本文關鍵詞：面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡及其在風險評估中的應用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文以面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡為基礎,以復雜系統(tǒng)下多威脅源綜合風險評估為背景,從貝葉斯網(wǎng)絡構建、推理和復雜系統(tǒng)多威脅源風險評估幾個方面進行了研究,主要內(nèi)容如下:首先,提出了基于隸屬云的面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡參數(shù)構建方法。風險評估是一種偏于主觀的知識表達方式,應用于風險評估的貝葉斯網(wǎng)絡多以專家構建為主,而專家構建貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù)的工作量隨父節(jié)點數(shù)量呈指數(shù)增長,傳統(tǒng)的Noisy-OR構建方法僅限于節(jié)點狀態(tài)為二值的情況。本文提出一種基于隸屬云的貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù)構建方法,把Noisy-OR的二值限制拓展到多值,該方法將云的知識表達能力和貝葉斯網(wǎng)絡的推理能力相結(jié)合,以狀態(tài)組合權值為基礎,先利用少量的專家知識構建隸屬云模型,再運用狀態(tài)組合權的不確定性生成貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù),從而達到節(jié)省專家工作量的目的。實驗表明,該方法生成的貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù)的統(tǒng)計結(jié)果與專家初始給定的父節(jié)點權值相符,可以有效表達專家知識,提高建模效率。其次,提出了索引消元推理算法。針對貝葉斯網(wǎng)絡稠密樹型結(jié)構推理計算復雜度高、難化簡的問題,提出了索引消元推理算法。該算法分析運用了硬證據(jù)離散化和軟證據(jù)概率連續(xù)的特點,將普通的CPT表分為索引表和計算表兩個部分,即將推理運算分為硬證據(jù)索引及軟件證據(jù)計算兩個部分,在計算硬證據(jù)時使用索引表,在計算軟證據(jù)時使用計算表,從而使計算復雜度僅依賴于軟證據(jù)的數(shù)量。實驗證明,該算法在硬證據(jù)比例高于40%的條件下,兼容了消元推理算法和團樹推理算法的優(yōu)點,且效率上有較大提升。然后,提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡對象融合的多威脅源風險評估方法。針對復雜系統(tǒng)威脅源數(shù)量變化,模型復雜且修改維護困難等問題,將面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡與信息熵理論相結(jié)合,提出基于對象累積融合的多威脅源綜合風險評估方法。該方法為每類威脅源分別設計貝葉斯網(wǎng)絡類,并根據(jù)威脅源的數(shù)量動態(tài)地實例化威脅源對象并分別推理評估,然后運用信息熵理論去除單威脅源評估結(jié)果中的不確定性因素進行累積融合計算,從而得到最終的評估結(jié)果。實驗證明,該方法能夠有效地應用于復雜系統(tǒng)多威脅源風險評估。最后,設計并實現(xiàn)了多威脅源綜合風險評估系統(tǒng)軟件。根據(jù)本文提出的面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡構建、推理和多威脅源風險評估方法,通過分析風險評估的一般需求,設計了多威脅源風險評估系統(tǒng)用例圖,進行了功能模塊分解,給出了模塊間的接口關系,設計實現(xiàn)了多威脅源綜合風險評估系統(tǒng),并通過實驗驗證了該系統(tǒng)的有效性和可靠性。
【關鍵詞】：面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡 消元推理 風險評估 隸屬云 信息熵 信息融合
【學位授予單位】：南京航空航天大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.52
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 注釋表11-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.1.1 研究背景12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 風險評估方法研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.2 面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡16-17
• 1.3 論文的主要工作及結(jié)構17-20
• 第二章 云參數(shù)貝葉斯網(wǎng)絡及索引消元推理算法20-38
• 2.1 面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡概述20-22
• 2.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡概述20-21
• 2.1.2 面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡21-22
• 2.2 基于隸屬云的貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù)構建方法22-30
• 2.2.1 云模型基礎理論23-24
• 2.2.2 基于隸屬云的貝葉斯網(wǎng)絡參數(shù)構建方法24-27
• 2.2.3 實驗分析27-30
• 2.3 基于索引的貝葉斯網(wǎng)絡消元推理算法30-36
• 2.3.1 貝葉斯網(wǎng)絡推理算法概述30-31
• 2.3.2 基于索引的消元推理算法31-34
• 2.3.3 實驗數(shù)據(jù)分析34-36
• 2.4 本章小結(jié)36-38
• 第三章 基于面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡的風險評估方法38-58
• 3.1 基于面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡風險評估方法概述38-39
• 3.2 基于對象融合的多威脅源綜合風險評估模型39-49
• 3.2.1 基于對象融合的的多威脅源綜合風險評估框架39-41
• 3.2.2 單威脅源風險評估類的構建流程41-43
• 3.2.3 基于I-VE和團樹混合算法的評估推理流程43-45
• 3.2.4 基于信息熵的貝葉斯網(wǎng)絡風險評估對象融合方法45-49
• 3.3 基于OFRA的地下指揮所暴露風險綜合評估49-57
• 3.3.1 暴露風險威脅源評估類模型構建49-54
• 3.3.2 實例化及對象推理融合運算54-56
• 3.3.3 實驗算法分析56-57
• 3.4 本章小結(jié)57-58
• 第四章 基于面向?qū)ο筘惾~斯網(wǎng)絡多威脅源風綜合險評估系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)58-72
• 4.1 多威脅源綜合風險評估系統(tǒng)概述58-60
• 4.1.1 多威脅源綜合風險評估系統(tǒng)背景58
• 4.1.2 多威脅源綜合風險評估系統(tǒng)開發(fā)環(huán)境58
• 4.1.3 多威脅源綜合風險評估系統(tǒng)功能需求58-60
• 4.2 多威脅源綜合風險評估系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)60-69
• 4.2.1 多威脅源綜合風險評估系統(tǒng)模塊設計60-66
• 4.2.2 界面總體設計66-69
• 4.3 多威脅源風險評估系統(tǒng)仿真運行69-71
• 4.3.1 多威脅風險評估系統(tǒng)仿真運行過程69-71
• 4.3.2 仿真實驗結(jié)果71
• 4.4 本章小結(jié)71-72
• 第五章 總結(jié)與展望72-74
• 5.1 論文總結(jié)72-73
• 5.2 研究工作展望73-74
• 參考文獻74-78
• 致謝78-79
• 在學期間的研究成果及發(fā)表的論文79

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