基于DS证据理论融合油液振动多参数的故障诊断方法研究

齿轮箱广泛应用于石油化工、船舶、电力与工程机械等领域,其故障监测诊断技术研究一直是热点问题。提出了一种基于DS证据理论融合油液与振动多参数的齿轮箱故障诊断方法,针对传统单一振动信号分析方法对齿轮磨损早期不敏感的问题,采用径向基神经网络建立振动时域特征与油液特征融合的分类模型,基于高维变分自编码器自适应提取振动频域特征并完成故障分类;将由径向基神经网络与高维变分自编码器分别得到的不同证据体通过加权DS证据理论进行融合,获得最终的诊断结果。与不同融合方法进行对比,验证了该方法对齿轮故障诊断的实际效果。

基于三证据DS理论的双模式地图匹配算法

针对用于地图匹配的DS证据理论中证据过少导致匹配结果不稳定的问题,提出一种新的双模式地图匹配算法。采用方向、距离、历史3个证据进行证据融合,利用线性拟合优度进行结论论证,通过检验输出投影结果。由于一种匹配模式不能适用于所有类型的道路,因此对道路结构进行划分,分别使用路口模式和路段模式进行匹配。实验结果表明,与传统DS理论地图匹配算法相比,三证据DS理论双模式地图匹配算法匹配准确率更高,匹配时间缩短近1/3。

基于证据理论的我国银行操作风险度量体系研究

当前操作风险已成为商业银行面临的主要风险之一,对操作风险的度量和评价是银行防范经营风险的核心。对于操作风险度量中的不确定信息处理,利用证据理论量化并合成来自不同信息源(专家)的评价信息对提高决策准确度具有重要意义。采集各类专家的领域知识和背景经验,利用证据理论建立银行操作风险的识别框架和评价指标,利用证据体的距离测算各个基本可信数的权重,采用加权平均系数修正Dempster合成法则对银行操作风险的专家评判信息进行合成,得到最终的风险监控水平的度量。3家银行的实证检验该方法对银行操作风险的度量和评价更加有效。

基于最优权重的多源证据加权平均合成算法研究

为克服传统DS合成公式对各证据信息源提供证据平等对待,即在合成时不考虑专家个人差异,无视各信息源提供证据的重要性与可靠性差别这一缺陷,文章通过构建各证据与所有证据之间距离最小化的目标优化模型确定最优权重,并引入平均算法,给出了基于最优权重的多源证据加权平均合成算法。基于数值试验的对比分析结果表明,新方法在抗干扰及收敛性方面比现有DS合成公式更为优越。

证据理论结合遥感分类数据能力定量评价研究

DS(Dempster-Shafer)证据理论具有结合多源数据的能力,在遥感分类中应用越来越广泛。然而,并不是所有数据源利用证据理论结合后都能提高目标类别的基本概率分配(Basic Probability Assignment,BPA),从而提高遥感分类效果。如何对证据结合的效果进行评价已成为应用证据理论的一个关键问题。本文提出了评价证据结合效果的证据结合指数(evidence combine index,eci),选择TM影像的第5、7波段作为验证eci的多源数据,应用eci评价证据结合效果,利用证据理论遥感分类Kappa系数的变化对证据结合指数进行了验证。结果表明,该指数能够反映证据理论结合效果,为定量评价证据理论结合多源数据效果奠定了基础。

基于诱导有序加权证据推理方法的不完全信息下继电保护系统健康状态评价

考虑到实际继电保护系统的监测数据庞杂,往往呈现动态性、不完备性和不精确性等特征,属于不完全信息,针对不完全信息下继电保护系统的评价方法进行研究。基于证据推理方法,对属性值存在缺失的继电保护系统状态进行了综合评价。引入诱导有序加权算子,系统状态信息的权重依据各属性表现的排序来确定,保证了状态评价模型中权系数与系统状态在任一时间点上的相关性。通过算例与传统模糊评价方法对比,验证诱导有序加权证据推理方法对不完全信息下继电保护系统状态评价的有效性,且更能针对性地反映系统劣化趋势。

基于DSimC和EWDS的网络安全态势要素提取方法

为了融合多源异构的网络安全信息,提取反映网络整体安全状况的要素信息,提出了一种基于相异度计算和指数加权DS证据理论的网络安全态势要素提取方法,该方法包括多源报警聚类和融合两个阶段。针对多源报警的不同阶段,首先研究一种基于DSimC的多源报警聚类方法,即通过计算报警之间的不同类型特征相异度来判断报警之间的相似程度;其次研究一种基于EWDS的多源报警融合方法,即通过融合不同数据源所提供的证据综合识别入侵攻击行为。实验结果表明,所提出的方法在TPR、FPR和DIR指标方面均取得了不错的效果,克服了单个安全设备误报率和漏报率高的问题,为进一步的网络安全态势评估和预测提供了有力的数据保障。

多小波融合策略的分段式指纹匹配算法

针对现有指纹匹配算法准确率低、易受指纹复杂形变影响等缺陷,将多小波理论融合策略与分段式理论相结合,提出多小波融合策略的分段式指纹匹配算法。算法将指纹进行多小波基分解提取特征向量,依据DS证据理论融合得到总特征向量。提出采用归一化局部能量加权互信息匹配度,并以此完成局部初匹配。在此基础上,采用可变大小界限盒法进行全局再匹配。实验结果表明:提出的算法有效提高了算法的准确率,同时也有效避免了指纹复杂形变等因素对指纹匹配算法精度的影响。

基于证据理论的概率盒融合改进方法

针对证据理论对不同特征融合缺乏统一的融合框架及在矛盾数据处理上的不合理性,通过分析证据理论与概率盒核心DSS之间的关系,论证了利用证据理论融合概率盒的可行性.通过对概率盒融合前的预处理得到了统一的融合框架,在对比了证据理论和加权平均法融合概率盒方法的基础上,给出了利用加权平均法改进证据理论的概率盒融合算法.提出利用加权平均矛盾因子矩阵迫使矛盾焦元融合后的区间变窄,以此降低矛盾数据的不合理影响力.通过仿真实验证明了改进方法的有效性,并以滚动轴承故障信号为实例进行了图表对比与分析,结果表明改进方法能在不失证据合成规则推理性的前提下有效地处理矛盾焦元.