基于证据推理进行演示实验改进——以“过氧化钠的制备及性质探究”为例

过氧化钠制备实验存在产物少、杂质多、现象不明显等不足,且存在钠在坩埚中燃烧时坩埚易裂等问题。通过实验探索与尝试,使用一种“特种陶瓷”蒸发皿,能够观察到明显实验现象,获得理想的过氧化钠固体。改进后的实验在引导学生观察现象、获取证据、分析推理等方面具有重要意义,进而发展学生证据推理素养。

基于证据推理思维培养的高中化学一体化实验改进——以氮氧化物的转化为例

以氮氧化物的转化为例,设计了一体化实验装置,将多个反应过程进行整合,使实验现象更加丰富和有趣,有利于学生探究氮氧化物的转化规律。通过设计一系列探究问题,引导学生预测现象,根据实验现象进行证据推理,解释证据与结论之间的关系,培养学生的证据推理思维。

证据推理法在战略环境评价中的应用

将基于证据理论(D-S理论)的证据推理法(ER)用于战略环境评价(SEA),阐述了D-S理论以及ER法的基本原理,选取我国能源战略评价实例,展示ER法运用信度结构和ER递归运算表述和综合初始评价信息,并结合决策者偏好的效用函数,得出每一替代方案的期望效用,最后依据各替代方案的期望效用得出各方案的优劣次序,为决策提供依据.

基于证据推理规则的无线传感器网络数据可靠性分析

无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)在精密工程中具有广泛的应用,对数据精度的要求严苛,因此对WSN可靠性进行评估具有实用价值。本文以WSN实际监测数据为研究对象,通过对WSN数据提取特征,选取所测环境数据的时间相关性和空间相关性以及节点电压为可靠性指标,提出了基于证据推理规则(Evidential reasoning rule,ER)的WSN数据可靠性评估模型。该模型采用变异系数法和基于距离的方法,确定评估指标权重和可靠度,以基于规则的方法将指标数据统一成置信分布形式,利用证据推理规则对指标和参数进行融合,得到WSN数据可靠性状态。最后,通过实例分析验证该模型的有效性。

动态权重证据推理规则的CNN超参数质量评估

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉、自然语言处理为代表的数据处理领域应用广泛.在CNN训练过程中,超参数设置依赖于先验知识,不恰当的超参数会影响模型的训练效率和精度.为了解决这一问题,本文提出基于证据推理规则(Evidential Reasoning Rule,ER Rule)的CNN超参数质量评估模型,可在训练前提供高质量的超参数选择,从而提高模型的训练效率.首先,描述了CNN超参数评估的过程,然后构建了CNN的超参数质量评估模型,运用了奖罚策略实现指标权重的动态适应并给出模型的推理过程.最后,通过图像分类实验验证了模型的实际效果,实验结果表明本文提出的CNN超参数评估模型在多个数据集上预测准确率均高于90%,能够有效建立超参数与CNN模型效果的映射关系,从而过滤低质量的超参数.

基于证据推理客运索道安全性评估

在比较分析现有各种评估方法的基础上,提出基于证据推理的安全性评估方法。在评估过程中,首先确定评价因素集及相应的权重和评价等级及评价等级效用值,然后利用解析算法进行证据的合成,并根据方案最终效用值到各评语等级效用值之间距离的大小确定评价等级。最后,将该方法运用于某客运索道安全评估,得出客运索道安全性评价为较好,并通过与模糊综合评价方法相比,进一步论证了该方法的可行性和有效性。

基于改进FMECA-FBN和ER的铝矾土海运物流风险评估

针对传统失效模式影响与危害性分析(FMECA)在风险评估中存在的诸多局限性,提出一种基于改进FMECA、模糊贝叶斯网络(FBN)和证据推理(ER)相结合的铝矾土海运物流风险评估模型。采用新的风险表征参数,通过将模糊集理论与专家知识相结合创建基于置信结构的模糊规则库系统,并利用贝叶斯网络推理技术实现对铝钒土海运物流失效模式危害度的重要性排序;而基于权值分配和矩阵分析的改进ER可有效融合失效模式评估结果,实现从整体角度对铝钒土海运物流系统进行风险评估;最后通过对我国进口铝矾土海运物流进行风险评估来验证模型的有效性与可行性。结果表明:我国进口铝矾土海运物流环节中最重要的风险因素是“海盗或恐怖主义袭击”和“工人暴动或罢工”,系统整体处于中高风险水平,该评估结果与实际情况相符,从而验证了模型的有效性和可靠性。该研究结果可为工程领域建立与完善系统性的风险评估模型与框架提供依据。

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。

基于证据推理意识的铜与稀硝酸反应实验的新设计

对苏教版高中化学必修第二册(2019年版)、人教版高中化学必修第二册(2020年版)教材中“铜与稀硝酸反应”的实验装置进行评析,基于证据推理意识对教材实验从反应装置到尾气处理等方面进行重新设计。新的实验装置可以排除教材原实验装置内空气中氧气对实验的干扰,并有效防止空气污染,且有助于在实验中培养学生的证据推理意识。

改进型证据更新规则的动态故障诊断算法

火炮装填系统故障的成因复杂,单因素、单模型的故障诊断方法已显其不足。提出了改进型证据更新规则的动态故障诊断算法,并将所述的人工智能方法应用到火炮自动装填故障诊断系统中。该方法通过对模糊规则库的描述来确定故障诊断的辨识框架,应用新型的模糊推理方法生成诊断证据,并通过证据更新规则对所获取前后时刻的诊断证据进行动态更新,将更新融合后的证据进行故障决策,从而解决了故障特征的不确定性、故障模式多样性以及动态故障诊断问题。实例分析证明:该方法达到了有效提高故障诊断确诊率的目的。

基于孪生网络与证据推理规则的视频目标跟踪

卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)已经作为特征提取的方法被广泛用于视频目标跟踪。由于CNN每层卷积特征在给定的视频序列上具有不同响应以及随着层数的增加,提取的特征更为高级和抽象,所以仅使用最高层的卷积特征用于视频跟踪准确率可能大大降低。为解决这一问题,文章在孪生网络的基础上提出基于证据推理规则(Evidential Reasoning Rule,ER Rule)加权位置信息组合方法。描述了基于ER规则组合位置信息的过程,然后构建了位置信息组合模型。通过实际跟踪实验验证了模型的实际效果。

飞行员应急处置能力评价模型

为提高飞行员在紧急情境下的应急处置能力,减少民航安全事故,基于决策模型和应激理论模型,分析飞行员任务过程,从飞行员运行安全能力和飞行员储备安全能力2个方面建立飞行员应急处置能力指标体系;运用模糊层次分析法(FAHP)建立包含安全运行能力B1和储备安全能力B2指标体系,结合专家意见确定二级指标的隶属度,得到飞行员应急处置能力的核心指标;通过证据推理(ER)算法合成民航安全领域相关专家综合评价飞行员应急处置能力的流程,并选取某航空公司2个机组飞行员进行实证分析。研究结果表明:评价飞行员应急处置能力模型很好地降低不确定性对评价结果的影响,从而显著提高评价结果的可靠性。

船舶驾驶员操作可靠性量化的CREAM改进模型

为解决不确定信息条件下船舶值班驾驶员(OOW)操作可靠性量化问题,以认知可靠性和失误分析方法 (CREAM)为基础,采用模糊集合(FS)、贝叶斯网络(BN)和证据推理(ER)算法对多源粗糙观测数据进行处理,构建一个改进的CREAM模型。用该模型对长江特定场景下驾驶员操作可靠性进行量化。结果显示,驾驶员认知行为控制模式为战术型,失误概率为3.40×10-3。数据对比验证和模型灵敏度分析表明,结果合理,模型稳定。

基于改进贝叶斯网络和Hausdorff距离的电网故障诊断

针对解决复杂故障情况下依靠单一开关量信息诊断可靠性差的问题,提出了一种基于改进贝叶斯网络和Hausdorff距离的多源信息融合的电网故障诊断方法.结合关联规则建立元件的贝叶斯网络模型,完成从保护装置动作的开关量信息到元件静态故障度的转化;在此基础上引入Hausdorff距离算法将元件两端的电流暂态幅值差异转化为暂态故障度.通过证据推理(ER)规则对两类证据进行融合,实现不同类型信息源对故障元件的最终诊断.最后以某节点系统图为例,算例结果验证了本文所提方法能够提升在复杂故障情况下故障诊断的准确率.

韧性视角下海运通道关键节点风险评价研究

海运通道关键节点风险评价是掌握我国海运通道安全现状的重要环节,针对海运通道关键节点频繁遭受突发事件干扰的特点,构建韧性视角下海运通道关键节点风险评价模型。考虑影响海运通道风险因素之间存在关联性,以及评价指标信息多源性和不确定性的特征,构建基于因子分析的改进证据推理模型,并引入最优权重求取优化模型兼顾指标信息的变异能力和信息强度。研究显示:我国进口原油海运通道所途经的马六甲海峡风险水平相对较高。结果表明,海盗袭击事故和恐怖主义等非传统安全因素以及不完善的法律制度是影响关键节点风险的主要因素。研究结果可为科学评估海运通道关键节点风险状态提供理论依据。

IIF-ER方法在应急物流设施选址中的应用

为解决不确定性条件下的应急物流设施选址评估的问题,建立基于区间直觉模糊(IIF)与证据推理(ER)的设施选址模型。首先,针对指标评估的不确定性问题,采用区间直觉模糊数(IIFV)表达专家评价信息;然后,考虑到传统IIF在信息集成中存在信息丢失的问题,采用ER集成方法集成评估信息;其次,利用逼近理性解排序法(TOPSIS)对应急物流设施选址方案进行排序;最后,以某城市建立应急物流设施点为例,采用传统IIF信息集成方法与所提方法对比分析,验证模型的有效性。结果表明:所提方法能解决不确定性条件下的应急物流设施选址决策问题,同时也能保证决策质量。

钠的化学性质实验改进

1钠与水反应实验改进,人教版高中化学必修一钠与水反应是高中化学中非常重要的一个实验,该实验承载了通过实验探究发展学生证据推理意识的任务。课本中的实验是在烧杯中加一定量水,滴入几滴酚酞,然后将绿豆大小的钠投入水中。学生通过观察到钠球四处游动、发出嘶嘶的声响知道有气体产物生成。

基于改进证据网络的空战动态态势估计方法

针对无人机空战态势估计既需要综合考虑多类型因素影响,又需要具有不确定性推理能力的特点,建立了一种基于改进证据网络的动态态势估计模型并设计了威胁等级评估推理方法。首先,考虑空战决策时间较短的特点,提出变量框架等级缩减方法以提高网络运行效率;然后,针对空战态势信息具有大不确定性的特点增加冲突数据自适应融合算法以及网络证据的时间序列预测,提高证据的合理性;最后,引入时空融合思想和变权机制将前一时刻的威胁信息作为评判后一时刻威胁的重要标准,应用威胁在时间维度上的递归合成增加信息在时间方向的传递,改善了由于证据失真引起的评估结果的不合理性问题,并通过仿真验证了该方法的有效性。

基于BK树的扩展置信规则库结构优化框架

针对扩展置信规则库(extended belief rule base,EBRB)系统在规则数较多时推理效率不理想的问题,引入BK树数据结构,提出了一种基于BK树的结构优化框架。首先根据置信规则在度量空间中彼此的距离建立EBRB的树形索引结构,然后通过设置阈值减少EBRB系统推理时搜索规则的数量,并激活关键规则,最终达到提高EBRB系统推理效率的目的。以非线性函数拟合、输油管道泄露仿真实验及分类数据集的对比实验,验证结构优化框架在EBRB系统中的有效性,实验结果表明,所提框架能够优化EBRB系统推理效率并提高决策准确性。

不确定信息下的应急方案调整方法

针对应急案例调整中存在不确定信息的问题,开发一种基于证据推理(ER)的应急方案调整方法。首先,计算目标案例与历史案例间的相似度,进而运用相似度阈值构建相似历史案例集。其次,定义方案属性的基本置信度评价等级,并通过集结规则得到目标案例的置信度分布形式。然后,根据期望效用值计算目标案例的方案属性值。最后,将该方法运用于重大交通事故应急响应实践中,得到重大交通事故的应急方案为出动人力135人,出动车辆[26,35]辆;当历史案例C21的出动人力改为缺失值时,得到出动人力为127人。这一结果表明,用该方法能够对存在不确定甚至无知信息的应急方案进行调整,而且案例调整精度也高于其他传统的案例调整方法。