采用数据可信度法提高配电自动化数据一致性

提出的基于数据可信度的不良数据辩识和修正方法,能够在严重缺乏量测数据的情况下,有效地提高配电自动化系统遥测数据一致性。讨论了配电网的基本规律,并以此作为不良数据判断的依据。提出了数据可信度的概念,并论述了动态调整数据可信度的方法。论述了单个节点的不良数据辩识及修正过程和多个节点构成的区域的不良数据辩识及修正过程。最后结合实例进一步论述了提出的方法。

AHP中群组评判的可信度法(Ⅱ)

给出了AHP中群组评判可信度法的理论分析，揭示了该方法的实质，同时基于可信度给出权重几何加权平均法，且通过构造判断矩阵的差异度和相似度，给出了另外一种确定判断矩阵可信度的方法．

AHP中群组评判的可信度法(Ⅰ)

通过构造各判断矩阵的可信度，将群组评判中的评分算术平均法。

基于可信度的投票法

可信度投票法不仅使用了基分类器输出的类别,还使用了输出的可信度.推导了该方法训练错误率的界以及期望错误率的界.发现为了最小化期望错误率的界,应该使用错误独立的基分类器,如果基分类器的错误率不是很高,这个界以指数级速度随着基分类器错误率的降低而降低,而且这个界随着投票次数的增加也会下降.在最小化训练错误率的界的意义下,得到了一种权值分配方法.把这个方法应用于一种Bagging算法:AB,得到了综合分类算法CAB.使用UCI机器学习数据集中的数据,通过实验验证了CAB的有效性.

多源验前信息的融合方法

文中给出了两种多源验前信息融合方法：基于可信度的加权方法和超Ｂａｙｅｓ方法。基于可信度的加权融合方法需要定量描述信息的可信程度，而超Ｂａｙｅｓ事例方法充分考虑了各种信息的概率特性，是一种较有前途的信息融合方法。

多指标综合评价的一种灰色模糊决策方法

针对多指标综合评价的实际问题,综合运用灰色理论和模糊数学理论,提出了一种新的定性与定量相结合的灰色模糊决策方法,并给出了相关参数的确定方法.特别地,文中在确定评价指标的权重时,在传统的层次分析法基础上进行改进提出了一种新方法——带有专家可信度的非线性优化层次分析法.

装备管理信息系统病态数据重复核对问题研究

对于总部开发的"XX系统病态数据检测程序[1]"的运行,每年都能检测出的大量的病态数据,检测只是手段,修正才是目标,只有大量的病态数据得以修正,才能为总部做出高效、正确的决策提供一个良好的信息环境。而要做好病态数据的"修正"工作,"核对"是关键。为了解决核对工作中存在的重复核对问题,本文提出了基于不确定性推理的可信度方法,从而大大减少了对递增式标准数据集合中的无匹配项的重复核对工作,最大限度的改善数据质量。