基本概率赋值不确定性的广义度量及在证据组合中的应用

D–S证据理论中一个关键问题是度量传感器给出的基本概率赋值(BPA)的不确定性大小,它的准确度量对于评估信任结构传递的信息量至关重要.本文首先提出了改进的归一化投影方法(iNP),然后基于iNP提出了一种新的投影不确定性(PU)广义度量方法,理论证明和实验仿真说明了PU满足非负性、有界性、不变性、单调性、不反直观性、较高的敏感性和较低的计算负担等性质,这些性质保证了PU可以有效对BPA的不确定性广义度量.与现有的不确定性度量方法相比,所提出的方法对证据的变化更为敏感.最后,基于PU方法给出了一种新的证据组合方法,通过数值实例和实际应用,说明了本文所提方法的有效性和合理性.

三维地质模型不确定性分析及对三维成矿预测结果的影响解析

三维地质模型是三维成矿预测最重要的数据基础之一,其准确性对于深部预测靶区的圈定具有十分重要的意义。然而,三维地质模型存在一定程度的不确定性,其不确定性主要是受到地质体与地质结构自身的复杂性,数据密度、误差和建模方法等多方面影响。本文以长江中下游成矿带钟姑矿田为例,基于隐式三维地质建模及蒙特卡洛模拟方法,对控制剖面中地质界线产状引起的三维地质模型的不确定性开展定量分析,并度量和评价其对三维成矿预测结果的影响。研究结果显示,深部地质界线的产状倾角及倾向变化会导致三维地质模型产生不同程度的不确定性。通过扰动策略,能够有效开展相关的不确定性分析和度量工作;三维地质模型的不确定性会在一定程度上影响三维成矿预测结果,但三维成矿预测方法具有一定的鲁棒性,基于预测结果圈定的找矿靶区位置相对稳定。对于具有较高不确定性的深部预测靶区,进一步工作可通过降低三维地质模型的不确定性或增加其他预测信息等方式,提高预测结果的确定性,以降低找矿勘探风险。

面向不确定性知识表示的描述逻辑S ROIQ(D)不确定性扩展

为增强描述逻辑对不确定性知识的表示能力,提出了一种对描述逻辑SROIQ(D)进行不确定性扩展的方法。该方法基于不确定性理论和描述逻辑SROIQ(D),针对知识表示中大量存在的模糊性、粗糙性和随机性知识,首先给出了模糊粗糙概念条件概率的计算方法,并以此为基础对SROIQ(D)进行了不确定性扩展;然后基于模糊粗糙逻辑和概率逻辑分别给出了扩展后的语法、语义和推理任务,使不确定性SROIQ(D)描述逻辑具备同时处理3类不确定性知识的能力。

基于定位不确定性的鲁棒3D目标检测方法

针对3D点云训练数据因人工标注不精确而导致模型定位不准确的问题,提出了一种基于定位不确定性的鲁棒3D目标检测方法。首先,以基于3D体素网格的稀疏嵌入卷积检测(SECOND)网络作为基础网络,在候选区域生成网络(RPN)的基础上增加对定位不确定性的预测;然后,在训练过程中使用高斯和拉普拉斯两种分布模型对定位不确定性进行建模,并对定位损失函数进行重新定义;最后,在预测过程中结合定位不确定性和分类置信度作为目标置信度,使用阈值过滤和非极大值抑制(NMS)方法筛选候选目标。实验结果表明,在KITTI 3D目标检测数据集上,所提算法对于车辆类别的检测准确率在中等难度上比SECOND网络提高了0.5个百分点;当在训练数据中额外加入扰动模拟噪声的情况下,所提算法的检测准确率比SECOND网络最多提高了3.1个百分点。所提算法提高了3D目标检测准确率,减少了误检且提高了3D边界框的精度,并且对于带噪声的数据更鲁棒。

基于SVR方法的有限元模型确认中不确定性建模研究

针对模型确认中结构有限元模型不确定性建模问题,采用D最优实验设计方法生成无明显分布规律的样本空间,提出用支持向量机回归方法建立结构响应和不确定参数之间的映射关系,给出了基于SVR方法进行不确定建模的一般步骤,引入了三级检验对支持向量机响应面模型的精度和泛化能力进行全面评价,以GARTEUR模型为仿真算例,比较了向量机响应面模型和幂多项式响应面模型,结果证明了该方法对模型的不确定性建模问题具有较高的精度,具有较好的推广性。

2020年3D打印趋势：可持续性、规模化和不确定性

据国家统计局统计,2019年11月我国3D打印设备产量增长一倍以上。过去一年国内的3D打印行业呈火热发展趋势,一路向好。2019年3D打印公司获得融资喜讯不断,可见业内对3D打印行业的看好。那么2020年3D打印行业会呈现怎样的发展趋势呢?

基于证据间距离和不确定性度量的证据组合方法

针对Dempster组合公式无法组合冲突证据的问题,提出了一种证据组合的权重分配方法。该方法充分考虑证据间的关系和证据本身的特性,用证据间距离度量证据间的不一致程度,用证据的不确定度来度量证据本身的不确定性;在此基础上扩展了文献[7]提出的权重确定准则,认为证据组合规则既要考虑使组合后证据与各源证据间的距离和尽量小,也要注重降低组合后证据本身的不确定性。最后根据新的准则给出了权重因子的确定算法和证据组合方法。算例表明,该方法改进了文献[7]权重分配方法的结果,且使权重分配更加灵活。

考虑参数不确定性的转向架构架结构强度分析

考虑工程实际中设计参数的不确定性,基于D-最优试验设计和可靠性理论对转向架构架进行结构强度分析。根据UIC 510-3-1994标准对构架进行结构强度分析,确定受力较大部位的设计参数。运用APDL语言建立构架的参数化模型,并对设计参数进行D-最优试验设计,进而计算构架的结构强度。利用最小二乘法对试验数据进行拟合,建立多项式响应面函数,并对其进行方差分析,检验响应面的精度。基于高精度响应面函数,采用Monte-Carlo拉丁超立方抽样方法对构架进行结构强度的可靠性分析。研究结果表明:设计参数的变化对结构强度的影响较大,且各设计参数的交互作用较小。转向架构架的结构可靠度为0.984 3,表明了不确定参数对构架结构强度和安全性的影响程度。基于D-最优试验设计的响应面法工作效率高,可为其他复杂结构的不确定性分析提供参考。

不确定性推理方法在信息融合中的算法研究

主观Bayes方法和D-S证据理论是两类常用的不确定性推理方法,但由于计算公式较为抽象,给实际应用带来了困难.对这两类方法进行了比较、分析,给出了各自容易实现的递推公式,实际应用证明该方法简便、易行,可操作性强.

首发脑卒中患者D型人格与无法忍受不确定性的关系:家庭支持的中介作用

目的分析首发脑卒中患者D型人格、无法忍受不确定性和家庭支持的现状,探讨家庭支持在首发脑卒中患者D型人格与无法忍受不确定性间的中介作用,为临床制订相关干预措施,促进首发脑卒中患者身心健康提供参考依据。方法本研究为横断面调查研究。采用便利抽样法,选取2023年5—9月宁夏医科大学总医院和银川市第一人民医院神经内科符合纳入、排除标准的308例首发急性期脑卒中住院患者作为研究对象。采用一般资料调查表、D型人格量表、家庭关怀度指数问卷和简版无法忍受不确定性量表对其进行横断面调查。采用Pearson相关分析检验变量间的相关性;中介效应检验采用SPSS插件PROCESS 3.5进行分析。结果最终有效回收问卷300份,男228例,女72例,年龄≥60岁的首发脑卒中患者占49.3%(148/300)。首发脑卒中患者D型人格检出率为37.3%(112/300),300例首发脑卒中患者D型人格量表总分、家庭支持总分、无法忍受不确定性总分依次为(22.16±9.95)、(6.40±2.23)、(27.82±7.93)分。相关性分析结果显示,首发脑卒中患者无法忍受不确定性与D型人格得分呈正相关(r=0.675,P<0.001);与家庭支持得分呈负相关(r=-0.644,P<0.001)。中介效应分析结果显示,家庭支持在首发脑卒中患者D型人格与无法忍受不确定性间起部分中介作用,中介效应占总效应的34.94%。结论家庭支持在首发脑卒中患者D型人格与无法忍受不确定性间的中介作用成立,未来可考虑不断提升患者家庭支持水平来降低其无法忍受不确定性,以促进首发脑卒中患者身心健康,提升其生命质量。

结合不确定性分析和多样性指标提高地质可行性勘探空间

3D模型流程试图综合各种地学信息来描述一个地质目标，它可以创造、分析和量化不同的几何元素来确定其与地质特征的空间关系，模拟数据通常来源于野外观测、钻井记录、地球物理解释和构造演化假说。

基于观测器的不确定广义系统D稳定极点配置

研究了具有D稳定约束的不确定广义系统鲁棒状态观测器问题 .基于参数矩阵不等式和广义逆理论 ,提出了一种广义鲁棒状态观测器的设计方法 ,目的是对于所有容许的参数不确定性 ,相应的广义状态估计系统是正则、无脉冲 ,且其有限极点配置在预先给定的圆盘中 ,从而使整个观测过程具有所希望的鲁棒性和暂态性能 ;

带非线性参数摄动不确定系统的鲁棒D稳定和鲁棒镇定

为了研究带二次不确定参数线性系统的鲁棒D稳定和鲁棒镇定问题,考虑了D域为复平面左半平面的圆盘域,并采用线性矩阵不等式(LM I)方法,证明该系统鲁棒D稳定的充分条件等价于一个线性矩阵不等式的可解性问题,利用该LM I的可行解可求得了系统鲁棒镇定状态反馈控制器。通过实例说明了该方法的有效性。

不确定系统的鲁棒D控制

针对一类范数有界参数不确定线性连续系统,研究了使得闭环系统的所有极点均配置在给定部分扇形区域中的状态反馈控制器设计问题.基于线性矩阵不等式(LMI)处理方法,给出了不确定线性系统存在鲁棒D控制的充分条件,并利用使两个LMIs同时成立的可行解给出了状态反馈控制器的设计算法和设计步骤.最后,通过一算例验证了结果的正确性和有效性.

一种描述逻辑SROIQ(D)的云模型扩展

客观世界存在大量的不确定性现象和知识。鉴于经典描述逻辑在表示不确定知识上存在一定缺陷,模糊描述逻辑在表示不确定知识时会丢失模糊性,为此,将云模型引入到描述逻辑SROIQ(D)中,实现对SROIQ(D)的云扩展,提出基于云模型的不确定描述逻辑C-SROIQ(D)。并给出其完整的语法、语义及知识库,从而实现了描述不确定性现象,保留了模糊性,还将模糊性和随机性相关联,丰富了描述逻辑的表达能力。

不确定熵证据合成法在防空兵火力配系评估中的应用

防空火力配系是根据任务、敌情、地形和火器的性能,对参战的各种火器作适当的配置和分工所构成的火力系统,防空火力配系是典型的多属性决策问题,而多属性决策问题中存在着属性评价的不确定性问题,而证据理论是典型的多属性融合理论,它的天生缺陷就是不相容证据合成带来的问题,为此引入基于不确定熵证据合成的多属性决策理论,能够很好地克服上述不足,用来对防空火力配系进行优化,可以解决多目标决策中的信息不完全性,效果良好。

在3D-Mesh网络中的两种路由研究

在研究并行计算机系统容错时,路由算法是一个极为重要的研究课题。主要研究的是自适应路由算法和确定性路由算法在3D-Mesh网络上的性能。在每个结点具有独立的出错概率的模型下,提出的方法使得能够严格地推导出路由算法的成功概率,从而能够对算法进行分析和比较。研究结果表明,自适应路由算法具有明显的优势。一方面,自适应路由算法基于局部信息而变得高效;另一方面,自适应路由算法对于结点出错和网络规模具有更好的健壮性,而使其具有更高的成功概率。

基于模糊粗糙集和D-S证据理论的多源灌溉信息融合方法

针对多源灌溉信息决策过程中不确定性信息难以融合的问题,提出了一种基于模糊粗糙集和D-S证据理论相结合的决策融合方法。运用模糊粗糙集理论,建立基本概率分配函数,计算各灌溉因子与灌溉决策之间的依赖程度,构建多个融合灌溉因子对灌溉决策的识别框架;然后运用改进的D-S证据理论,进行多源灌溉信息决策层级的融合,最终解决不确定信息的表达和合成问题。应用上述方法对华北地区冬小麦土壤水分、光合速率和气孔导度等信息进行灌溉决策融合,结果显示:灌溉决策的不确定性由融合前的最高38%降至9.84%,该方法可有效地提高灌溉决策精度,降低灌溉决策的不确定性。

基于感知组织的图象2D推理和3D解释

本文以室内环境存在的大量结构化物体为背景，研究了从单幅透视图象中恢复３Ｄ结构的感知组织和不确定性推理方法，强调感知组织必须结合３Ｄ解释和验证才能更加有效，本文提出的３Ｄ感知组织方法分三个步骤：（ｌ）２Ｄ图象结构特征可能性推理；（２）基于正交约束的３Ｄ解释及合理性初步验证；（３）基于物体模型的一致性进一步验证，真实景物的图象实验结果说明本文方法在机器视觉中的可行性和有效性。

不确定系统的鲁棒状态反馈区域极点配置

针对一类范数有界参数不确定线性连续系统,研究使得闭环系统的所有极点均配置在给定扇形区域中的状态反馈控制器设计问题。利用线性矩阵不等式(LMI)处理方法,给出不确定线性系统存在鲁棒D控制的充分条件,并利用该LMI的可行解给出状态反馈控制器的设计算法和设计步骤。最后,通过一算例验证结果的正确性和有效性。