基于模糊逻辑和组合证据理论的信息融合技术在网络管理中的应用

研究基于模糊逻辑和组合证据理论的综合信息融合技术在网络管理中的应用 .研究了用于网络管理的来源于多信息源的关联规则的融合方法和推理机制 ,以及故障与故障原因的模糊关系和模糊规则的融合方法及推理机制 ;在故障定位方面 ,采用组合证据理论对网络专家、规则推理和模糊推理所给出的故障原因进行融合得出综合的诊断结果 .

基于Dempster-shafer理论的多个神经网络分类器融合算法

用遗传算法优化神经网络分类器的连接权系数 ,避免采用BP算法存在易于陷入局部极值 ,使每个神经网络分类器的分类接近于理想状态 ,由于每个分类器的特征输入不同 ,不能被一个分类器识别的模式 ,却可能被另一个分类器识别 ,为了提高模式识别的精度 ,可将一个模式识别问题由多个分类器来完成 ,将每一个分类器的输出结果作为一条证据 ,确定各分类器的基本概率指派函数 ,再用证据组合理论融合证据信息 。

面向电力测试装置远程校准的网络服务质量可靠性建模与分析

网络通信服务可靠性是仪表远程校准的重要基础前提,而通信网拓扑结构、规模不同,导致网络行为特征建模和性能评价非常有挑战性,致使通信网的可靠性难以确定。证据理论(DST)能有效刻画不精确、不完整、不可靠等不确定性问题,针对电力仪表远程校准通信网的不确定性,文中基于组合证据融合方法,提出通用远程校准模型的网络服务质量不确定性评价方法。鉴于电力远程校准数据业务、音(视)频多媒体业务、远程校准Web服务,在可靠性、安全性、实时性方面的不同网络QoS需求,构建D-S证据理论的可靠性评估模型,利用OPNET对网络实时通信进行了仿真与验证分析,兼顾了定性与定量、客观性与主观性,阐明校准系统的网络通信的可靠性和有效性,提高了评价的可信度。

摩擦学故障种类诊断的D-S信息融合研究

利用光谱油料分析、铁谱监测、红外光谱分析等，对８ＮＶＤ４８Ａ－２ｕ型柴油机进行了现场运行油液监测试验．根据试验结果和收集到的应用实例，总结了缸套活塞组的划伤、拉缸和腐蚀；轴承的擦伤、烧损、剥落和腐蚀；齿轮的点蚀、胶合和剥离等摩擦学故障种类及其油液监测的信息描述．利用领域专家经验给出了Ｄ－Ｓ证据组合理论的基本概率分配函数，确定了每种油液监测方法对上述摩擦学故障的支持程度，以柴油机缸套活塞组的“拉缸”故障为例，给出了Ｄ－Ｓ方法的组合支持程度的计算过程．

基于分层多级黑板的多源信息融合系统设计

针对精确制导武器系统对精度的要求和单一传感器信息的不确定性问题,目前大多采用多源信息融合的方法。在分析制导武器多源异类信息特点的基础上,设计了分层多级融合黑板的多源信息融合仿真系统,详细设计了信息融合功能模型、层次模型以及总体框架,给出了多源信息的流程,并且结合制导过程,利用D-S证据推理算法对目标进行了实时精确的识别,仿真实验结果表明,该融合系统对提高制导武器系统的打击精度具有应用价值。

基于证据理论的软件开发风险评估方法

通过将软件开发过程分解为分析、设计、实施阶段 ,根据决策者对每一阶段的技术风险、费用风险、进度风险的确信度 ,给出了一种基于 Dempster- Shafer证据组合理论的风险评估方法。从而 ,将软件开发过程中影响风险的多种不确定性定性指标转化为确定的定量指标进行评价。最后通过实例说明了该方法的有效性。