基于Dempster-Shafer证据理论的信任评估模型

从网格的动态性、分布性、不确定性等特征出发,参考社会学的人际信任关系结构,提出了一种基于Dempster-Shafer证据理论(简称D-S理论)的信任评估模型.该模型根据网格节点间的历史交易记录,给出“直接信任”的形式化描述,建立网格节点信任推荐机制,并利用D-S理论对证据进行组合,从而得到“间接信任”.然后将直接信任和间接信任进一步组合为“综合信任”,从而有效实现信任信息的融合.将本文提出的信任度评估方法应用到调度算法中,结果证明了该信任模型的可行性和实用性.

证据理论Dempster法则融合神经网络的短期负荷预测

针对传统神经网络收敛速度较慢且实时性较差的缺点,在考虑气候因素的情况下,分别用改进BP网络、径向基函数网络和Elman网络算法对某地区的负荷进行预测。通过对预测误差的分析,用证据理论的Dempster合成法则对算法进行融合,通过选取待预测日之前几天的数据作为融合样本,规定相应的基本信度函数,得到融合后的信度分配,从而决定相应时刻的预测模型。仿真结果表明,经过证据理论融合后选择的负荷预测算法具有较高的预测精度。

基于D-S证据理论的传感器网络数据融合算法

在传感器网络中,多个传感器对于同一目标的识别结果经常会发生冲突.本文采用基于D em pster-Shafer证据推理理论的数据融合方法来解决这一问题.然而,采用D-S证据组合公式计算融合结果,计算量过于巨大,对处理能力有限的感知结点来说负担过重,此外,计算所造成的延时也将严重影响系统的实时性和同步性.本文提出了一个基于矩阵分析的快速融合算法,该算法采用了D-S证据理论的思想,计算得到的融合结果与D-S证据组合公式计算得到的融合结果相同.本文用数学归纳法证明了这一结论.经过模拟实验验证,和直接采用D-S证据组合公式相比,该算法的计算量和所需的计算时间明显减少.

D-S证据理论数据融合算法在某系统故障诊断中的应用

介绍了Dempster-Shafer(D-S)证据理论数据融合算法的基本原理,在此基础上以电压-码转换电路板为被诊断对象,探索了基于D-S证据理论多传感器数据融合算法的某系统电路故障元器件诊断方法。诊断结果表明D-S证据理论多传感器信息融合算法可有效地提高故障模式的识别能力,使故障元器件得以有效定位。

广义证据理论的解释

本文把Ｄｅｍｐｓｔｅｒ使用的随机集合概念推广到了布尔代数上，并用这个推广了的概念讨论了信息源上的不确定性结构与假设空间上的不确定性结构之间的关系．利用这个关系，本文推广了上、下概率的概念，并用其解释了Ｇｕａｎ和Ｂｅｌｌ提出的广义证据理论，同时还证明了Ｇｕａｎ和Ｂｅｌｌ定义的条件信任函数，实际上是Ｄｅｍｐｓｔｅｒ条件规则的推广．本文的解释方法一方面拓宽了广义证据理论的内容，另一方面亦为广义证据理论的应用提供了有效的途径．

证据理论的主客观整合推理方法

现有证据理论研究侧重于从客观证据中提取证据源可靠性(RES)信息,而未考虑知识、经验、直觉等主观认知信息对RES推断及证据融合的积极作用。为此,基于证据距离和两两比较判断矩阵,提出反映证据源相对可靠性的主客观RES矩阵,以调节总误差最小为目标函数,构建用于提取证据源综合可靠性信息的RES整合模型,并结合Dempster组合规则给出证据推理步骤。数值实例验证了该方法的可行性。

基于D-S证据理论的信息安全风险评估

采用Dempster-Shafer(D-S)证据理论处理信息安全风险评估中的不确定性问题,提出了基于D-S证据理论的风险评估模型。用改进的Dempster合成法则即对基本可信度分配使用"折扣率"的方法,对信息系统中存在的各种风险因素进行合成,处理风险因素中的不确定性,并通过仿真证明了该算法的正确性。最后,通过与模糊综合评判法进行比较验证了证据理论具有更高的准确性。

基于D-S证据理论的导弹武器系统效能评价

导弹武器系统的效能评价是有人参与的复杂系统评价问题.针对该类问题评价的复杂性和不确定性以及多属性群决策性,提出采用D-S证据理论对系统的导弹武器系统效能进行评价,给出了D-S证据理论用于系统效能评价的方法.证据理论综合了来自各个专家的评价信息,能够使得评价过程更加合理.仿真结果初步表明D-S证据理论在系统效能评价中具有一定的适用性.

基于D-S证据理论的土壤潜在盐渍化研究

该文以山东禹城20世纪80年代第二次土壤普查资料为基础,在GIS和Dempster-Shafer证据理论的支持下,旨在探讨影响土壤盐渍化的因子作用下引发的土壤潜在盐渍化的概率分布状况。该文主要利用模糊函数集中的"J"形模型和Dempster-Shafer-Weight-of-Evidence(D-S证据理论)模型对影响土壤盐渍化因子进行运算和合并,预测土壤潜在盐渍化现象在整个栅格表面发生的可信度,并运用专家知识评价存在的因子,获得了研究区土壤潜在盐渍化的概率表面图。结果表明:土壤盐渍化分布不仅具有空间变异性,在局部也存在着一致性,即在地形、地貌基本一致的前提下,在一定的距离范围内,越靠近盐渍化土地的区域,发生盐渍化的可能性越大,地下水埋深和地下水矿化度是影响土壤潜在盐渍化分布的两个关键因子。

基于D-S证据理论的网络安全风险评估模型

针对网络信息系统的安全风险评估问题,提出了基于D-S证据理论的风险评估模型。证据理论是一种处理不确定性的推理方法。首先用"折扣率"对Dempster合成法则进行了改进,然后使用改进后的Dempser合成法则对网络中存在的各种风险因素进行合成,减少了风险因素中的不确定性,并以实例验证了该模型在网络安全风险评估中的应用,仿真结果证明了该算法的正确性。最后,通过与模糊综合评判法进行比较验证了证据理论具有更高的准确性。

基于证据理论/层次分析法的贝叶斯网络建模方法

针对依据专家知识推断贝叶斯网络中条件概率表(CPT)时存在的个体推断信息缺乏完备性和精确性以及整体集成结果缺乏科学性的问题,提出了基于证据理论/层次分析法(DS/AHP)的能够从专家推断信息中提取最优条件概率的方法。首先,通过引入DS/AHP方法中的知识矩阵提出了有利于实现判断对象更直观、判断方式更完善的推断信息提取机制;其次,在此基础上遵循由前至后的推断顺序提出了贝叶斯网络的构建过程;最后,应用传统方法与提出方法对同一贝叶斯网络中的缺失条件概率表进行了推断。数值对比分析表明,所提方法能够在提高计算效率的同时将累计总偏差降低41%,验证了所提方法的科学有效性和应用可行性。

基于改进权重的D-S证据理论的动态负载平衡算法

针对大型网络游戏中易出现的服务器集群负载不均衡的问题,提出基于改进权重的D-S(Dempster和Shafer)证据理论的负载平衡判别策略。首先,根据D-S证据理论,将影响服务器性能的多因素作为判据,利用历史数据与阈值大小的比较规则计算动态权重,再依据动态权重与原始信度的关系建立基本信任函数;然后,计算不同判据对应结果的信任函数,使用证据合成规则作深层融合;最后分析合成结果,最终推断服务器是否超载。模拟实验结果表明,与基于负反馈机制的动态均衡算法相比,所提算法的准确率更高,更符合真实情况;且所提算法的运行时间明显少于基于负反馈机制的动态均衡算法以及加权循环算法。实验结果表明,新算法有效缩短了运行判断的延迟,能够根据历史参数对当前服务器负载情况快速作出推断,且决策结果可信度高,更符合实际情况。

基于证据理论的群组DEMATEL改进方法

在群组DEMATEL(决策试验与评价实验室)分析过程中,科学合理地集成群组专家意见是保证群决策有效性的技术核心。然而现有文献不仅没有对群组专家意见的集成机理作出科学合理的解释,而且还存在单专家对因素关系判断过于主观武断的问题。为克服上述缺陷,在概述传统群组DEMATEL及系统分析其缺陷的基础上,提出了一种基于证据理论的群组DEMATEL改进方法。该方法优点在于:一方面以信度函数反映决策信息的不完备性,并通过Dempster组合规则有效集成群组专家意见;另一方面以整体判断思想实现群组专家证据信息的交互。实例验证结果表明,改进方法是科学可行的,有着较强的实际应用可操作性。

基于证据理论的多Agent重复囚徒困境博弈研究

在多Agent系统中,利用证据理论与重复囚徒困境博弈对其中的合作行为进行了研究.为加强Agent之间的合作行为,构建了基于信度函数的综合信任模型.该综合信任度的建立来于两个方面:一是由以前交互历史中观察的直接证据而得到的直接信任度,二是由来自于第三方的推荐证据而得到的推荐信任度.基于综合信任模型,给出了多Agent重复囚徒困境博弈算法,并对所研究的问题进行了仿真.仿真结果表明,基于综合信任度的博弈策略能够有效地加强系统中的合作行为,提高系统的收益.

D-S证据理论融合改进BP网络的短期负荷预测研究

针对传统BP网络收敛速度较慢且实时性较差的缺点,在考虑了气候因素的情况下,分别用三种BP网络算法对某地区的负荷进行预测,通过对预测误差的分析,用证据理论的Dempster合成法则对算法进行融合,通过选取待预测日之前几天的数据作为融合样本,规定相应的基本信度函数,得到融合后的信度分配,从而决定相应时刻的预测模型,仿真结果表明,经过证据理论融合后选择的负荷预测算法具有更高的预测精度。

关于模糊证据理论的一个新解释

推广了Dempster所提出的随机集概念,并讨论了模糊信息源的不确定结构与模糊事件空间之间的关系,最后特别地用广义的上、下概率概念给出了模糊证据理论的一种新的解释,同时证明了模糊条件信任函数实际上是Dempster模糊条件规则的推广。

基于Dempster组合规则适用条件的冲突证据组合

针对D-S证据理论中Dempster组合规则出现的反直观结果问题,提出了一种新的基于Dempster组合规则适用条件的冲突证据组合方法。首先分析了Dempster组合规则出现悖论的原因及其适用条件;其次发现了基于数据模型修正的冲突证据组合方法不满足结合律的不足,最后依据适用条件对证据模型进行修正并利用Dempster组合规则进行融合,真正满足证据组合的结合律。实验分析表明,所提方法是合理有效的。

基于改进D-S证据理论的雷达生存效能

为了综合分析雷达的生存效能,通过调整非关键因素和不确定因素的基本可信度对证据理论中证据合成规则进行了改进,并基于改进D-S证据理论提出了雷达生存效能评估模型。改进后的证据合成规则不仅减小了证据的冲突,而且仍然满足证据的基本可信度之和为1的基本要求,保持Dempster合成规则所具有的可交换性。通过雷达生存效能模型应用的一个实际例子计算表明,证据理论是一种科学的效能评估方法,具有可行性和实用性,改进后的证据合成规则能够较好地分析雷达的生存效能。

基于模糊证据理论的二氧化碳地质封存项目安全风险评价

碳捕集、利用与封存技术是应对气候变化减排二氧化碳的有效技术之一。考虑到二氧化碳泄露风险的不确定性,用模糊语言来评价二氧化碳泄露的各种风险因素,将模糊集和证据理论相结合进行二氧化碳地质封存项目安全风险评价。利用Jousselme距离确定专家权重,并对冲突证据进行修正,再采用Dempster组合规则融合不确定证据信息。通过严格的风险评价程序,从而选择理想的二氧化碳封存场地。

基于动态贝叶斯网络与DS证据理论的轧机颤振监测方法

提出了基于动态贝叶斯网络和DS(Dempster/Shafer)证据理论的轧机颤振实时监测方法,该方法预选多个时域和频域的特征参数表征轧机不同工况下振动信号的不同特征,利用稳定判别率方法筛选敏感度高的特征参数;使用动态贝叶斯网络与DS证据理论实时监测模型建立轧机颤振状态实时监测系统,构建连续的速度载荷时间片,将3个连续的速度载荷时间片作为DS证据理论的证据体,给出了优化基本概率分配的信任度方法,解决了DS证据理论的证据体间冲突问题;最后在轧机实验平台进行实验,诊断结果表明:该方法对轧机颤振不同状态的识别率达到99.05%。