D-S证据理论和本体推理互补的活动识别方法

有效的活动识别是智能辅助的关键。结合D-S证据和本体推理,提出一种互补结构的活动识别方法。该方法通过在证据理论和知识库之间建立对应关系形成互补,既解决了异构数据之间的知识共享,又对本体推理的规则冲突进行了处理,提高推理结果的准确性。通过复杂活动实例在原型系统中的应用,验证了该方法的可行性和有效性,并且能够有效地提高活动识别准确率。

基于D-S证据理论和区间粗糙数的直升机燃油系统重要度分析

直升机燃油系统由于本身的复杂性及故障数据样本量小,往往无法准确获得底事件发生概率,传统的故障树分析方法受到限制。考虑底事件概率无法获得,本文采用区间粗糙数和D-S证据理论分别计算底事件的主观和客观发生度,并以底事件综合发生度代替发生概率用于重要度计算;采用区间排序方法对重要度进行排序,找到重要度较高的底事件,为降低系统故障发生概率、提升系统可靠性水平提供依据。

基于D-S证据理论的GPS/MM组合系统车辆定位算法

根据分段、特征提取等地图匹配关键技术探讨了地图匹配的一般原理 ,提出了基于D S证据推理理论的GPS(GlobalPositioningSystem) MM(MapMatch ing)组合算法 ,提高了GPS单点定位精度 .仿真结果和跑车实验验证结果表明上述方法是行之有效的 .地图匹配算法不增加系统的硬件成本 ,对目前广泛应用的车载GPS导航定位系统是一个有效的解决方案 .

基于D-S证据理论的小电流接地故障连续选线方法

小电流接地故障发生后,系统可以带故障运行一段时间。针对这一特点,提出了一种充分利用故障信息的连续选线方法。利用D-S证据理论实现故障持续过程中多信息的融合,将多信息连续选线问题转化为证据推理问题,提高了选线性能,为定量描述各线路可能发生故障的程度,在应用中提出了单次故障度和连续故障度的概念。在充分利用故障信息的同时,采用迭代算法降低了存储容量要求。通过现场实际故障验证了该方法的正确性和实用性。

对D-S证据理论中冲突证据的一种新的处理方法

D—S证据理论是一种不确定性推理方法，它最初由Dempster在1968年提出来，由Sharer在1976年推广，因此称为D—S证据理论。该理论能够处理由于知识的不准确引起的不确定性，而且能够处理由于不知道引起的不确定性，是对贝叶斯理论的扩展。本文对Murphy规则进行了改进，提出了一种新的证据加权平均的改进融合模型的方法解决失效问题，并验证了该方法的有效性。

基于D-S证据理论的机载雷达模糊识别方法

针对机载雷达信号的复杂性和模糊性等特点,提出一种D-S(登普斯特-谢弗)证据理论和模糊理论组合应用的方法用于对机载雷达的识别。通过对信号的积累和对信任度(模糊隶属度)的重新分配,有效地解决了机载雷达信号的不确定性问题以及如何利用信号在时间上的冗余信息问题,提高了信号的正确识别率。仿真实验和正确识别率的统计结果验证了这种方法十分有效。

一种基于D-S证据理论的Bayes可靠性评定方法

如何合理利用多源先验信息,是小子样Bayes理论方法应用中亟待解决的一个问题。目前,多源信息融合还没有统一的准则,融合理论方法的不同会使得融合结果有所差异。为了解决上述问题,基于证据推理理论,提出了一种多源信息先验分布融合方法,将通过各种融合准则获得的先验分布进行再融合,得到了一种合理的综合先验分布,最后建立了基于证据理论的Bayes可靠性评定模型。仿真结果表明,该融合方法是合理可行的,相比使用单一信息融合方法更科学且合理。

基于D-S证据理论的发动机部件性能降级量化融合研究

针对多方法计算所得发动机部件性能降级无法直接应用Dempster-Shafer(D-S)证据理论融合的问题,提出一种实现降级参数量化融合的方法。以一段时间内计算结果作为样本,融合性能模型输出结果和神经网络输出结果,通过划分区间统计样本落入区间的频率构造基本概率赋值(BPA),从而实现性能降级的量化融合。对比了独立区间划分法和嵌套区间划分法两种BPA构造方法的融合结果,得出了嵌套区间划分法构造BPA具有更适合量化融合的主要结论。

基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策

针对不确定背景下的多属性决策问题,提出基于前景理论和证据推理的区间灰数多属性决策方法.首先,考虑区间灰数在区间内取值概率不相等的特性,提出一种改进的区间灰数距离公式,在此基础上,以方案的正负理想解为参考点,计算属性值与正负理想解之间的距离集.其次,将决策者的风险心理因素引入区间灰数多属性决策中,结合前景理论构建基于区间灰数距离的前景价值函数.再次,通过证据推理算法和区间数可能度大小比较规则对方案做出排序.最后,通过算例分析验证所提方法的有效性.

基于证据理论的不确定性推理方法及其应用

针对民航无线电管理中遇到的干扰问题以及客观世界中描述客观现象的知识和信息具有不确定性的特点,结合民航无线电干扰查处的实际情况,提出基于一种产生式规则的知识表示方法,以区间确定因子描述不确定性。提出基于Dempster-Shafer证据理论和区间确定因子的不确定性推理方法。进一步根据领域专家经验建立民航无线电干扰查处规则,以基于Dempster-Shafer证据理论和区间确定因子的不确定性推理方法为推理机,给出民航无线电干扰查处专家系统的结构及工作流程,采用C#语言结合My SQL数据库开发民航无线电干扰查处专家系统,并通过案例分析说明该系统的有效性和实用性。

多传感器模糊D-S理论辐射源识别

研究了将D-S证据理论与模糊推理组合应用辐射源识别的方法,提出了基于模糊综合评估获取基本概率分配函数的方法;在此基础上研究了应用D-S证据理论进行多传感器信息融合,从而识别雷达辐射源的原理;仿真实验和对比实验表明本算法的有效性。

D-S理论在指挥自动化系统效能评估中的应用

为了评估指挥自动化系统在作战背景下的生存能力 ,引入D -S证据推理方法 ;通过其证据聚合作用 ,以综合多个不同类型专家的意见 .论述了D -S证据理论的数学性质及证据合成法则 ,提出了生存信度的概念以及利用D -S证据推理进行指挥自动化系统效能评估的方法 。

改进灰色证据理论的区间数决策方法研究

针对指标值以区间数形式给出的多指标决策问题,提出一种改进的灰色关联与D-S证据理论结合的决策方法.为避免造成指标不确信度的偏离,本文应用灰色区间数距离来计算指标不确信度.在此基础上,构建多指标下备选方案的Mass函数,通过Dempster合成法则进行信息融合,根据置信函数大小对方案进行排序.算例分析结果表明:本文方法进一步降低了决策的初始不确定性和融合后的整体不确定性,扩大了不同方案置信函数之间的差距,使各方案的优劣性更加明显,有利于决策者做出选择.

一种有效的证据理论合成公式

D-S证据理论是一种有用的不确定性推理方法 ,由于证据合成公式存在不足 ,影响了证据理论的应用。本文提出了一种有效的合成公式 ,即把支持证据冲突的概率按各个命题的平均支持程度加权进行分配。新的合成公式提高了合成结果的可靠性与合理性 ,即使对于高度冲突的证据 ,也能够取得理想的合成结果。

一种按比例分配冲突度的证据推理组合规则

在分析证据理论不足和已有改进方法及其缺陷的基础上,根据指挥员在作战中处理冲突证据的一般习惯,提出一种按比例分配冲突度的证据组合推理规则.算例验证结果表明,新的组合推理规则在处理冲突方面的性能得到了明显改进.

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Dempster-Shafer证据理论的数据融合技术研究

系统地研究了 Dempster- Shafer(D- S)证据推理的数据融合技术 ,分析了传感器基本概率分配函数 (basic probability assignment- BPA)的构造方法 ,分别对双传感器随参数分布的几种情况进行了检测融合 ,利用红外场景生成器生成的 3～ 5μm和 8～ 1 2 μm双通道的红外背景及目标的序列图像 ,仿真了融合对探测操作特性 (receiver operatingcharacter- ROC)曲线的性能改进 ,对 AGEMA THV90 0型双通道红外热像仪的小目标图像也开展了实验处理 。

基于证据理论的铁路电力线故障定位方法

多分段多分支结构的铁路电力线单相接地故障造成的供电中断,严重影响到铁路行车安全。为了确保故障的快速排除,本文依据线路的结构特点提出故障处理的区间模型。首先,基于铁路现有的区间结构,采用区间分析法构造区间定位的集中参数区间算法、故障网络分解区间算法及分布参数区间算法。然后,根据相离度定义提出相离度偏差矩阵的构造形式,并以此为基础推导出基本可信度分配函数的表达式。再以D-S证据理论的合成规则对3种区间算法的定位结果进行融合,实现了故障分段区间的可靠识别。最后,依据实际线路模型进行的PSCAD仿真分析,验证了本文方法在处理铁路电力线单相接地故障上的可行性。

证据理论合成规则的改进

D -S证据理论是一种有用的不确定性推理方法 ,由于证据合成公式存在不足 ,影响了证据理论的应用 .该文提出了一种证据理论合成的改进方法 ,该方法不仅能处理相互冲突的证据 ,把支持证据冲突的概率按各个命题的平均支持程度加权进行分配 ,还能根据证据携带的信息量决定聚焦的权重 ,使合成结果符合实际情况 .

基于证据推理的相邻碎片判定方法

针对文物碎片特征信息模糊不确定带来的误匹配问题,提出了一种基于证据推理和区间数的相邻文物碎片判定方法。首先确定基于D-S证据理论的多特征相似性评价模型;然后利用历史样本数据使用区间数方法来产生基本概率指派;接着利用极大熵函数法将权重优化问题转换为光滑的最优化问题,采用混合社会认知优化算法来求解最优证据权重,最后利用D-S证据理论实现相邻碎片的相似性判断。实验结果表明了本方法的有效性。