基于D-S证据推理的车辆导航系统地图匹配算法

研究地图匹配算法中的匹配道路的选择问题 ,提出基于 D- S证据推理理论的地图匹配算法 .根据 D- S证据推理的基本原理 ,结合车辆行驶情况 ,给出当前时刻车辆位置信息和方向信息的基本概率分布函数的设计方法 .按照 D- S合成公式 ,对位置和方向信息进行融合 ,并根据融合结果选择匹配道路 .在设计方法中 ,引入位置信息和方向信息的可靠性参数 .仿真结果表明 ,该方法是行之有效的 ,通过适当地调整可靠性参数的值 。

D-S证据推理在信息融合应用中的存在问题及改进

在不确定性处理算法中 ,D -S证据推理方法具有较好的应用结果。阐述了D -S证据推理及其在多传感器信息融合中的应用 ,重点论述了证据理论中尚待解决的问题。针对D -S组合规则无法解决冲突证据这一情况 ,提出了引入修正因子的改进方法来体现证据子集大小。仿真结果表明 ,该方法能够将证据权重聚焦到集合中更小的子集 ,并解决了不一致证据的合成问题 ,使组合结果更加直观。最后讨论了D

结合D-S证据推理的贝叶斯网络法在配电网可靠性评估中的应用

D-S证据理论的不确定推理方法,能够很好地处理具有模糊和不确定信息的合成问题。本文针对配电网可靠性评估中原始参数的不完整或者主观性参数对评估结果的影响,将D-S证据推理方法与传统的贝叶斯网络法相结合,进行配电系统的可靠性评估。通过构造信任函数、似然函数和多状态的节点模型,建立改进的贝叶斯网络模型。该方法很好地解决了由于信息的不完整和不确定对可靠性评估结果造成的影响,减少了传统可靠性评估方法对设备原始参数的依赖性,更加客观地反映了系统的可靠性。通过实例分析,验证了该方法的有效性。

基于D-S证据推理的项目投资综合决策模型与应用

针对投资决策系统的不确信因素 ,阐述提取指标体系不确信度的五种方法 ;并基于 D- S证据推理建立投资项目决策模型 。

量测噪声情况下基于D-S证据推理信息融合的滑模控制

研究了 D- S证据推理多传感器信息融合方法在存在量测噪声的滑模控制中的应用 ,它有助于削弱模函数的不确定性 .由于基本可信度函数不能解析获得 ,用一个模糊系统对其予以等价 ,模糊规则后件参数由样本数据通过最小二乘法获得 .

D-S证据推理在机械故障诊断中的应用

提出了利用成熟的BP网络技术和D-S证据推理相结合进行多传感器数据融合,解决靠单一传感器获得的单一指标进行诊断所带来的不确定性.试验证明了该方法的有效性.

量测噪声情况下基于自适应D-S证据推理的滑模控制

在滑模控制中 ,当状态量测传感器存在噪声时 ,控制器不能获得准确的滑模函数信息。面向一类不确定非线性系统 ,根据滑模控制依赖滑模函数符号的特点 ,提出利用基于Dempster Shafer证据推理的多传感器信息融合方法 ,其作用是压缩滑模函数符号的不确定性 ,并基于闭环原理给出了对信息融合结果进行自适应补偿的改进方法。仿真表明了该方法的有效性。

D-S证据推理在数控机床可靠性评估中的应用研究

数控机床的可靠性评估可以利用各种有效的信息,以减少试验样本量,节约研制费用、缩短生产周期。针对数控机床可靠性评估中专家系统信息的利用,提出利用D-S证据推理方法,融和专家系统信息,降低数控机床可靠性评估中的不确定性。并给出一个应用实例,结果表明:该方法可以有效降低数控机床可靠性评估中的不确定性。

基于D-S证据推理的工程安全管理信息融合

安全在工程管理领域占有举足轻重的地位,直接影响工程企业的生存和发展。科学合理的安全评估便于及时发现工程管理领域存在的安全问题,预防事故诱发因素的萌生,而评估系统数据采集过程的不确定性决定着某些指标需收集专家信息。本文在研究D-S证据推理的基础上,论证专家安全信息的管理和融合,以提高评估质量和水平。

D-S证据推理在防空导弹武器系统研制方案优选中的应用

阐述了D-S证据推理的基本原理,探讨了D-S证据推理方法在防空导弹武器系统研制方案优选中的应用,并建立了防空导弹武器系统研制方案评估模型,最后结合具体实例进行分析.

基于D-S证据推理的多传感器战场目标识别

文中在简单介绍了多传感器信息融合技术的概念之后,详细阐明了D-S证据推理的原理及其应用于战场目标识别的方法,并进行了仿真处理。仿真结果说明,基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术,是解决目标识别问题的一种有效方法。

改进的D-S证据推理地图匹配算法

随着中国的高速发展,城市道路拓扑结构越来越复杂,一些常用的地图匹配算法难以适应当今各种复杂的道路类型,尤其是道路交叉口.针对道路交叉口易出错、稳定性差等问题,文中提出了一种改进的D-S证据推理地图匹配算法.该算法对原有算法加以改进,简化证据公式,重新确定基本概率分配函数,并引人第三个证据一历史匹配程度,利用分布式融合模型对证据加以融合,将距离和角度两个基本证据融合后的结果与历史匹配程度证据再加以融合,比较二次融合后的基本概率分配函数值来确定最佳匹配路段.对改进算法执行模拟测试,与其他三种算法相比的结果表明,在错综相连的道路交叉口区域内改进算法拥有更高的匹配准确率且单点匹配耗时更少.

基于D-S证据推理的C^3I系统效能评估

阐述了D-S证据推理的数学原理,探讨了D-S证据推理方法在C3I系统效能评估中的应用,并建立了C3I系统效能评估模型,最后结合具体实例进行分析。

基于D-S证据推理地铁工程施工安全综合评估

地铁工程施工安全呈现信息多源性和不确定性特征。为了提高地铁工程施工安全状况识别的准确性,提出了一种基于D-S证据推理的地铁工程施工安全综合评价方法。首先,归纳了施工安全信息多源性与不确定性特征,结合D-S证据推理法的特点,提出了地铁工程施工安全综合评价程序。其次,建立地铁施工安全状态识别框架、可信度分配函数、合成准则以及识别规则。最后,通过案例分析验证了该方法的可行性,为判断地铁施工安全状况提供了参考。

基于模糊D-S证据推理的城市轨道交通线路规划评价研究

城市轨道交通规划建设是保证城市经济、政治、文化以及应急安全等各方面持续发展的重要基础。随着我国综合国力的提升,城市轨道交通网络日益复杂,原有的评价指标体系对现有的线路网络运营状况不能更准确合理的进行评价,因此,亟需建立新的评价指标体系并辅以相应的评价方法进行线路以及路网的规划运营评价研究。基于此,本文从使用者、运营者、建设者等多个角度的关注问题出发,建立城市轨道交通规划评价指标体系。在评价方法上,综合分析现有评价方法存在的利弊,确定使用模糊理论与D-S证据推理方法相结合的方式,得到模糊D-S证据推理方法进行城市轨道交通线路规划评价研究。

基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术在战场目标识别中的应用

近年来,多传感器信息融合技术已经在许多领域得到了广泛的应用,该技术也可以用于战场目标识别.在简单介绍了多传感器信息融合技术的概念和方法之后,详细阐明了D-S证据推理的原理及其应用于战场目标识别的方法,并进行了仿真处理.仿真结果说明,基于D-S证据推理的多传感器信息融合技术,是解决目标识别问题的一种有效方法.

基于D-S证据推理算法的战场机动效果评估

战场机动效果评估是作战指挥员的一项重要工作。通过对战场机动时效性、机动到位率、机动隐蔽性和战斗力保持程度等主要内容的分析,建立了战场机动效果的评估指标体系,给出了基于D-S证据推理的不确定多属性决策方法及其在战场机动效果评估中的应用。以某战场的三个机动方案为例进行了仿真分析与计算,验证了该方法的有效性和合理性。

基于D-S推理的灰关联雷达辐射源识别方法研究

在战场实际环境中,多数情况下传感器设备获得辐射源的信息在时间上是冗余的。针对这种实际侦测环境,基于信息融合的思想,提出了一种新的辐射源识别方法。该方法在灰关联识别的过程中,引入 D S证据理论,通过对信号的积累和对信任度的重新分配,对识别结果进行了有效的融合,提高了辐射源的正确识别率。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性,为工程应用提供了参考。

基于D-S证据理论的GPS/MM组合系统车辆定位算法

根据分段、特征提取等地图匹配关键技术探讨了地图匹配的一般原理 ,提出了基于D S证据推理理论的GPS(GlobalPositioningSystem) MM(MapMatch ing)组合算法 ,提高了GPS单点定位精度 .仿真结果和跑车实验验证结果表明上述方法是行之有效的 .地图匹配算法不增加系统的硬件成本 ,对目前广泛应用的车载GPS导航定位系统是一个有效的解决方案 .

基于D-S推理的模糊模式识别方法

针对战场环境下数据融合系统的ESM设备获得的辐射源信息在时间上的冗余性,提出了一种基于D-S证据推理的模糊模式识别方法。该方法通过对观测样本信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了辐射源信息不确定性问题,提高了辐射源的正确识别率。最后通过单一的模糊识别和D-S证据组合的模糊识别两种方法的仿真对比实验验证了后者的有效性。