D_S理论在装备使用质量评价中的应用

针对装备使用质量评价的模糊性及不确定性,采用D_S证据理论构建了装备使用质量评价模型.实例表明该方法能有效避免评价对象模糊性及不确定性带来的评判误差,取得符合实际而又准确的评价结果.

故障录波信息和D_S证据理论用于电网故障诊断

当电网发生故障时,传统的故障诊断方法仅仅利用了开关量信息而没有充分利用故障录波信息,而故障录波信息在准确性、完备性和容错性等方面有开关量信息无法比拟的优势。为了充分利用故障录波信息进行电网故障诊断,通过小波变换对发生故障前后电流波形进行分析,采用小波奇异度和小波故障度分别表征电网元件的故障概率,但是由于故障的不确定性和复杂性,这两种故障表征方法都不能独自准确地诊断故障元件,因此提出采用D-S证据理论对多种故障表征方法进行信息融合,能够准确诊断故障线路。基于PSCAD仿真实例证明,该方法能提高对故障诊断结果的支持度及故障诊断的准确性,在电网故障诊断中有良好的应用前景。

基于粗糙集与D_S证据理论的汽车售后服务知识推理

通过汽车用户的行为特征对用户的车辆进行售后服务知识推理对汽车售后服务质量的提升有着重要的意义。利用粗糙集与信息熵理论从众多的用户行为属性中提取出对汽车部件的状态有显著影响的客户特征行为属性作为推理证据,运用决策规则强度对各证据对应的基本概率赋值(BPA)进行了确定,在此基础上运用D_S证据理论对各证据进行了合成,推理出客户的服务需求。通过实例证明了该方法可用于汽车售后服务知识推理。

基于D_S证据理论的电力通信传输网风险评估

针对运用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)构造电力通信传输网风险评估指标体系时个体决策的主观性和不确定性问题,引入D_S证据理论实现多属性群决策,并针对D_S融合规则无法处理冲突证据的情况提出了一种新的融合规则,先利用欧氏距离计算得到的绝对可信度对原始证据进行修正,再利用改进的局部冲突概率分配权重对证据间的冲突概率重新分配。实验表明,该方法可靠性更高、收敛效果更好,解决了决策过程中的主观性问题,可为电力通信传输网风险评估提供科学的理论依据。

改进的D_S证据理论方法及其在风力发电机故障诊断中的应用

针对D_S证据理论直接处理高冲突证据合成时会出现诊断结果不合理的问题,提出了一种相对加权证据合成法。在多个证据融合时,该方法综合利用证据的均值距离和冲突强度表示证据冲突,并根据各证据与其它证据的冲突程度确定其权重系数,在此基础之上采用相对加权的方法对证据的基本概率指派函数修正,然后用D_S规则合成。将所提出的方法应用到风力发电机组的故障诊断中,结果表明了所提方法对高冲突证据融合的有效性。

基于D_S证据理论的合作频谱感知技术

基于D_S证据理论和动态加权合作感知技术相结合的频谱感知方法,对认知用户在不同平均信噪比条件下,检测主用户的检测概率特性进行了分析。仿真结果表明,给出的基于D_S证据理论的融合技术修正合作感知的动态加权系数,可以克服常规合作感知方法检测时间、复杂度高等不足,其检测性能也优于目前的合作感知方法。

D_S证据理论在电子商务风险评估中的研究及应用

电子商务的发展,给企业带来无限机遇的同时也带来了新的风险。如何对电子商务的风险进行正确、合理的评估已经成为新的研究热点,本文将D_S证据理论应用于电子商务的风险评估中,并用实证证明此方法的有效性。

基于D_S证据理论的Web事务识别方法

基于D_S证据理论,提出一种新的Web事务识别方法,融合多个特征对Web事务进行综合评判,并选取计算代价较小的特征及高效的融合规则,保证算法性能的高效.实验结果表明,该方法与其他事务识别方法相比,具有更高的事务识别率.

基于改进证据理论的建筑环境CPS决策级融合

针对传统D_S证据理论存在高冲突证据时,而引起"悖论"将导致建筑环境CPS决策不准确的问题,采用计算证据间的博彩许诺距离方法,结合传统冲突因子,对D_S证据理论数据源的处理方法进行调整。该方法由证据间的博彩许诺距离得到证据冲突程度,再按"互补"原理转化为相互支持度,从而确定证据的权重系数,使D_S证据理论的决策更加精确。数据分析和仿真表明,改进后的D_S证据理论方法可以有效地处理证据冲突,并使得决策结果更加合理。

编队协同作战中目标综合识别技术

根据美军协同作战系统(CEC)的思想,首先对舰艇编队协同作战目标综合识别系统做了定义,接着,详细描述了系统的组成和体系框架,研究了系统的算法及处理流程,最后,基于加权证据合成的时域空域目标识别算法进行了系统仿真实验,验证了系统算法的有效性。

基于光通信的电力信息网络安全研究

针对传统AHP层次分析法在光纤通信安全性评价方面存在主观性,导致评价结果不准确的问题,在研究AHP层次评价的基础上,提出一种基于云模型的电力通信网络安全评估模型。首先对云模型综合指标评估算法的原理和步骤进行了研究,从而解决数据定性与定量互转中存在的模糊性和不确定性;针对传统指标体系构建中不同专家存在的知识冲突问题,引入D_S理论,从而得到相对权重,进而提高权重计算的客观性。最后,利用MATLAB软件对上述综合模型进行编程,并通过对比验证了上述模型在电力信息通信网络安全评价的优势。

军工科研院所核心竞争力评价研究

为科学评价军工科研院所核心竞争力,持续提升其竞争优势,本文以资源基础理论为切入点,对军工科研院所的特点及其面临的环境进行分析,从核心竞争力支撑、核心竞争力体现、核心竞争力效益3个维度构建了军工科研院所核心竞争力评价指标体系。采用基于格栅获取的Borda数分析法和D_S证据理论对某大型军工科研院所进行实证评价,结论表明该军工科研院所整体核心竞争力处于较强水平,核心竞争力支撑与核心竞争力体现体系发展完善,核心竞争力转化为效益的能力有待加强。

一种D-S改进方法及在可靠性评估中的应用

在介绍D-S证据理论的基础上,针对D-S证据理论的不足提出一种改进的方法,并用实例证明其有效性.该方法将证据信息量的概念引入D-S证据理论,根据不同的信息量确定证据信息的一组权重,改进了传统的D-S证据理论合成规则,适合D-S证据有冲突的情况,为专家信息在可靠性评估中的应用提供参考.

基于数据融合的P2P业务识别研究

研究了数据融合技术在P2P业务识别方面的应用,并创新性地提出了基于流量特征的业务识别技术.该技术不需要检测数据净荷,只需根据P2P业务的流量传输特征,通过BP神经网络的训练学习得到一系列输出结果,该输出结果作为证据理论的输入,选择合适的信任函数和组合规则,快速实现P2P业务的特征识别.