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Risk assessment of water security in Haihe River Basin during drought periods based on D-S evidence theory 被引量:7
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作者 Qian-jin DONG Xia LIU 《Water Science and Engineering》 EI CAS CSCD 2014年第2期119-132,共14页
The weights of the drought risk index (DRI), which linearly combines the reliability, resiliency, and vulnerability, are difficult to obtain due to complexities in water security during drought periods. Therefore, d... The weights of the drought risk index (DRI), which linearly combines the reliability, resiliency, and vulnerability, are difficult to obtain due to complexities in water security during drought periods. Therefore, drought entropy was used to determine the weights of the three critical indices. Conventional simulation results regarding the risk load of water security during drought periods were often regarded as precise. However, neither the simulation process nor the DRI gives any consideration to uncertainties in drought events. Therefore, the Dempster-Shafer (D-S) evidence theory and the evidential reasoning algorithm were introduced, and the DRI values were calculated with consideration of uncertainties of the three indices. The drought entropy and evidential reasoning algorithm were used in a case study of the Haihe River Basin to assess water security risks during drought periods. The results of the new DRI values in two scenarios were compared and analyzed. It is shown that the values of the DRI in the D-S evidence algorithm increase slightly from the original results of Zhang et al. (2005), and the results of risk assessment of water security during drought periods are reasonable according to the situation in the study area. This study can serve as a reference for further practical application and planning in the Haihe River Basin, and other relevant or similar studies. 展开更多
关键词 risk assessment water security drought periods entropy d-s evidence theory evidential reasoning algorithm Haihe River Basin
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基于改进D-S证据理论的煤矿通风机故障诊断 被引量:4
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作者 程加堂 熊伟 艾莉 《工业安全与环保》 北大核心 2014年第1期35-37,共3页
为了提高煤矿通风机故障诊断的准确性,提出了一种基于改进证据理论信息融合的故障诊断方法。针对强冲突证据之间的合成问题,通过引入相容系数的概念,充分考虑证据间的相容性和冲突性,建立了一种新的证据权重的确定方法。在对原始证据进... 为了提高煤矿通风机故障诊断的准确性,提出了一种基于改进证据理论信息融合的故障诊断方法。针对强冲突证据之间的合成问题,通过引入相容系数的概念,充分考虑证据间的相容性和冲突性,建立了一种新的证据权重的确定方法。在对原始证据进行修正后,由D-S证据理论合成规则进行融合决策。仿真结果表明,该方法可以有效识别出煤矿通风机的故障类型,且能避免误诊现象。 展开更多
关键词 煤矿通风机 证据理论 改进 故障诊断
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D-S证据理论融合改进BP网络的短期负荷预测研究 被引量:8
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作者 孙奇 杨伟 《继电器》 CSCD 北大核心 2007年第7期61-65,共5页
针对传统BP网络收敛速度较慢且实时性较差的缺点,在考虑了气候因素的情况下,分别用三种BP网络算法对某地区的负荷进行预测,通过对预测误差的分析,用证据理论的Dempster合成法则对算法进行融合,通过选取待预测日之前几天的数据作为融合样... 针对传统BP网络收敛速度较慢且实时性较差的缺点,在考虑了气候因素的情况下,分别用三种BP网络算法对某地区的负荷进行预测,通过对预测误差的分析,用证据理论的Dempster合成法则对算法进行融合,通过选取待预测日之前几天的数据作为融合样本,规定相应的基本信度函数,得到融合后的信度分配,从而决定相应时刻的预测模型,仿真结果表明,经过证据理论融合后选择的负荷预测算法具有更高的预测精度。 展开更多
关键词 证据理论 Dempster合成法则 负荷预测 改进BP网络
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运用改进的D-S进行钢管焊接结构损伤识别
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作者 张瑞刚 郭利 +1 位作者 王天辉 李永军 《地震工程与工程振动》 CSCD 北大核心 2013年第3期169-175,共7页
为了有效利用结构健康诊断中的多源不确定数据,提高损伤识别的准确率,通过改进D-S证据理论(Dempster提出由Shafer完善形成的一种推理理论)中的基本概率赋值函数和组合规则,提出了一种基于改进D-S证据理论的结构损伤识别新方法。该方法... 为了有效利用结构健康诊断中的多源不确定数据,提高损伤识别的准确率,通过改进D-S证据理论(Dempster提出由Shafer完善形成的一种推理理论)中的基本概率赋值函数和组合规则,提出了一种基于改进D-S证据理论的结构损伤识别新方法。该方法利用灰色关联理论和熵权理论处理信息源的基本概率赋值问题,利用改进的D-S组合规则处理信息源间的相关、冲突问题。通过钢管焊接结构的试验研究验证所提方法的有效性,结果表明所提出的方法优于传统的D-S损伤识别方法;相对于单一损伤信息的损伤识别而言,基于多源损伤信息能够有效降低损伤误判的可能性,获得更准确的损伤识别结果。 展开更多
关键词 钢管焊接结构 信息融合 改进的d-s证据理论 损伤识别
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基于改进D-S的汽轮机组集成故障诊断研究 被引量:11
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作者 徐春梅 张浩 彭道刚 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2190-2194,2199,共6页
在分析与比较多个D-S合成规则的基础上,结合汽轮机组故障的特点,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。该方法利用改进的D-S理论来表示和处理不确定的、模糊的信息,利用灰色理论和GRNN(广义回归神经网络)网络来处理证据理... 在分析与比较多个D-S合成规则的基础上,结合汽轮机组故障的特点,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。该方法利用改进的D-S理论来表示和处理不确定的、模糊的信息,利用灰色理论和GRNN(广义回归神经网络)网络来处理证据理论中的基本概率分配问题,充分发挥灰色理论和GRNN的优点,提高故障诊断率。仿真结果表明,所提出的集成故障诊断方法能有效地诊断汽轮机组的故障,决策合理,可信度高,且能避免误诊现象,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 灰色关联度 GRNN 改进d-s证据理论 信息融合 故障诊断 汽轮机
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Evidential method to identify influential nodes in complex networks 被引量:7
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作者 Hongming Mo Cai Gao Yong Deng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2015年第2期381-387,共7页
Identifying influential nodes in complex networks is still an open issue. In this paper, a new comprehensive centrality mea- sure is proposed based on the Dempster-Shafer evidence theory. The existing measures of degr... Identifying influential nodes in complex networks is still an open issue. In this paper, a new comprehensive centrality mea- sure is proposed based on the Dempster-Shafer evidence theory. The existing measures of degree centrality, betweenness centra- lity and closeness centrality are taken into consideration in the proposed method. Numerical examples are used to illustrate the effectiveness of the proposed method. 展开更多
关键词 Dempster-Shafer evidence theory (d-s theory) belief function complex networks influential nodes evidential centrality comprehensive measure
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基于改进D-S的水电机组集成故障诊断研究 被引量:3
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作者 程加堂 艾莉 +1 位作者 段志梅 熊燕 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期216-220,共5页
针对常规水电机组振动故障诊断技术中易出现错判及诊断可靠性低等问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。根据水电机组振动故障的频域信号,由模拟退火粒子群混合算法来处理证据理论的基本概率分配问题。再利用改进D-S... 针对常规水电机组振动故障诊断技术中易出现错判及诊断可靠性低等问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的集成故障诊断方法。根据水电机组振动故障的频域信号,由模拟退火粒子群混合算法来处理证据理论的基本概率分配问题。再利用改进D-S理论来实现可信度分配的合理赋值,最后进行多信息的融合决策。实例表明,该方法可以在原始证据出现高度冲突以及相一致的情况下,都具有较高的诊断可信度,从而实现了对水电机组振动故障模式的有效识别。 展开更多
关键词 水电工程 故障诊断 信息融合 改进d-s证据理论 水电机组
原文传递
基于模糊集与改进证据理论的目标识别 被引量:1
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作者 江桥辉 王汝凉 刘志平 《广西师范学院学报(自然科学版)》 2009年第2期83-86,101,共5页
在基于模糊理论目标识别基础上,通过对模糊隶属度进行重新分配,较好地克服了随机因素的影响,同时对已有的证据理论合成进行改进,将模糊集理论和改进的证据理论结合,可望进一步提高对空中目标的正确识别率.
关键词 目标识别 模糊识别 证据集结 改进d-s证据理论
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基于概率神经网络−小波神经网络−DS信息融合的电厂引风机故障诊断 被引量:6
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作者 张航 周传杰 +3 位作者 张林 陈节涛 徐春梅 彭道刚 《发电技术》 2022年第6期951-958,共8页
针对电厂引风机工况复杂、工作环境恶劣、易出现故障等问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的融合诊断方法。该方法利用概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)对测试样本进行初步... 针对电厂引风机工况复杂、工作环境恶劣、易出现故障等问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的融合诊断方法。该方法利用概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)和小波神经网络(wavelet neural network,WNN)对测试样本进行初步诊断,并形成证据体,再利用改进D-S融合方法进行融合诊断。该融合方法根据证据体的信任度和焦元的信任度分配冲突信息,使得信任度高的焦元支持率得到加强、信任度低的焦元支持率得到削弱,融合结果更为合理。仿真结果表明,融合故障诊断方法能有效地避免误诊现象,提高了诊断的正确率,且能合理分配冲突信息。 展开更多
关键词 电厂引风机 焦元 故障诊断 改进d-s证据理论
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生猪异常行为的多源多时段灰色证据融合评价模型研究
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作者 张苏楠 田建艳 菅垄 《黑龙江畜牧兽医》 CAS 北大核心 2021年第12期37-41,46,共6页
为了全面、综合地评价生猪异常行为,试验在机器视觉、声音识别和超声波3种检测方式计算的生猪异常行为概率基础上,将灰色聚类评价模型与DS证据理论有机结合,建立了生猪异常行为的多源多时段灰色证据融合评价模型;针对原始DS证据理论无... 为了全面、综合地评价生猪异常行为,试验在机器视觉、声音识别和超声波3种检测方式计算的生猪异常行为概率基础上,将灰色聚类评价模型与DS证据理论有机结合,建立了生猪异常行为的多源多时段灰色证据融合评价模型;针对原始DS证据理论无法有效融合高冲突证据的问题提出改进的DS证据理论,即通过引入证据可信度合理分配冲突,进而修正证据组合规则;并通过具体实例分析多源多时段下的生猪异常行为融合评价结果。结果表明:在低冲突证据下,本试验提出的评价模型对正常的组合基本概率赋值达到了0.8223;在高冲突证据下,对一级异常的组合基本概率赋值达到了0.6497,可以准确评价生猪异常等级。说明多源多时段灰色证据融合评价模型对生猪异常行为评价合理、可靠,可以为饲养员提供有效的生猪异常信息。 展开更多
关键词 生猪 异常行为 融合评价 灰色聚类评价模型 改进DS证据理论 组合规则
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