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公开(公告)号：CN113132163B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202110423286.4
申请日：2021-04-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种分布式系统的优化方法，所述优化方法包括如下步骤：建立表征分布式系统的复杂网络模型；基于复杂网络模型表征的分布式系统的弹性综合指标对所述复杂网络模型进行优化，直到所述弹性综合指标不小于弹性阈值，获得优化后的复杂网络模型；根据优化后的复杂网络模型对所述分布式系统进行优化，以至少提高所述分布式系统的恢复能力。本发明基于能反应分布式系统内的各个组件与整体的相关关系的复杂网络对分布式网络进行建模，得到复杂网络模型，进而基于该复杂网络模型计算分布式系统的弹性综合指标，基于该弹性综合指标对该分布式系统进行优化设计，提升了分布式系统的恢复能力，进而提高分布式系统的抗干扰性。
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公开(公告)号：CN113742195A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111097887.7
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯神经网络的系统健康状态预测方法，包括：将系统结构的各节点进行划分，得到第一整合节点和第二整合节点；基于所述第一整合节点建立原始多层级系统贝叶斯网络模型，得到第一整合节点的状态分布预测结果，基于所述第二整合节点建立深度学习模型及贝叶斯网络模型，得到第二整合节点的状态分布预测结果；将所述第一整合节点的状态分布预测结果和所述第二整合节点的状态分布预测结果进行整合，实现系统整体的健康状态预测。本发明有效利用了健康状态监测数据，避免了数据重叠和耦合的情况；利用贝叶斯神经网络将系统状态进行划分并预测，有效指导后续系统的运行和维护。
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公开(公告)号：CN113132163A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110423286.4
申请日：2021-04-20
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种分布式系统的优化方法，所述优化方法包括如下步骤：建立表征分布式系统的复杂网络模型；基于复杂网络模型表征的分布式系统的弹性综合指标对所述复杂网络模型进行优化，直到所述弹性综合指标不小于弹性阈值，获得优化后的复杂网络模型；根据优化后的复杂网络模型对所述分布式系统进行优化，以至少提高所述分布式系统的恢复能力。本发明基于能反应分布式系统内的各个组件与整体的相关关系的复杂网络对分布式网络进行建模，得到复杂网络模型，进而基于该复杂网络模型计算分布式系统的弹性综合指标，基于该弹性综合指标对该分布式系统进行优化设计，提升了分布式系统的恢复能力，进而提高分布式系统的抗干扰性。
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公开(公告)号：CN113742195B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111097887.7
申请日：2021-09-18
Applicant: 北京航空航天大学
Abstract: 本发明涉及一种基于贝叶斯神经网络的系统健康状态预测方法，包括：将系统结构的各节点进行划分，得到第一整合节点和第二整合节点；基于所述第一整合节点建立原始多层级系统贝叶斯网络模型，得到第一整合节点的状态分布预测结果，基于所述第二整合节点建立深度学习模型及贝叶斯网络模型，得到第二整合节点的状态分布预测结果；将所述第一整合节点的状态分布预测结果和所述第二整合节点的状态分布预测结果进行整合，实现系统整体的健康状态预测。本发明有效利用了健康状态监测数据，避免了数据重叠和耦合的情况；利用贝叶斯神经网络将系统状态进行划分并预测，有效指导后续系统的运行和维护。
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