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基于D-S证据理论的岩爆预测方法研究 被引量:1
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作者 高永涛 朱强 +1 位作者 吴顺川 王勇兵 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期244-251,共8页
为了有效预测岩爆,提出基于D-S证据理论的岩爆预测方法.首先,选取与岩爆发生相关的6个指标因素作为证据体,并通过模糊物元框架和正态型隶属度函数构建证据体的基本概率分配.然后,利用K均值将证据体分类,并提出簇内证据用传统方式融合而... 为了有效预测岩爆,提出基于D-S证据理论的岩爆预测方法.首先,选取与岩爆发生相关的6个指标因素作为证据体,并通过模糊物元框架和正态型隶属度函数构建证据体的基本概率分配.然后,利用K均值将证据体分类,并提出簇内证据用传统方式融合而簇间证据用权重方式融合的组合融合规则,以减轻高冲突证据融合的不利影响.最后,将模型应用在秦岭终南山公路隧道2号竖井工程,且与经验方法对比.为了分析预测过程的不确定性和估计岩爆发生概率,采用蒙特卡洛模拟进行抽样仿真,并通过Spearman秩相关系数衡量输入指标的全局敏感性.研究结果表明:输入指标在不同的岩爆案例的影响程度差异较大且方向不同;5个岩爆案例的发生概率在40.8%~70.1%之间.该模型表现出优异的预测分类性能,可为深埋地下工程岩爆预测提供参考. 展开更多
关键词 岩石力学 岩爆预测 d-s证据理论 模糊物元 K均值
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基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流母线串联电弧故障检测 被引量:1
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作者 李岩 刘鑫月 +2 位作者 乔俊杰 王毛桃 王鹏 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2024年第5期58-67,共10页
直流母线是光伏系统输出能源的主干道,由于长期曝晒、风化等作用,电缆、连接器等组件劣化,光伏系统直流母线中发生电弧的可能性急剧上升,极易引发火灾、触电等事故。在光伏系统中,串联电弧故障将使回路电流下降,传统的过流保护无法识别... 直流母线是光伏系统输出能源的主干道,由于长期曝晒、风化等作用,电缆、连接器等组件劣化,光伏系统直流母线中发生电弧的可能性急剧上升,极易引发火灾、触电等事故。在光伏系统中,串联电弧故障将使回路电流下降,传统的过流保护无法识别。因此,本文提出基于深度学习和证据理论(D-S)的方法来识别串联电弧故障,该方法基于并联电容器电流和电压信号,采用一维卷积神经网络(1DCNN)对检测数据进行电弧识别;在此基础上将基于单个传感数据的识别结果作为证据,运用D-S多信息合成法则计算得到信度分配,最后利用决策规则判断是否发生串联电弧故障。搭建多参数可调模型获取数据进行测试,结果表明:使用1DCNN识别方法,基于并联电容器电流和电压信号的串联电弧识别准确率分别为97.19%和94.98%,而基于1DCNN和D-S多信息融合的光伏系统直流串联电弧故障检测的识别准确率可提升至99%以上。 展开更多
关键词 光伏系统 1DCNN 串联电弧故障 d-s多元信息融合 故障检测
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D-S证据理论在空中目标识别中的应用现状与展望
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作者 余付平 黄益恒 +2 位作者 沈堤 李靖宇 房瑞跃 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期75-86,共12页
D-S证据理论作为一种多源信息融合工具,在空中目标识别领域中得到了广泛应用。对D-S证据理论进行了概述;简要梳理了D-S证据理论在空中目标识别领域中的发展脉络,并提出应用中需要解决的三类关键问题;围绕上述问题,重点对该领域中的BPA... D-S证据理论作为一种多源信息融合工具,在空中目标识别领域中得到了广泛应用。对D-S证据理论进行了概述;简要梳理了D-S证据理论在空中目标识别领域中的发展脉络,并提出应用中需要解决的三类关键问题;围绕上述问题,重点对该领域中的BPA获取、证据冲突度量、证据融合的应用现状进行综述;最后,基于空域控制视角,对D-S证据理论在该领域中的应用进行了展望。研究可为空中目标识别领域的理论发展和工程应用提供参考。 展开更多
关键词 空中目标识别 d-s证据理论 BPA 证据冲突 证据融合
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D-S理论和Markov链组合的桥梁性能退化预测研究
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作者 杨国俊 田里 +2 位作者 唐光武 毛建博 杜永峰 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2024年第4期416-428,共13页
为准确预测桥梁性能退化,考虑到数据随机性和微小扰动发生状态跳跃,提出了一种D-S(Dempster-Shafer)证据理论和Markov链组合的桥梁性能退化组合预测模型和性能退化率的概念.该模型基于指数平滑(exponential smoothing,ES)方法获得新的... 为准确预测桥梁性能退化,考虑到数据随机性和微小扰动发生状态跳跃,提出了一种D-S(Dempster-Shafer)证据理论和Markov链组合的桥梁性能退化组合预测模型和性能退化率的概念.该模型基于指数平滑(exponential smoothing,ES)方法获得新的预测数据序列,并利用Markov链和D-S理论不断进行优化,从而实现桥梁性能退化的组合预测.实际工程的应用结果表明:性能退化率可以直观地表征在梁性能退化的速度.其次,该模型的平均相对误差为1.54%,较于回归、灰色和模糊加权Markov链模型,精度分别提高了1.11%,0.88%和2.8%,而后验差比值为0.242,小于0.35;模型的标准差为9.021,相比其他模型分别减小了3.978,3.405和7.500,而变异系数为0.109,均小于其他模型,验证了组合预测模型在精度和稳定性方面的优越性,可为在役桥梁结构性能退化预测与维护提供理论基础. 展开更多
关键词 桥梁工程 性能退化预测 d-s证据理论 MARKOV链 组合预测模型 桥梁性能退化率
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基于CD-BSMOTE的D-S证据融合变压器故障诊断
5
作者 鲁玲 高诚 +3 位作者 熊威 龚康 马辉 张鑫 《水电能源科学》 北大核心 2024年第5期192-196,共5页
针对变压器油中溶解气体数据集不均衡特性对故障诊断结果的影响,提出一种基于清除临界点改进的边界合成少数类过采样算法均衡数据集和Pearson冲突距离改进D-S证据融合的变压器故障诊断模型。首先,对少数类样本进行均衡化处理,根据K-mean... 针对变压器油中溶解气体数据集不均衡特性对故障诊断结果的影响,提出一种基于清除临界点改进的边界合成少数类过采样算法均衡数据集和Pearson冲突距离改进D-S证据融合的变压器故障诊断模型。首先,对少数类样本进行均衡化处理,根据K-means聚类结果清除处于临界位置的样本;其次,搭建梯度提升树、随机森林、BP神经网络的故障诊断模型,实现变压器故障初步诊断;接着引入Pearson冲突距离改进D-S证据融合模型,实现诊断结果的融合决策;最后,经实际算例分析,诊断精确率达到92.65%。结果表明,所建模型能有效解决数据不平衡对诊断结果的影响,提高故障诊断精度。 展开更多
关键词 故障诊断 油中溶解气体分析 边界合成少数类过采样 Pearson冲突距离 d-s证据融合
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基于加权D-S证据理论的旋翼故障诊断
6
作者 高亚东 张传壮 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2024年第1期66-75,共10页
旋翼作为直升机的升力面和操作面,其健康状态对直升机的安全至关重要。旋翼故障诊断技术仍是直升机健康与使用监测系统(Health and usage monitoring system, HUMS)领域的薄弱环节,开发旋翼故障诊断技术具有重要价值。基于信息融合技术... 旋翼作为直升机的升力面和操作面,其健康状态对直升机的安全至关重要。旋翼故障诊断技术仍是直升机健康与使用监测系统(Health and usage monitoring system, HUMS)领域的薄弱环节,开发旋翼故障诊断技术具有重要价值。基于信息融合技术,首先分析了旋翼故障的诊断机理,建立了旋翼故障模型,通过流固耦合仿真获取了不同故障下桨叶、轮毂和机身的故障特征信息,生成数据集进行网络训练和验证。然后,利用遗传算法反向传播(Genetic algorithm-backpropagation, GA-BP)优化神经网络诊断3种类型的直升机旋翼故障,即后缘调整片误调、变距拉杆误调和桨叶质量不平衡。3个逐级神经网络分别对旋翼故障类型、故障位置和故障程度进行了诊断识别。最后采用加权的Dempster-Shafer(D-S)证据理论对旋翼故障进行诊断和分析。结果证明基于改进D-S证据理论的旋翼故障诊断方法能够成功应用到旋翼故障诊断中,并具有良好的识别效果。 展开更多
关键词 旋翼系统 故障诊断 GA-BP神经网络 信息融合技术 d-s证据理论
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基于D-S证据理论改进AHP-熵权的流域洪涝灾害评估研究
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作者 苑希民 高瑞梅 +1 位作者 田福昌 侯玮 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期9-16,共8页
考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性以及承灾体易损性,选取指标构建小清河流域洪涝灾害风险评估指标体系,提出一种基于D-S证据理论的改进AHP-熵权法计算指标权重,求取洪涝灾害风险指数,运用自然断点分级法确定洪涝灾害风险等级,分析小... 考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性以及承灾体易损性,选取指标构建小清河流域洪涝灾害风险评估指标体系,提出一种基于D-S证据理论的改进AHP-熵权法计算指标权重,求取洪涝灾害风险指数,运用自然断点分级法确定洪涝灾害风险等级,分析小清河流域洪涝灾害风险空间分布情况。结果表明:小清河流域洪涝灾害风险总体上表现出南低北高的趋势,其中高风险区和较高风险区分别占流域面积的8.7%和14.3%,主要分布在小清河干流以及主要支流两岸。所得评估结果同“利奇马”台风发生期间实际洪灾风险分布情况一致,对比证明基于D-S证据理论的改进AHP-熵权法优于AHP和熵权法,可为小清河流域防洪减灾决策提供依据。 展开更多
关键词 d-s证据理论 AHP 熵权法 洪涝灾害评估 小清河流域
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基于D-S证据理论的农作物气候品质预测方法研究:以晚熟杂交柑橘春见为例
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作者 付世军 李梦 +6 位作者 杨晓兵 何震 袁佳阳 刘书慧 徐越 卢德全 张利平 《贵州农业科学》 CAS 2024年第5期122-132,共11页
【目的】基于多源气象数据构建果实品质(糖含量等级)预测模型,为科学评价果实气候品质及深入挖掘农产品气候资源提供科学依据。【方法】以晚熟柑橘春见果实为研究对象,利用多源数据融合技术、人工神经网络(BP神经网络、RBF神经网络和El... 【目的】基于多源气象数据构建果实品质(糖含量等级)预测模型,为科学评价果实气候品质及深入挖掘农产品气候资源提供科学依据。【方法】以晚熟柑橘春见果实为研究对象,利用多源数据融合技术、人工神经网络(BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络)和D-S证据理论,包括气象数据质量控制、特征选取、特征级融合、决策级融合4个步骤,构建基于多源气象数据的果实品质(糖含量等级)预测模型。【结果】春见果实品质预测模型采用BP神经网络预测结果总体准确率为87.50%,平均绝对误差(MAE)为0.150,均方根误差(RMSE)为0.447;RBF神经网络预测结果总体准确率为85.00%,MAE为0.175,RMSE为0.474;Elman神经网络预测结果总体准确率为87.50%,MAE为0.150,RMSE为0.447;D-S证据理论决策融合总体预测准确率达95.20%,分别较BP神经网络、RBF神经网络和Elman神经网络提升7.7百分点、10.2百分点和7.7百分点,MAE和RMSE分别为0.040和0.214,均明显降低。【结论】D-S证据理论决策融合后的果实品质预测准确率相比单一神经网络预测更高、误差更小。 展开更多
关键词 晚熟柑橘 春见 气候品质 多源数据融合 BP神经网络 RBF神经网络 ELMAN神经网络 d-s证据理论
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基于D-S证据理论的配电网接地故障原因综合辨识模型
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作者 胡云鹏 都成刚 +4 位作者 齐军 郑日红 阿敏夫 张浩 梁永亮 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第10期133-142,共10页
单相接地故障(single-phase-to-ground fault,SPGF)是配电网中最常见的故障,严重影响配电系统的可靠性和安全性,准确辨识SPGF可以提高配电网接地故障处理的精细化水平。首先,从故障波形中提取能有效反映不同接地故障原因的多域特征组成... 单相接地故障(single-phase-to-ground fault,SPGF)是配电网中最常见的故障,严重影响配电系统的可靠性和安全性,准确辨识SPGF可以提高配电网接地故障处理的精细化水平。首先,从故障波形中提取能有效反映不同接地故障原因的多域特征组成候选波形特征集,通过多元方差法分析波形特征与接地故障原因的相关性,筛选识别接地故障原因的有效特征;然后,分别设计基于极限学习机和支持向量机的故障原因辨识模型,利用Dempster-Shafer(D-S)证据融合理论对模型的识别结果进行融合,建立了接地故障原因综合辨识模型;最后,基于现场数据对所建立的综合辨识模型的有效性进行了验证,结果表明综合辨识模型优于任何单一辨识模型,验证了该模型的优势和可行性。 展开更多
关键词 接地故障原因 单相接地故障 极限学习机 支持向量机 d-s证据理论
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改进YOLOv7-tiny与D-S理论结合的实验室人员行为检测研究
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作者 杨永亮 曹敏 +4 位作者 徐凌桦 王霄 杨靖 王涛 冯平平 《现代电子技术》 北大核心 2024年第19期153-160,共8页
针对目前实验室场景缺少对人员行为检测的方法,且主流算法精度低、误检率高的问题,文中提出一种改进YOLOv7-tiny的人员行为检测算法,并通过多源信息融合,提高人员行为在实际实验室场景中的识别准确率。首先,在检测算法主干网络引入Ghost... 针对目前实验室场景缺少对人员行为检测的方法,且主流算法精度低、误检率高的问题,文中提出一种改进YOLOv7-tiny的人员行为检测算法,并通过多源信息融合,提高人员行为在实际实验室场景中的识别准确率。首先,在检测算法主干网络引入GhostNetV2轻量化网络,进一步降低模型计算量和复杂度;其次,在颈部网络嵌入改进后的CBAM_E注意力模块,加强目标重要特征的提取;再次,在预测端使用SIoU替换原有的损失函数,减少角度因素和边界框回归精度的影响。检测结果表明,相较于YOLOv7-tiny,文中算法精度提升10.08%,模型参数量和复杂度分别下降36.45%和46.76%。最后通过将检测数据与传感器采集数据运用D-S证据理论进行信息融合后发现,人员不规范行为检测的误检率得到有效降低。结果表明,该方法可实现对实验室人员不规范行为的有效检测。 展开更多
关键词 实验室场景 人员行为 YOLOv7-tiny 轻量化网络 注意力模块 损失函数 d-s证据理论 信息融合
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基于改进D-S理论的多时刻空中目标威胁评估
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作者 李山 权文 +2 位作者 李昉 苏力德 黄呈祥 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期48-52,共5页
针对单时刻空中目标威胁评估存在的抗干扰能力弱、可靠性不足等问题,建立一种基于改进D-S证据理论的多时刻空中目标威胁评估模型。首先,根据空战时间线,定义多时刻空中目标威胁评估时段范围;然后,在单时刻空中目标威胁等级概率分配基础... 针对单时刻空中目标威胁评估存在的抗干扰能力弱、可靠性不足等问题,建立一种基于改进D-S证据理论的多时刻空中目标威胁评估模型。首先,根据空战时间线,定义多时刻空中目标威胁评估时段范围;然后,在单时刻空中目标威胁等级概率分配基础上,利用D-S证据理论融合各时刻证据信息;同时,针对D-S证据理论不能处理高冲突证据的弊端及其现有改进方法计算量较大的不足,引入偏移度的概念,确定各时刻证据源权重,对加权证据进行D-S融合。数值算例表明,该模型算法复杂度低;能有效处理波动数据、稳定性强,并且可减弱高冲突证据融合对威胁评估带来的不利影响,为最终决策提供了更准确的判别依据。 展开更多
关键词 威胁评估 空中目标 d-s证据理论 偏移度
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基于改进D-S证据理论选择性集成的边坡稳定性评价
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作者 张化进 吴顺川 李兵磊 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第9期229-236,共8页
针对边坡稳定性预测算法选择困难和单个模型误判风险大的问题,建立了基于改进D-S证据理论选择性集成的边坡稳定性评价方法,为边坡稳定性初步评价提供方法依据。基于边坡稳定性主要影响因素,通过极限平衡法构建了大型边坡稳定性评价数据... 针对边坡稳定性预测算法选择困难和单个模型误判风险大的问题,建立了基于改进D-S证据理论选择性集成的边坡稳定性评价方法,为边坡稳定性初步评价提供方法依据。基于边坡稳定性主要影响因素,通过极限平衡法构建了大型边坡稳定性评价数据集。引入基于边界距离最小化的基学习器选择技术,提升选择性集成模型的泛化能力。提出了改进D-S证据理论融合基学习器信息,降低了选择性集成模型决策过程中的不确定性和模糊性,解决了现有边坡稳定性评价模型易误判和结果非一致性问题。仿真试验结果表明:改进D-S证据理论选择性集成方法无需复杂的数值建模与计算迭代过程,可直接客观地评判边坡稳定性状态,并从信息论角度给出边坡失稳概率。对比传统机器学习方法,该方法有效提高了边坡稳定性的预测准确率,同时降低了预测结果的不确定性,实现了速度快、精度高、稳健性好的广域尺度边坡稳定性评价。 展开更多
关键词 边坡稳定性 d-s证据理论 集成学习 选择性集成 失稳概率
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Tree allometry responses to competition and complementarity in mixed-species plantations of Betula alnoides
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作者 Boyao Chen Kaili Liu +5 位作者 Chunsheng Wang Junjie Guo Junkun Lu Lin Chen Zhigang Zhao Jie Zeng 《Forest Ecosystems》 SCIE CSCD 2024年第4期469-479,共11页
Tree allometry plays a crucial role in tree survival,stability,and timber quantity and quality of mixed-species plantations.However,the responses of tree allometry to resource utilisation within the framework of inter... Tree allometry plays a crucial role in tree survival,stability,and timber quantity and quality of mixed-species plantations.However,the responses of tree allometry to resource utilisation within the framework of interspecific competition and complementarity remain poorly understood.Taking into consideration strong-and weakspace competition(SC and WC),as well as N_(2)-fixing and non-N_(2)-fixing tree species(FN and nFN),a mixedspecies planting trial was conducted for Betula alnoides,a pioneer tree species,which was separately mixed with Acacia melanoxylon(SC+FN),Erythrophleum fordii(WC+FN),Eucalyptus cloeziana(SC+nFN)and Pinus kesiya var.langbianensis(WC+nFN)in southern China.Six years after planting,tree growth,total nitrogen(N)and carbon(C)contents,and the natural abundances of^(15)N and^(13)C in the leaves were measured for each species,and the mycorrhizal colonisation rates of B.alnoides were investigated under each treatment.Allometric variations and their relationships with space competition and nutrient-related factors were analyzed.The results showed a consistent effect of space competition on the height-diameter relationship of B.alnoides in mixtures with FN or nFN.The tree height growth of B.alnoides was significantly promoted under high space competition,and growth in diameter at breast height(DBH),tree height and crown size were all expedited in mixtures with FN.The symbiotic relationship between ectomycorrhizal fungi and B.alnoides was significantly influenced by both space competition and N_(2) fixation by the accompanying tree species,whereas such significant effects were absent for arbuscular mycorrhizal fungi.Furthermore,high space competition significantly decreased the water use efficiency(WUE)of B.alnoides,and its N use efficiency(NUE)was much lower in the FN mixtures.Structural equation modeling further demonstrated that the stem allometry of B.alnoides was affected by its NUE and WUE via changes in its height growth,and crown allometry was influenced by the mycorrhizal symbiotic relationship.Our findings provide new insights into the mechanisms driving tree allometric responses to above-and belowground resource competition and complementarity in mixed-species plantations,which are instructive for the establishment of mixed-species plantations. 展开更多
关键词 Allometric relationship Resources competition and complementarity Mixed-species forest Tree-fungal symbiotic relationship N_2-fixing tree species Resource utilisation strategies
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基于云模型和改进D-S证据理论的浓香型白酒发酵质量评估方法
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作者 陈博 杨亭榆 +1 位作者 刘艾萌 赖冬寅 《科技和产业》 2024年第9期164-169,共6页
黄水是浓香型白酒发酵特有的副产物,黄水参数一定程度反映了发酵质量。基于黄水的酸度、还原糖、酒精度等关键参数,采用云模型与改进的D-S(Dempster-Shafer)证据理论,实现对白酒发酵质量的定量评估。基于黄水关键参数建立隶属度云模型,... 黄水是浓香型白酒发酵特有的副产物,黄水参数一定程度反映了发酵质量。基于黄水的酸度、还原糖、酒精度等关键参数,采用云模型与改进的D-S(Dempster-Shafer)证据理论,实现对白酒发酵质量的定量评估。基于黄水关键参数建立隶属度云模型,使用云模型判定样本在各发酵质量判定区间的隶属度情况。同时对D-S证据理论的冲突系数计算方式进行改进,使得信息融合结果更具代表性。提出一种浓香型白酒发酵质量的综合评估方法,降低了人工判别的主观性。 展开更多
关键词 浓香型白酒 黄水 云模型 d-s(Dempster-Shafer)证据理论 合成算法
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基于最大信息系数法和邓熵的D-S证据理论改进
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作者 王刚 徐维磊 田裕鹏 《计算机应用文摘》 2024年第4期114-118,123,共6页
物联网中大量传感器采集的数据存在不确定性,针对D-S证据理论在处理冲突证据时融合决策结果与事实相悖的问题,文章提出一种新的基于改进D-S证据理论的多传感器数据融合算法,首先使用最大信息系数法计算证据间的可信度;然后结合信息熵对... 物联网中大量传感器采集的数据存在不确定性,针对D-S证据理论在处理冲突证据时融合决策结果与事实相悖的问题,文章提出一种新的基于改进D-S证据理论的多传感器数据融合算法,首先使用最大信息系数法计算证据间的可信度;然后结合信息熵对证据的不确定度进行分析,以确定新的权重;最后使用Dempster组合规则得到融合结果。算例分析表明,文章所提方法能有效融合冲突证据,较经典算法有较高的基本概率分配。将所提方法用于传感器数据处理,不仅能降低数据中存在的不确定性,还能有效处理D-S理论中的冲突问题,从而得到较为准确的融合结果。 展开更多
关键词 d-s证据理论 最大信息系数 邓熵 数据融合
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基于D-S证据融合理论的轨道电路补偿电容故障判决方法研究 被引量:1
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作者 罗依梦 许庆阳 +2 位作者 段贺辉 徐永波 王泽宇 《铁道通信信号》 2024年第2期32-39,共8页
在铁路信号系统动态检测数据中,地面轨道电路的补偿电容脉冲检测信号和轨道电路感应电压数据均可反映补偿电容的工作状态。针对单一来源数据进行补偿电容故障判别误报率高的问题,提出一种基于D-S证据融合理论的补偿电容故障判决方法。首... 在铁路信号系统动态检测数据中,地面轨道电路的补偿电容脉冲检测信号和轨道电路感应电压数据均可反映补偿电容的工作状态。针对单一来源数据进行补偿电容故障判别误报率高的问题,提出一种基于D-S证据融合理论的补偿电容故障判决方法。首先,针对补偿电容脉冲检测信号和轨道电路感应电压数据,提取出有效代表补偿电容状态的特征值,并基于该特征值进行正常/故障概率分配;其次,利用D-S证据融合理论,对单一判定结果进行融合,得到每个补偿电容的故障概率,从而实现补偿电容故障识别;最后,基于实际检测数据对所提方法进行验证。试验结果表明:相较于基于补偿电容脉冲或感应电压的单一来源数据故障识别方法,基于D-S证据融合理论的补偿电容识别准确率分别提升13%和5%,有效地提高了补偿电容故障识别准确率。 展开更多
关键词 轨道电路 补偿电容 脉冲检测信号 感应电压 故障识别 d-s证据融合理论
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基于改进D-S证据理论的相控阵雷达作战效能评估
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作者 郑丽莎 尹东亮 王旋 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1330-1336,共7页
针对相控阵雷达作战效能评估中战场环境等不确定因素的影响,采用改进Dempster-Shafer(D-S)证据理论对其进行作战效能评估方法的优化。首先,通过构建相控阵雷达作战效能评估指标体系,明确评估指标并赋值权。其次,引入Kulsinski差异和模... 针对相控阵雷达作战效能评估中战场环境等不确定因素的影响,采用改进Dempster-Shafer(D-S)证据理论对其进行作战效能评估方法的优化。首先,通过构建相控阵雷达作战效能评估指标体系,明确评估指标并赋值权。其次,引入Kulsinski差异和模糊熵方法,对传统的D-S证据理论进行改进,减少指标在融合过程中的融合权重不确定性的影响。最后,通过改进D-S证据理论对评估指标进行数据融合,建立评估准确性较高的相控阵雷达作战效能评估模型。通过算例验证分析,所提方法能够有效减少融合过程中的不确定性影响,可实现相控阵雷达作战效能评估的目的,提高作战效能评估精度。 展开更多
关键词 相控阵雷达 Dempster-Shafer(d-s)证据理论 作战效能评估 Kulsinski差异 模糊熵
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基于神经网络和D-S证据理论的高速列车轴箱轴承故障诊断方法
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作者 宁善平 赵晨 +1 位作者 武文星 黄院芳 《广东交通职业技术学院学报》 2024年第4期59-63,共5页
针对传感器采集的单一信号在轴承故障诊断精度偏低的问题,提出了基于神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法。首先针对高速列车轴向轴承非平稳振动信号,采用小波包进行3层分解,提出各频段重构系数幅值的平方和作为能量特征参数,构建故障... 针对传感器采集的单一信号在轴承故障诊断精度偏低的问题,提出了基于神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法。首先针对高速列车轴向轴承非平稳振动信号,采用小波包进行3层分解,提出各频段重构系数幅值的平方和作为能量特征参数,构建故障特征向量;然后利用BP神经网络识别轴承的故障特征,进而根据D-S证据理论融合规则对BP神经网络的识别结果进行最终识别。实验仿真结果表明,与单一传感器的故障诊断方法相比,本文所提方法的故障诊断率提高了2.5%,达到了97.5%。 展开更多
关键词 轴箱轴承 小波包分解 BP神经网络 d-s证据理论
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基于D-S多信息融合的风电状态监测算法研究
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作者 李凤格 卢晓光 《机械设计与制造工程》 2024年第7期75-80,共6页
为提升风电机组状态监测的自动化、智能化数据分析能力,实现风电机组运行状态智能诊断目标,在风电状态监测数据处理过程中引入了D-S证据理论,形成了多信息融合的风机智能监测系统。首先以齿轮传动模型为例研究了齿轮故障特征的提取方法... 为提升风电机组状态监测的自动化、智能化数据分析能力,实现风电机组运行状态智能诊断目标,在风电状态监测数据处理过程中引入了D-S证据理论,形成了多信息融合的风机智能监测系统。首先以齿轮传动模型为例研究了齿轮故障特征的提取方法;然后分析了用隶属度函数表示相应故障特征的过程;接着建立了基于D-S数据融合的智能化故障报警系统,实现了风电机组状态监测的自动化预警,并使预警准确度提升到可工程化应用水平;最后通过现场应用来检测算法的报警准确性。结果表明,经D-S多信息融合算法过滤,可大量减少单一预警指标误报率,且已预警故障经检测验证,预警正确率达100%。 展开更多
关键词 d-s证据理论 状态监测 风力发电机组 智能诊断
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维持性血液透析患者血清FGF23、D-ser水平与听力障碍的相关性研究
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作者 杨振昊 范伟峰 +4 位作者 吴青 张丽红 余莹 杨麟 牛建英 《疑难病杂志》 CAS 2024年第8期950-954,960,共6页
目的探讨维持性血液透析(MHD)患者血清成纤维细胞生长因子23(FGF23)、D-丝氨酸(D-ser)水平与听力障碍的相关性。方法选取2021年1月—2023年12月复旦大学附属上海市第五人民医院肾内科收治MHD患者80例,其中合并听力障碍40例作为听力障碍... 目的探讨维持性血液透析(MHD)患者血清成纤维细胞生长因子23(FGF23)、D-丝氨酸(D-ser)水平与听力障碍的相关性。方法选取2021年1月—2023年12月复旦大学附属上海市第五人民医院肾内科收治MHD患者80例,其中合并听力障碍40例作为听力障碍组,未合并听力障碍40例为非听力障碍组,同期医院体检健康者40例为健康对照组;采用酶联免疫吸附法与高效液相色谱荧光法检测血清FGF23与D-ser水平;通过Spearman/Pearson相关系数分析MHD患者血清FGF23、D-ser水平与平均听阈(PTA)的相关性,多因素Logistic回归分析MHD患者听力障碍的影响因素,ROC曲线分析血清FGF23、D-ser水平对MHD患者听力障碍的预测价值。结果血清FGF23、D-ser水平比较,听力障碍组>非听力障碍组>健康对照组(F/P=69.767/<0.001、307.552/<0.001);Spearman/Pearson相关性显示,MHD患者血清FGF23、D-ser水平与PTA呈正相关(r_(s)/P=0.649/<0.001、0.669/<0.001)。多因素Logistic回归分析显示,透析龄长、FGF23高、D-ser高为MHD患者听力障碍的独立危险因素[OR(95%CI)=1.036(1.007~1.065)、1.018(1.006~1.029)、1.526(1.145~2.033)];ROC曲线显示,血清FGF23、D-ser水平及二者联合预测MHD患者听力障碍的曲线下面积(AUC)分别为0.773、0.788、0.880,二者联合大于二者各自单独预测(Z/P=2.409/0.016、2.344/0.019)。结论MHD患者血清FGF23、D-ser水平升高是听力障碍的独立危险因素,二者联合预测MHD患者听力障碍的价值较高。 展开更多
关键词 维持性血液透析 听力障碍 成纤维细胞生长因子23 d-丝氨酸 预测价值
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