基于证据修正及冲突分配的新证据推理规则

在多传感信息融合过程中,D-S证据理论在处理高冲突证据时存在缺陷,后续许多改进方法也存在结果不收敛、收敛速度慢等新的问题。提出了一种新的证据推理规则:计算各证据的可信度以表征其全局有效性进而对证据进行修正;证据推理时,对于焦元中的一致性部分采用乘性算子,对冲突部分在相关焦元间进行加性局部分配。对比实验表明,新的证据推理规则可以提高收敛速度,增强可靠性,降低决策风险,既能适应低冲突证据推理,又能实现高冲突证据的有效融合。

基于解决控制信道资源分配冲突的SUL增强技术

SUL技术可以有效解决5G上下行覆盖不平衡、上行覆盖受限的问题,但控制信道资源的静态划分,导致资源冲突场景下的资源利用无法达到最优效果。SUL上行体验增强技术有效解决了该问题,某运营商在济南进行了实验部署,验证其使用场景。开通后,极大改善了时频域控制信道资源分配冲突情况,提升了SUL用户的上行体验。

基于信度优势的比例冲突再分配规则

比例冲突再分配规则是高冲突证据合成的一种有效方法,但其处理思想保守,没有充分利用证据的信度。为此,提出了基于信度优势的改进规则,通过构造信度函数,并作为权重对原始分配比例进行加权,增大两信度之间的比值,提高优势命题的权重,使证据的信度优势得到了明显体现。算例分析验证了该规则的有效性。

基于冲突再分配DSmT的多尺度融合边缘检测算法

由于实际景象地物特征复杂,单一尺度边缘检测算子提取的边缘与噪声点测度差异小,因此将导致细小地物与噪声相互掺杂,边缘提取不准确的现象。针对此问题,提出了一种基于冲突再分配DSmT的多尺度融合边缘检测算法。首先提取图像多尺度边缘测度,接着提出双向指数映射基本置信指派构造方法构造多尺度边缘测度基本置信指派,然后采用冲突再分配DSmT组合规则对多尺度边缘置信指派进行融合,最后根据融合后的边缘置信指派图通过双阈值法确定边缘像素。通过对可见光和合成孔径雷达(SAR)图像的仿真实验表明,该算法相比单一尺度的Canny算子在边缘提取过程减小了误检和漏检边缘点数目,在抑制噪声的同时,大量保留了景象细节信息。

基于Multi-Radio Multi-Channel传感器网络无冲突信道分配算法的研究

为降低通信冲突和信道干扰,对Mult-i Radio Mult-i Channel传感器网络无冲突信道进行研究,结果证实在网络通信半径大于3倍的网络最大功率通信半径的前提下,Sensor节点规模满足2倍网络功率级数加1的环境下,网络无冲突信道分配的信道数达到网络信道冲突图的最大值。文章通过对无冲突信道算法的运用,最终证实其可以有效地提高传感器网络的工作效率,大幅度提升网络的吞吐量。

共产党执政以来中国私营经济政策的演变及其机制——基于分配冲突的视角

基于分配冲突的视角,本文考察了共产党执政后中国私营经济政策的演变过程及其动力机制。结果表明,私营经济政策经历了由"扶持、利用与限制",经"改造与取缔",到"默许与鼓励"这样一个"肯定—否定—再肯定"的复杂而充满矛盾的变革过程;这一极富革命性的政策演变并非共产党政府"唯意志"的结果,而是作为理性行动者的政府及公有经济部门与私营经济部门之间相对力量关系变化的产物。

基于比例冲突再分配理论的目标识别应用研究

目前证据推理理论算法的改进仍然是热门的方向,其应用也越来越广,因此主要介绍了当前证据推理理论的两种最新的改进思想-最新的DSmT理论以及比例冲突再分配(PCR)方法;归纳总结了证据理论的主要应用及其在应用中的关键问题之一——基本置信指派的主要构造方法;最后利用人工神经网络训练数据的方法构造基本置信指派,对比例冲突再分配(PCR5)方法在序列图像目标识别中的应用进行了仿真分析,仿真实验结果表明该算法可以有效地提高序列图像目标识别的准确性。

基于比例冲突再分配规则的目标识别方法

高冲突证据下的目标识别方法研究一直是热点和难点问题。比例冲突再分配规则正是处理高冲突证据的一种有效方法。介绍并分析了比例冲突再分配系列规则,并通过具体的例子对不同方法进行了仿真验证,说明了比例冲突再分配规则能很好地处理目标识别问题中的高冲突证据。

基于多维空间离散基准的目标检测网络设计

针对目标检测网络中检测头的设计缺少依据,不能对不同数据集进行相应优化的问题,用一至四维的空间离散基准和正样本点(组)分配冲突率模型,提出了相应的设计依据。即基于位置的分配原则中,针对特定数据集的正样本点在4个回归量所组成的空间维度中的分布特点,在不高于指定的分配冲突率的条件下,以减少正负样本不均衡度和系统计算资源为目的,设计出具有最少点数检测头的规律。其本质是一个回归基准编码和正负样本分配设计的过程,进而实现检测性能与资源消耗之间的平衡。得出基于卷积目标检测网络检测头的回归基准可以采用4个回归中的任意组合,但需结合样本分配策略与数据集的正样本分配冲突率进行综合设计的结论。

个人主义、利益分配与集体利益的实现条件

由理性个体组成的团体在怎样的情况下可以实现集体的利益?文章基于个人主义的方法论,从利益分配的视角推导了集体利益得以实现的一般条件。研究表明:作为社会状态"理想类型"的集体利益,其得以实现的条件依次可以表述为:分配冲突的公正解决、个体正义性条件、零贪婪激励、正义规则对贪婪的抑制与规则选择冲突的公正解决等五个方面。探索集体利益实现的一般原理对于如何选择和设计适当的制度以实现人类社会的理想目标具有重要的规范含义。

学校组织中的冲突及调控

冲突是客观存在的 ,冲突的表现是多种多样的。冲突对组织的影响 ,一面是积极的 ,可以促进矛盾向积极的方面转化 ;另一方面是消极的 ,影响和干扰组织的正常运转。采取有效措施调节和控制冲突 ,可以化消极因素为积极因素 。

基于相容系数的多传感器融合目标识别方法

针对车型识别技术存在类别判定冲突问题,提出基于相容系数的多传感器融合目标识别方法。首先,采用多假设思想实现多传感器异构数据聚类合并获取单帧融合检测结果;然后,计算证据之间的相容系数对证据冲突重新分配,结合Dezert-Smarandache理论(DSmT)来处理单帧融合后可能出现的证据冲突情况,并获取目标类别的准确识别结果。实测数据结果表明,该方法能克服传感器检测范围受限问题和类别判定冲突问题,目标识别准确率可达93%以上,降低了目标识别的漏检率和误检率,可达到良好的目标识别准确性能。

错误悖论的囚徒:气候政治的本质特征是分配冲突而非集体行动

气候变化政策通常被建构为一种由搭便车问题构成的全球集体行动问题。文章利用定量数据、档案文献和精英访谈,对这一模型的实证支持进行了评估,结果发现,与该理论的普遍影响相比,其主张的证据其实相当薄弱。文章发现:首先,在许多重要的气候政治案例中,强版本的集体行动主张似乎缺乏实证依据;其次,无论是强版本的还是弱版本的集体行动主张,似乎都等同于一种专注于国家内部分配冲突的替代理论。文章认为,在不援引搭便车理论的情况下,当前的气候政策制定模式仍能得到解释。不管其他国家如何做,也不论解决搭便车问题的气候条约是否出台,政府都会实施气候政策。如果没有一个基于经验支持的全球气候政策制定模式,应对气候变化的制度和政治措施可能会无法有效扭转错误的决策困境。文章敦促学者们注重分析影响气候政策制定的国内因素与国际因素之间的经验联系,努力为全球气候政治的理论提供经验基础。

基于改进证据推理规则的变压器故障诊断

为对变压器进行准确、高效的故障诊断,克服已有证据推理规则处理冲突证据时收敛慢甚至不收敛的缺陷,提出了一种按相关性对证据进行修正及对冲突信息合理分配的改进证据推理规则,并将其应用于变压器故障诊断;数值算例中,与传统证据推理规则相比,无论对于一致性证据还是冲突性证据,改进证据推理规则提高了变压器故障诊断的收敛速度、降低了故障误判率、取得了良好的诊断效果;改进证据推理规则,可以充分利用变压器故障中的一致性或冲突性多源故障征兆信息,准确、高效对其进行故障诊断。

一种基于焦元解耦和PCR6证据推理方法

证据推理适用于无先验信息情况下的信息融合,在不确定性的表示、融合方面有明显优势。提出一种基于焦元解耦和第六类比例冲突分配规则(PCR6)的证据推理方法,在各证据源中利用Smarandache编码得到各焦元的单调布尔函数,将冲突焦元、不确定焦元及混合焦元分配到相应的单原子焦元上,再利用PCR6进行融合。通过数值算例仿真表明:提出的方法充分考虑冲突焦元、不确定焦元及混合焦元对融合结果影响,与直接利用PCR6融合相比,减少了推理结果中不确定、冲突焦元的融合。融合过程简单,融合结果更直观、合理,便于判决。

基于改进D-S证据理论的数据融合目标分类

首先采用分类算法对MSTAR数据集进行十类目标分类识别、三类目标的变体分类识别,然后根据分类调参过程中的先验知识修正证据即分类器输出,构造基本置信函数,并采用改进的合成规则即基于冲突系数K和Pignistic概率距离相结合的冲突度量方法,对冲突证据采用按比例分配冲突度的合成规则进行合成。未融合时,三类目标的变体分类准确率最高为93.553%,融合后三类目标变体分类识别率为95.092%,提升幅度约是理想状态的37%。

DSmT理论在综合敌我识别中的应用

战场环境的复杂性要求使用多种传感器对战场目标进行综合敌我识别,而综合敌我识别有待解决的基础性难题之一是如何对异类传感器输出的不确定性信息进行有效处理。针对一包含雷达、红外、电子支援措施和敌我识别器等传感器的综合敌我识别系统,对异类传感器敌我识别过程进行分析,根据其特点提出采用DSmT理论进行决策级融合,同时针对每类传感器构造不同的基本置信指派方法,并进行了算法仿真。实验结果证实了该方法的有效性。

基于改进证据理论的LTE-R系统运营安全风险评估方法

针对LTE-R通信系统运营安全风险评估中存在专家主观评判差异与冲突的问题,提出基于AHP与改进证据理论相结合的方法对LTE-R系统进行评估研究。利用模糊数学将专家模糊评语转化为定量隶属度表示,采用改进证据理论,基于皮尔逊系数改进克服证据间冲突的过程,通过加权分配证据可信度权值改善信息主观性,构造冲突因子修正证据融合过程,得到基本概率分配(BPA)函数矩阵。选取最大隶属度作为判断原则,评估相应系统的风险等级并与其他方法进行对比。结果表明:LTE-R系统实例分析评估结果为“可忽略风险”,置信度为83.41%,较折扣证据理论、灰色模糊综合安全评估法分别提升3.12%和16.95%,评估结果一致的前提下,改进的方法能改善专家评判冲突无法正确处理及融合问题,提供了高置信度风险等级值,为LTE-R系统的运营评估提供参考。

冲突再分配DSmT及解决证据间矛盾的新方法

DSmT在处理多证据信源融合时,存在冲突焦元置信指派不合理增长,主焦元基本置信指派不合理收敛的问题,使决策困难.首先分析问题产生的原因,对DSmT组合公式给出了改进意见,提出一种冲突再分配的DSmT组合公式;然后针对多证据融合时证据间存在矛盾的问题,提出一种基于冲突率的折扣算法,修正置信指派.算例分析表明,采用上述算法可使主焦元基本置信指派得到合理收敛,冲突焦元得到合理处置,融合结果有利于决策.

景象匹配辅助导航系统匹配置信度评估方法

针对景象匹配辅助导航中,由于噪声、云层、摄像机抖动等原因导致的景象匹配可能输出错误匹配结果情况,提出一种基于证据推理的景象匹配末端置信度评估方法。首先建立序列帧时空约束关系,对匹配相关阵中峰值构建辨识框架,计算序列帧对各峰值的置信指派并利用适配因子进行折扣运算,然后采用证据推理组合规则进行融合,最后给出判决准则输出匹配置信度或错误报警。针对Dempster组合规则在序列帧高冲突情况融合错误以及DSmT组合规则多证据融合时正确峰值置信指派难以增大并收敛的问题,提出一种比例冲突再分配DSmT组合规则。采用航拍图像和对应Google earth卫星基准图像的仿真实验验证了评估系统可以有效给出匹配置信度并在发生错误匹配时及时报警。