 |
| (一) 论证报告的撰写 |
| (二) 优化方案的抉择 |
| 讨论 |
| 一、主要研究结果对现有政策学理论的完善贡献小结 |
| 二、对于消除政策效率瓶颈的认识 |
| 三、后续研究设想 |
| 全文参考文献一览 |
| 附：评阅图书名录 |
| 综述 |
| 就读期间发表文章及获奖情况 |
| 论文独创性声明 |
| 论文使用授权声明 |
（3）机械系统相关竞争失效的可靠性评估与维修策略研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 退化失效有关研究现状 |
| 1.2.2 突发失效有关的可靠性研究现状 |
| 1.2.3 相关竞争失效可靠性建模方法 |
| 1.2.4 系统维修策略有关研究现状 |
| 1.3 研究思路和主要内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 主要内容 |
| 第二章 竞争失效建模理论基础 |
| 2.1 可靠性知识 |
| 2.2 退化失效 |
| 2.2.1 退化失效的概念 |
| 2.2.2 退化量的确定 |
| 2.2.3 退化过程模型的辨识 |
| 2.3 退化过程模型的建立 |
| 2.3.1 退化轨迹法 |
| 2.3.2 退化量分布法 |
| 2.3.3 随机过程法 |
| 2.4 Copula函数基本理论 |
| 2.4.1 Copula函数的定义与性质 |
| 2.4.2 相关性度量 |
| 2.4.3 常见Copula函数的分类 |
| 2.5 相关竞争失效建模方法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 变失效阈值下机械系统竞争失效可靠性建模 |
| 3.1 系统描述 |
| 3.2 系统的分析 |
| 3.2.1 退化失效过程分析 |
| 3.2.2 突发失效过程分析 |
| 3.2.3 基于极值冲击下的失效可靠性建模 |
| 3.3 案例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 随机冲击下退化率变化的竞争失效可靠性建模 |
| 4.1 系统的描述 |
| 4.2 系统的分析 |
| 4.2.1 退化失效过程分析 |
| 4.2.2 突发失效过程分析 |
| 4.2.3 相关竞争失效的分析 |
| 4.3 案例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于Copula函数的多退化竞争失效可靠性评估 |
| 5.1 多元退化失效评估模型的建立 |
| 5.1.1 随机过程的建立 |
| 5.1.2 基于Copula函数建立相关性模型 |
| 5.1.3 利用信息准则方法择优 |
| 5.1.4 多元退化失效建模 |
| 5.2 突发失效评估模型的建立 |
| 5.3 相关竞争失效评估模型的建立 |
| 5.4 竞争失效模型的参数估计 |
| 5.4.1 多元退化失效参数估计 |
| 5.4.2 突发失效参数估计 |
| 5.5 案例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 基于Markov过程的机械系统维修策略优化建模 |
| 6.1 Markov过程相关理论 |
| 6.2 基于Markov过程的系统最优维修模型建立 |
| 6.2.1 系统状态定义 |
| 6.2.2 系统维修建模 |
| 6.3 案例分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文与科研情况 |
（4）滚动轴承可靠性评价方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 图清单 |
| 表清单 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景、研究目的和意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 课题研究目的和意义 |
| 1.2 滚动轴承寿命理论 |
| 1.3 滚动轴承可靠性评价方法简介 |
| 1.3.1 图估计法 |
| 1.3.2 最佳线性无偏估计 |
| 1.3.3 最佳线性不变估计 |
| 1.3.4 极大似然估计 |
| 1.3.5 最小二乘法 |
| 1.3.6 序贯试验方法 |
| 1.4 研究现状及发展趋势 |
| 1.5 主要研究内容以及论文组织结构 |
| 1.5.1 论文研究内容 |
| 1.5.2 论文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 滚动轴承可靠性理论基础 |
| 2.1 可靠性理论基础 |
| 2.2 可靠性试验 |
| 2.2.1 可靠性试验的分类 |
| 2.2.2 滚动轴承可靠性试验 |
| 2.2.3 可靠性试验的目的与意义 |
| 2.3 滚动轴承寿命分布与可靠性指标 |
| 2.3.1 滚动轴承可靠性指标 |
| 2.3.2 分布参数的意义 |
| 2.4 本文中滚动轴承可靠性评价方法 |
| 2.4.1 Bayes 方法分析及其技术路线 |
| 2.4.2 序贯试验分析及其工作流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于 Bayes 方法滚动轴承可靠性评价 |
| 3.1 Bayes 统计 |
| 3.1.1 先验分布 |
| 3.1.2 Bayes 公式 |
| 3.2 Bayes 估计 |
| 3.2.1 点估计 |
| 3.2.2 区间估计 |
| 3.2.3 Bayes 方法的评价 |
| 3.3 滚动轴承可靠性的 Bayes 方法评价 |
| 3.4 参数与可靠性特征量的估计 |
| 3.4.1 点估计 |
| 3.4.2 区间估计 |
| 3.5 滚动轴承 Bayes 评价实例 |
| 3.6 Bayes 方法与 BLIE 比较模拟研究 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 序贯试验分析的应用研究 |
| 4.1 序贯统计方法简介 |
| 4.2 接收概率与 OC 曲线 |
| 4.2.1 关于两类错误 |
| 4.2.2 误判的含义 |
| 4.3 序贯概率比检验 |
| 4.4 指数分布序贯试验方案 |
| 4.5 滚动轴承序贯试验方案 |
| 4.5.1 以可靠寿命为验收指标 |
| 4.5.2 以平均寿命为验收指标 |
| 4.6 滚动轴承序贯试验形状参数的影响 |
| 4.6.1 形状参数对使用方风险和生产方风险的影响 |
| 4.6.2 序贯试验模拟评价 |
| 4.7 滚动轴承序贯试验实例研究 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 基于 MATLAB 滚动轴承可靠性评价系统的设计和实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 评价系统的功能 |
| 5.3 评价系统的图形用户界面设计 |
| 5.4 软件包的设计和 mcc 编译 |
| 5.5 滚动轴承可靠性评价系统简介 |
| 5.5.1 软件包初始界面 |
| 5.5.2 数据输入主界面 |
| 5.5.3 Bayes 估计法 |
| 5.5.4 常规估计法计算 |
| 5.5.5 序贯试验计算和结果显示 |
| 5.5.6 帮助窗口 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 作者简历 |
（5）潜艇装备作战使用性能双域稳健优化方法研究（论文提纲范文）
| 目录 |
| 表目录 |
| 图目录 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和问题 |
| 1.1.1 潜艇装备作战使用性能论证的地位和作用 |
| 1.1.2 潜艇装备作战使用性能论证结果的稳定性问题 |
| 1.1.3 潜艇装备作战使用性能论证存在的困难 |
| 1.1.4 潜艇装备作战使用性能双域稳健优化问题的提出 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 潜艇装备作战使用性能论证流程研究 |
| 1.2.2 稳健决策方面的研究 |
| 1.2.3 稳健优化方面的研究 |
| 1.2.4 研究现状总结 |
| 1.3 论文的研究内容与创新点 |
| 1.3.1 论文的主要内容与结构安排 |
| 1.3.2 论文的创新点 |
| 第二章 面向潜艇装备作战使用性能论证的METRO方法论 |
| 2.1 作战使用性能论证的一般过程及其局限性 |
| 2.1.1 作战使用性能论证的一般过程 |
| 2.1.2 现有作战使用性能论证过程的局限性 |
| 2.2 METRO方法论 |
| 2.2.1 军事需求、性能指标与概念方案之间的复杂关系 |
| 2.2.2 面向作战使用性能论证的METRO方法论的提出 |
| 2.2.3 面向作战使用性能论证的METRO方法论的执行 |
| 2.2.4 面向作战使用性能论证的METRO方法论的特点 |
| 2.3 关键支撑技术 |
| 2.3.1 基于QFD/ANP与模糊积分的军事需求映射技术 |
| 2.3.2 基于多种形式偏好的专家信息融合及共识技术 |
| 2.3.3 基于高斯过程(GP)元模型的稳健性评估技术 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 基于QFD/ANP与模糊积分的军事需求映射技术 |
| 3.1 潜艇装备作战使用性能论证的层次化指标体系 |
| 3.1.1 作战使用性能层次化指标体系的建立 |
| 3.1.2 作战使用性能指标的筛选 |
| 3.2 基于QFD和ANP的作战需求分析方法 |
| 3.2.1 现有需求分析技术比较 |
| 3.2.2 质量功能部署概述 |
| 3.2.3 基于QFD和ANP的作战需求分析模型和流程 |
| 3.2.4 实例研究 |
| 3.3 基于ANP的模糊测度计算方法 |
| 3.3.1 作战使用性能之间关联关系 |
| 3.3.2 模糊测度与Shapley指标 |
| 3.3.3 模糊测度的计算方法 |
| 3.3.4 实例研究 |
| 3.4 基于Choquet积分的效用聚合方法 |
| 3.4.1 多属性效用理论 |
| 3.4.2 Choquet积分的概念和内涵 |
| 3.4.3 基于Choquet积分的军事效用模型 |
| 3.4.4 考虑属性关联的TOPSIS法 |
| 3.4.5 实例研究 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于多种形式偏好的多专家信息融合及共识技术 |
| 4.1 多粒度多语义语言判断矩阵的一致化方法 |
| 4.1.1 多粒度多语义语言判断矩阵 |
| 4.1.2 元语义及其集结算子 |
| 4.1.3 基于二元语义的一致化方法 |
| 4.1.4 实例研究 |
| 4.2 多种形式偏好信息的一致化方法 |
| 4.2.1 多种形式偏好信息 |
| 4.2.2 多种形式偏好信息的一致化 |
| 4.2.3 实例研究 |
| 4.3 一种基于主客观信息的专家权重确定方法 |
| 4.3.1 专家偏好之间的关联关系 |
| 4.3.2 2-可加模糊测度的概念 |
| 4.3.3 表示专家偏好关联关系的2-可加模糊测度的计算方法 |
| 4.4 群体信息的融合与共识过程的调控 |
| 4.4.1 专家群体信息融合方法 |
| 4.4.2 专家群体共识测度方法 |
| 4.4.3 群体共识过程调控方法 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于高斯过程元模型的稳健性评估技术 |
| 5.1 潜艇装备概念方案设计综合模型方法 |
| 5.1.1 基于重量方程式的潜艇综合模型 |
| 5.1.2 基于重量容积分析的潜艇综合模型 |
| 5.1.3 基于螺旋式设计方法的潜艇综合模型 |
| 5.2 潜艇装备概念方案稳健性及其评估 |
| 5.2.1 潜艇装备论证阶段的不确定性 |
| 5.2.2 潜艇装备概念方案稳健性指标 |
| 5.2.3 基于蒙特卡洛法的概念方案稳健性评估技术 |
| 5.3 高斯过程元模型建模原理 |
| 5.4 基于高斯过程元模型的潜艇装备概念方案稳健性评估技术 |
| 5.4.1 高斯过程元模型的核函数选取和超参数优化原理 |
| 5.4.2 基于确定性退火方法的超参数优化方法 |
| 5.4.3 基于高斯过程元模型的概念方案稳健性评估步骤 |
| 5.5 小结 |
| 第六章 基于双响应面的潜艇装备作战使用性能双域稳健优化算法研究 |
| 6.1 基于双响应面的稳健优化设计方法 |
| 6.1.1 稳健优化设计方法的基本原理 |
| 6.1.2 基于双响应面的稳健优化方法 |
| 6.2 潜艇装备作战使用性能双域稳健优化模型及算法研究 |
| 6.2.1 潜艇装备作战使用性能双域稳健优化问题数学模型 |
| 6.2.2 改进的基于边缘分布估计的多目标优化算法 |
| 6.2.3 基于双响应面的作战使用性能双域稳健优化的执行流程 |
| 6.3 小结 |
| 第七章 潜艇装备作战使用性能双域稳健优化实例研究 |
| 7.1 问题背景描述 |
| 7.2 X型潜艇装备作战需求分析模型的建立 |
| 7.3 多专家多种形式偏好信息的融合 |
| 7.4 X型潜艇装备军事效用模型的建立 |
| 7.5 目标函数高斯过程元模型的建立 |
| 7.6 优化过程的执行和结果分析 |
| 7.7 小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 论文的主要贡献 |
| 8.2 进一步的工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
（6）推理结果证据相关性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 对可信度模型的研究 |
| 1.2.2 对证据理论的研究 |
| 1.2.3 对模糊推理的研究 |
| 1.3 课题研究的主要内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 不确定性推理 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 主观Bayes方法 |
| 2.2.1 Bayes公式 |
| 2.2.2 知识与证据的不确定性表示 |
| 2.2.3 不确定性的计算 |
| 2.3 可信度方法 |
| 2.3.1 可信度的定义 |
| 2.3.2 知识与证据的不确定性表示 |
| 2.3.3 可信度计算 |
| 2.4 证据理论 |
| 2.4.1 证据理论的形式化描述 |
| 2.4.2 知识和证据不确定性的表示 |
| 2.4.3 不确定性的计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 专家系统 |
| 3.1 专家系统概述 |
| 3.1.1 专家系统的定义和历史 |
| 3.1.2 专家系统的分类 |
| 3.1.3 专家系统的特点 |
| 3.1.4 专家系统的结构 |
| 3.2 专家系统的知识表示 |
| 3.3 专家系统的推理 |
| 3.3.1 推理方法 |
| 3.3.2 推理方向 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 证据相关时推理结果可信度研究 |
| 4.1 证据相关性的定义 |
| 4.2 对可信度模型中合成公式的改进 |
| 4.2.1 可信度模型中的结论不确定性合成公式 |
| 4.2.2 改进后的公式 |
| 4.2.3 公式改进的合理性 |
| 4.3 举例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 具有证据相关性的专家系统设计与实现 |
| 5.1 系统概述 |
| 5.2 功能模块设计 |
| 5.3 规则知识库设计 |
| 5.3.1 模型设计 |
| 5.3.2 知识数据 |
| 5.4 系统的实现 |
| 5.4.1 整体设计 |
| 5.4.2 用户权限管理模块的实现 |
| 5.4.3 能处理证据相关的推理模块的实现 |
| 5.4.4 知识库维护模块的实现 |
| 5.5 系统的运行 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（7）智能教学系统中的知识表示和决策推理研究（论文提纲范文）
| 第1章 引言 |
| 第2章 智能教学系统中的理论研究 |
| 2.1 智能教学系统 |
| 2.2 专家系统 |
| 2.3 智能决策支持系统 |
| 2.4 教学设计研究 |
| 2.4.1 教学设计的基本问题 |
| 2.4.2 教学模式 |
| 2.4.3 理论发展对教学设计研究的影响 |
| 2.4.4 教学设计的应用研究 |
| 2.5 人工智能中知识表示和决策推理理论 |
| 2.5.1 知识表示 |
| 2.5.1.1 知识表示的基本概念 |
| 2.5.1.2 知识表示的数学理论 |
| 2.5.1.3 常用的知识表示方法 |
| 2.5.1.4 不确定性知识表示 |
| 2.5.2 决策推理理论 |
| 2.5.2.1 不确定性推理中的主观Bayes推理 |
| 2.5.2.2 定性推理概述 |
| 第3章 教学设计网络课堂系统的模型设计 |
| 3.1 智能教学系统中的相关模型设计 |
| 3.1.1 教学模式传递模型 |
| 3.1.2 领域知识模型 |
| 3.1.3 推理控制模型 |
| 第4章 教学设计网络课堂系统实现方案 |
| 4.1 教学设计网络课堂系统中教师教学过程流程 |
| 4.1.1 教学设计支持工具的实现方案 |
| 4.1.1.1 教学分析 |
| 4.1.1.2 教学策略 |
| 4.1.1.3 教学活动 |
| 4.1.1.4 教学评价 |
| 4.1.2 推理实施功能 |
| 4.2 学生学习流程图 |
| 第5章 决策推理子系统的设计开发 |
| 5.1 设计目标 |
| 5.2 功能要求 |
| 5.3 决策推理的工作流程 |
| 5.4 采用模型—视图—控制(MVC)开发架构模式 |
| 5.5 用UML进行面向对象的分析和设计 |
| 5.5 决策推理机制的设计 |
| 5.6 数据库设计 |
| 第6章 决策推理子系统的关键技术 |
| 6.1 面向对象的规则表示 |
| 6.2 基于QuickRules.NET的规则推理 |
| 6.2.1 QuickRules.NET简介 |
| 6.2.2 基于QuickRules.NET的规则推理步骤 |
| 6.2.2.1 定义对象 |
| 6.2.2.2 定义规则 |
| 6.2.2.3 调用规则 |
| 6.2.3 规则变化处理 |
| 6.3 学习模式转移推理的实现 |
| 6.4 页面的动态组装技术 |
| 6.4.1 页面的自组装技术的实现 |
| 6.4.2 主页面组装技术的实现 |
| 6.4.3 在代码中控制的主页面组装技术 |
| 6.4.4 教学活动序列的动态组装 |
| 第7章 教学设计网络课堂的安全认证 |
| 7.1 ASP.NET的安全认证简介 |
| 7.2 用户账号安全设计 |
| 7.3 用户角色安全设计 |
| 第8章 小结及后期展望 |
| 8.1 网络学习标准在智能教学系统中的应用 |
| 8.2 利用SPSS中的因子分析准确提取决策及评价因子 |
| 8.3 开放度探讨 |
| 参考文献： |
| 致谢 |
| 声明 |
| 本人简历 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
（8）认知模型支持下的人因可靠性分析方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 人因可靠性分析的发展历程 |
| 1.3 人因可靠性分析核心内容的研究现状 |
| 1.3.1 情景环境表征的研究现状 |
| 1.3.2 人为差错辨识的研究现状 |
| 1.3.3 人为差错概率量化的研究现状 |
| 1.4 论文的研究内容 |
| 1.5 论文的组织结构 |
| 第二章 人的认知行为描述 |
| 2.1 人的认知模型比较研究 |
| 2.1.1 S-O-R 模型和信息处理模型 |
| 2.1.2 阶梯模型、SRK 模型和通用认知模型 |
| 2.1.3 人的认知模型综合比较 |
| 2.2 SRK 模型中行为模式的确定方法 |
| 2.2.1 传统的行为模式确定方法 |
| 2.2.2 静态情景环境中行为模式的确定方法 |
| 2.2.3 动态情景环境中行为模式的确定方法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 情景环境的表征 |
| 3.1 行为形成因子的定义和内涵 |
| 3.1.1 行为形成因子的定义 |
| 3.1.2 行为形成因子的内涵 |
| 3.2 行为形成因子的分类方法 |
| 3.2.1 行为形成因子的系统化分类 |
| 3.2.2 SRK 模型下行为形成因子的再分类 |
| 3.3 行为形成因子的评分方法 |
| 3.4 行为形成因子的权重确定方法 |
| 3.4.1 基于关联规则挖掘的行为形成因子权重确定方法 |
| 3.4.2 示例分析 |
| 3.5 情景环境的综合评价方法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 人为差错的辨识 |
| 4.1 外部人为差错的辨识 |
| 4.1.1 外部人为差错辨识方法的基本框架 |
| 4.1.2 外部人为差错的分类方法 |
| 4.1.3 外部人为差错的辨识方式 |
| 4.2 内部人为差错的辨识 |
| 4.2.1 内部人为差错辨识的基本框架 |
| 4.2.2 内部人为差错的分类方法 |
| 4.2.3 内部人为差错的辨识方式 |
| 4.2.4 认知行为差错模式成因查找的辅助方法 |
| 4.3 外部人为差错辨识和内部人为差错辨识的结合 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 人为差错的概率量化 |
| 5.1 人为差错概率量化的基本框架 |
| 5.2 静态情景环境中人为差错概率的预测 |
| 5.2.1 静态情景环境中人为差错概率区间的预测 |
| 5.2.2 静态情景环境中人为差错概率值的预测 |
| 5.2.3 静态情景环境中人为差错概率预测方法的有效性验证 |
| 5.3 动态情景环境中人为差错概率的预测 |
| 5.3.1 动态情景环境中人为差错概率区间的预测 |
| 5.3.2 动态情景环境中人为差错概率值的预测 |
| 5.3.3 动态情景环境中人为差错概率预测方法的有效性分析 |
| 5.3.4 示例分析 |
| 5.4 人为差错概率的修正 |
| 5.4.1 基于 Bayes 基本法的人为差错概率修正方法 |
| 5.4.2 基于 Bayes 信息融合的人为差错概率修正方法 |
| 5.4.3 示例分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 汽车驾驶过程中驾驶员的人因可靠性分析 |
| 6.1 汽车驾驶系统概述 |
| 6.2 汽车驾驶员的人因可靠性分析 |
| 6.2.1 汽车驾驶员的任务分析 |
| 6.2.2 汽车驾驶员的认知行为描述 |
| 6.2.3 汽车驾驶过程中情景环境的表征 |
| 6.2.4 汽车驾驶员人为差错的辨识 |
| 6.2.5 汽车驾驶员人为差错的概率量化 |
| 6.2.6 实例分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者在学期间取得的学术成果 |
| 附录1 （实例分析数据表） |
| 附录2 （英文缩略词） |
（9）基于强化学习的多机器人追捕问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 多机器人系统研究内容综述 |
| 1.2.1 多机器人系统主要研究内容 |
| 1.2.2 国内外多机器人系统研究现状 |
| 1.2.3 多机器人系统存在的问题 |
| 1.3 多机器人追捕逃跑问题综述 |
| 1.3.1 多机器人追捕逃跑问题及主要研究内容 |
| 1.3.2 多机器人追捕逃跑问题研究现状 |
| 1.3.3 多机器人追捕逃跑问题研究思路 |
| 1.4 多机器人学习综述 |
| 1.4.1 多机器人学习研究内容及研究现状 |
| 1.4.2 多机器人学习存在的问题 |
| 1.4.3 多机器人学习研究方向 |
| 1.5 本课题的研究意义和研究内容 |
| 1.5.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.5.2 本文的主要工作 |
| 第2章 基于强化学习的多机器人协调与协作 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 多机器人的协调与协作 |
| 2.2.1 协调与协作问题概述 |
| 2.2.2 协调与协作研究存在的问题 |
| 2.2.3 多智能体协调与协作的研究平台 |
| 2.3 利用强化学习方法解决多机器人协作与协调问题 |
| 2.4 强化学习 |
| 2.4.1 强化学习相关理论及模型 |
| 2.4.2 强化学习系统的基本要素 |
| 2.4.3 马尔可夫决策过程 |
| 2.5 强化学习的主要算法 |
| 2.5.1 探索策略 |
| 2.5.2 瞬时差分算法 |
| 2.5.3 Sarsa 算法 |
| 2.5.4 Q-学习算法 |
| 2.6 基于强化学习的多机器人追捕问题研究 |
| 2.6.1 基于强化学习求解多机器人协作追捕问题的思路 |
| 2.6.2 基于Q 学习的多机器人强化学习算法 |
| 2.7 小结 |
| 第3章 已知环境下基于强化学习的多机器人协作追捕问题研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 多机器人追捕问题 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 基于分区的主从式组织结构的追捕团队形成算法 |
| 3.2.3 基于分区主从式组织结构的多机器人追捕算法 |
| 3.2.4 仿真实验 |
| 3.2.5 算法评价 |
| 3.3 改进的多机器人追捕算法 |
| 3.3.1 关联规则数据挖掘技术组建追捕团队 |
| 3.3.2 基于分段式强化学习的多机器人追捕算法 |
| 3.3.3 仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 未知环境下基于强化学习的多机器人协作追捕问题研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 完成追捕任务的整体方案 |
| 4.2.1 目标搜索 |
| 4.2.2 确定追捕者之间的协作关系 |
| 4.2.3 基于多团队强化学习方法多机器人协作追捕目标 |
| 4.2.4 仿真实验 |
| 4.3 基于案例推理的强化学习在多机器人追捕问题中的应用 |
| 4.3.1 构建系统案例库 |
| 4.3.2 确定相应案例子集 |
| 4.3.3 基于案例推理的多机器人强化学习 |
| 4.3.4 系统案例库的更新 |
| 4.3.5 多agent 学习过程 |
| 4.3.6 仿真试验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 多机器人协作追捕问题仿真试验系统 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 仿真系统设计 |
| 5.2.1 总体设计 |
| 5.2.2 逃跑者 |
| 5.2.3 追捕者 |
| 5.2.4 传感器 |
| 5.3 仿真实验系统 |
| 5.3.1 系统的主要功能 |
| 5.3.2 仿真试验演示 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
四、Bayes公式与方案择优（论文参考文献）
- [1]政策方案可行性论证程式的研究[D]. 邵晶晶. 复旦大学, 2005(07)
- [2]Bayes公式与方案择优[J]. 孟昭为. 工科数学, 1991(04)
- [3]机械系统相关竞争失效的可靠性评估与维修策略研究[D]. 高展. 重庆交通大学, 2019(06)
- [4]滚动轴承可靠性评价方法研究[D]. 徐现昭. 中国计量学院, 2012(02)
- [5]潜艇装备作战使用性能双域稳健优化方法研究[D]. 许永平. 国防科学技术大学, 2010(10)
- [6]推理结果证据相关性研究[D]. 李何. 西安工业大学, 2013(04)
- [7]智能教学系统中的知识表示和决策推理研究[D]. 李洪芬. 首都师范大学, 2005(04)
- [8]认知模型支持下的人因可靠性分析方法研究[D]. 蒋英杰. 国防科学技术大学, 2012(04)
- [9]基于强化学习的多机器人追捕问题研究[D]. 李珺. 哈尔滨工业大学, 2010(08)
- [10]粉末衍射取向分布模型的拓展及强择优取向的强度修正[A]. 刘仕子,曹健. 第八届全国X射线衍射学术会议论文集, 2003