D-S证据推理的决策问题

在处理不确定信息的方法中,D-S证据推理性能突出,应用广泛。但也存在决策方面的困难,事实上,有效的决策方法仍是它未解决的问题之一。该文从两方面研究了这一问题。首先根据测度论中代数(域)扩张理论,引入决策命题集的概念,对决策命题加以约束;其次分析了现有的决策方法,对线性加权组合决策方法提出了改进,并结合应用实例给出了详细可行的算法。

基于D-S证据理论的基本概率赋值的获取

在基于证据理论的目标识别融合中,基本概率赋值的获取是一个与应用密切相关的课题,也是实际应用中最难的一步。本文讨论了几种用经验获取基本概率赋值的方法。

基于证据理论的系统非概率可靠性分析

为实现对复杂电子学系统进行可靠性量化分析,提出了一种基于证据理论的电子学系统非概率可靠性分析方法。利用证据理论来表征单元可靠性的不确定性,并通过响应函数获得系统的非概率可靠性输出,其区间的上下界分别为似真函数和信任函数,从而实现了不确定性的传播。与传统的概率可靠性分析方法相比,该方法不需要先验概率和条件概率,因而适合于对小子样的电子学系统进行可靠性量化分析,仿真结果表明了该方法的合理性及有效性。

信任函数理论在仿真评估中的应用

将信任函数理论应用到了仿真结果评估问题中，给出了总体仿真结果的信任函数和信念区间的计算方法。对仿真结果的真实性评估具有一定意义。这种思想和算法可推广应用到其它各种不确定性推理决策问题中去。

基于证据理论的汽车制动器系统稳定性分析

针对汽车制动器系统可能存在不完整信息或冲突信息的情形,提出了一种基于证据理论的盘式制动器稳定性研究方法.该方法将参数不确定性分析引入制动器系统的稳定性研究中,采用证据变量对系统不确定性参数的不完整信息或冲突信息进行整合,并对系统参数的大不确定区间信息进行处理;建立了基于证据理论的不确定汽车盘式制动器系统的稳定性分析模型,采用关于系统复特征值阻尼比的信任函数和似真函数对系统的稳定性进行不确定性度量和评估,并给出了方法的具体研究步骤;通过分析不确定性条件下系统稳定性达到设计要求的概率区间,研究了各不确定参数对系统稳定性的影响.研究方法对抑制汽车制动噪声具有一定的工程指导意义.

随机变量概率信息不充分时的可靠性新模型

针对随机变量具有一定的数据积累而又不足以确定概率分布的情况,提出了一种新的可靠性模型。对于具有m个试验样本数据的基本随机变量,给定一映射变量的(m+1)个样本数据以形成m个子区间,使得每个子区间只包含1个基本随机变量的样本数据,从而可以确定每个子区间的基本可信度分配BPA。用证据合成的Dempster法则对具有n个基本随机变量基本可信度分配BPA进行合成,而后求得结构失效F的信任测度函数Bel(F)和似真测度函数PI(F),进一步可用Bel(F)和PI(F)作为失效概率的上下边界来对失效概率进行近似估计。算例表明,所提模型可以充分地利用样本信息,从而可以合理地度量结构的安全程度。