基于权值D-S证据理论的车辆导航地图匹配

对传统D-S证据理论进行了改进,解决了证据的可信度问题。该改进算法首先根据证据的局部决策算出局部决策值,构造整个系统的支持矩阵,并求出支持矩阵的特征向量,以此作为各个证据的可信度;然后把可信度作为各个证据的权值,以此修正D-S证据的融合算法,使新的组合理论规则能够有效地处理证据中的冲突信息;最后结合当前城市道路网日益复杂的实际特点,把基于权值的D-S证据理论应用于车辆导航的地图匹配中,建立车辆位置信息和方向信息判断规则。实车试验结果表明:应用该算法可以较好地解决城市复杂路网地图匹配问题。

一种D-S证据推理的改进方法

D-S证据理论是多传感器信息融合常用的算法,但它无法解决证据的可信度问题。本文根据传感器的局部决策先算出局部决策值,构造整个系统的支持矩阵,然后求这个支持矩阵的特征向量,以此作为各个传感器的可信度。这个可信度就可以作为各个传感器的权值,以此修正D-S证据的融合算法。最后,给出了一个对比仿真实验,证明此算法的在处理错误或大偏差证据的有效性。

基于D-S证据理论的产品多信息融合标识失效补救方法

针对离散制造企业生产环境和工艺的复杂性容易引起Data Matrix二维符号标记的磨损、污染和腐蚀而发生标识失效的问题,提出一种基于D-S证据理论的产品多信息融合标识失效补救方法。分析了产品物理与制造过程中多源信息之间的关联和数据结构,建立了离散制造产品零散与不完整多源信息的数学模型;设计了改进的变异系数加权法,并采用基于类中心的变权欧式距离法对失效标识产品特征和历史数据库进行相似性测度计算;通过D-S证据理论对失效标识的产品特征层进行融合辨识。实验结果表明,该方法能够较好地恢复补救产品失效的标识。

基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别

采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性.

D-S证据理论在传感器融合中的探讨

为解决证据间的可信度问题,引入支持矩阵的概念。在移动机器人自主爬楼梯的研究中,根据传感器的局部决策值构造整个系统的支持矩阵,计算出它的特征向量并作为证据的可信度。通过实验,证明算法的先进性和有效性,最后客观地评价这种方法。

一种基于三端点区间数的改进DS/AHP方法

为了解决传统DS/AHP方法不适用于具有多位专家或专家意见富有分歧的群体决策问题,基于能够有效描述专家群组推理判断信息的三端点区间数对传统判断矩阵进行拓展,提出三端点区间数知识矩阵,基于三端点区间数中的一致性原理构建了用于从该矩阵中提取证据信息的基本概率分配函数的确定模型,在此基础上依据Dempster组合规则提出改进DS/AHP方法的操作步骤,应用一个数值模拟实例演示了该方法的具体操作过程。

二次D稳定约束下不确定T-S模糊系统的L_∞鲁棒可靠控制

针对一类受持续有界扰动的T-S不确定模糊系统,提出了考虑执行器故障的鲁棒可靠控制器设计方法。引入基于L∞范数理论的鲁棒性能指标及二次D稳定的概念,给出了鲁棒可靠控制器存在的充分条件。通过求解线性矩阵不等式完成可靠控制器的设计,从而使系统即使在发生执行器故障的情况下仍能满足给定的L∞性能指标,并且闭环系统二次D稳定。仿真实例表明了本方法的有效性。

基于D-S证据理论的信息融合图像识别

针对图像识别的不确定问题,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论的信息融合图像识别算法.用灰度-相位共生矩阵和灰度-梯度共生矩阵提取图像的纹理特征参数,对纹理特征参数进行转化得到待识别图像在其他类图像上的信度函数分配;利用D-S联合规则得到融合后的信度函数分配,从而准确识别图像;通过单一矩阵图像识别结果与融合识别结果比较,说明D-S数据融合在识别图像方面的优越性.

基于AHP和D-S证据理论的民航信息系统风险评估

针对传统民航信息系统安全评估周期长、过程繁琐及专家主观性较强等问题,提出一种基于层次分析法和改进Dempster-Shafer(D-S)证据理论的风险评估方法。首先基于层次分析法确定各层因素相对于上层因素的权重,利用模糊综合评价给出最底层因素的评语集隶属度矩阵;然后利用基于矩阵分析法和信息熵的D-S合成算法计算证据间冲突程度K并对证据重新赋予权值,得出证据对各因素的支持程度;最后通过综合计算来确定系统最终安全等级。该方法进一步降低了专家评估的主观性,客观高效,操作方便,适用于民航信息系统的安全风险评估。

基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断

为抑制循环波动性对内燃机故障诊断结果的影响,引入D-S证据理论,提出一种基于内燃机振动时频图像、局部非负矩阵分解、BP神经网络和D-S证据理论的内燃机故障诊断新方法。首先采用平滑伪魏格纳分布(SPWVD)方法对8种不同气门状态的缸盖振动信号进行分析得到振动时频图像,然后用局部非负矩阵分解(LNMF)方法提取时频图像的特征参数并组成训练集和测试集,用得到的训练集对BP神经网络进行训练,再把测试集输入到训练好的BP神经网络,将输出的结果转化为基本概率赋值,用Deng加权平均证据合成规则对同种状态下不同图像的证据进行合成,并利用合成后的结果进行诊断分类。实例分析结果表明,基于振动时频图像和D-S证据理论的内燃机故障诊断方法可以有效抑制内燃机循环波动性对诊断结果的影响,能够准确诊断不同类型的气门故障。

基于T-S模糊模型的无人机混合H2/H∞控制

为了实现无人机稳定跟踪期望的轨迹,文章提出一种混合H2/H∞的控制策略,其将四旋翼无人机分为高度、位置和姿态3个子系统,并通过选择合适的前件变量对3个子系统分别建立T-S模糊误差模型,然后采用区间矩阵的方法描述升力系数、阻力系数和转动惯量等不确定项。为了保证无人机在微风等外部扰动的影响下能够稳定飞行,基于线性矩阵不等式方法和极点配置理论,文章设计了D稳定约束的混合H2/H∞控制器。四旋翼无人机的仿真结果验证了该控制策略的有效性。

基于相似系数和Jaccard系数矩阵的证据冲突度量方法

针对传统的冲突度量和Jousselme距离度量出现冲突误判的问题,提出一种相似系数和Jaccard系数矩阵的证据冲突度量方法。该方法通过计算证据之间的相似系数,利用Jaccard系数矩阵将相似系数转化为证据的冲突程度。理论证明和数值计算表明,该方法可以有效地表示证据间的冲突程度。此外,通过典型的算例将提出的方法与其他方法进行对比,结果表明该方法可以全面准确地度量证据间的冲突程度。

关于矩阵广义Bott-Duffin逆的逆序律

研究了两个L-p.s.d.矩阵广义Bott-Duffin逆的逆序律问题,L-p.s.d.是半正定概念的一种推广,正定或半正定矩阵恰是R^n-p.s.d.矩阵.通过建立广义Bott-Duffin逆与A^(2)S,S⊥逆之间的关系,利用A^(2)S,S⊥的性质,得到了广义Bott-Duffin逆序律成立的充要条件,并通过两个实例验证了所得结果.

关于S-正交矩阵的等价命题

本文论述了正交矩阵的乘积分解,并且得到和证明了关于S?正交矩阵的几个等价命题.

基于数据融合的张弦桁架损伤识别方法与试验研究

针对张弦桁架采用单损伤指标识别损伤位置易受到干扰甚至产生误判的问题,提出基于曲率模态差和模态柔度差曲率融合的损伤识别方法。基于D-S证据矩阵和加权平均两种数据融合准则,建立张弦桁架损伤识别的单次融合和两阶段融合识别流程。采用有限元软件ANSYS建立张弦桁架分析模型,利用减小构件截面积模拟弦杆损伤,分别采用非融合单损伤指标、单次数据融合和两阶段融合方法进行损伤识别分析。结果表明:单损伤识别指标的抗干扰能力较低,尤其对支座附近下弦杆的识别效果差;基于数据融合的损伤识别方法能够综合多种指标损伤识别结果,有效提高损伤位置识别的准确性;与加权平均数据融合准则相比,基于D-S证据矩阵准则的数据融合方法更能有效降低非损伤位置干扰,识别效果更好;两阶段融合方法效果优于单次融合方法,损伤位置的损伤概率愈发接近于1,非损伤位置的损伤概率愈发趋近于0。最后开展了一榀张弦桁架模型的损伤识别试验,通过试验验证了当所获取模态数据受到环境或测试噪声等因素影响下,文章提出的基于数据融合的损伤识别方法仍具有较好的鲁棒性,能够有效识别实际张弦桁架结构的损伤位置。但由于曲率模态差以及模态柔度差曲率难以识别损伤程度,因此文章方法仅能够提高损伤位置的识别精度。

多Agent信息融合的故障诊断技术

在故障诊断中引入多Agent并行推理、独立求解的机制能够提高诊断准确率。通过特征提取降低特征维数,形成子任务,并分配给具有专家能力的Agent处理。然而多数情况下不同Agent的诊断结论会存在差异,为解决该问题,引入D-S证据理论将各Agent的结论作为多源证据进行融合。在融合中引入可信度分配矩阵表征Agent能力。最后通过一个诊断实例说明了此方法,通过仿真对比实验验证了此方法的有效性。

三维层状场地中斜面均布荷载动力格林函数

在作者三维层状场地精确动力刚度矩阵基础上,给出了三维层状场地内部斜面均布荷载动力格林函数。本文格林函数包含了场地的所有基本力学特性,可用于三维层状局部场地中波的散射及土-结构相互作用等问题的求解。文中对所得结果进行了精度检验,同时给出了一些数值结果,包括均匀半空间和基岩上单一土层中竖面或斜面荷载作用下的位移和应力格林函数。

利用辛空间上子空间构作(d,r;z]-disjunct矩阵

一个(d,r;z]-disjunct矩阵在许多领域有着极为广泛的应用.利用辛空间上m维(m,s)型子空间的性质构作了(d,r;z]-disjunct矩阵,并利用子空间的计数定理计算了它的参数.

保税港区批设促进了属地省份的贸易发展了吗?——基于双重差分空间计量模型的分析

评估保税港区批设对属地省份贸易发展的影响效应,是决定保税港区布局及结构优化的关键。立足于多元回归模型、空间X滞后模型、空间自回归模型、空间杜宾模型和空间误差模型等5种双重差分模型,基于进出口总额、出口总额和进口总额视角,对保税港区批设对属地省份贸易发展的总体影响效应和个体影响效应进行了考察。同时,构建了一种以Geary C指数为基础的内生时空权重矩阵,以适应后4种面板数据空间计量经济模型建模需要。结论显示:双重差分空间自回归模型在评估保税港区贸易发展效应时最为优良;保税港区的批设从总体上促进了属地省份的贸易发展,但更有利于属地省份进口贸易的发展;不同省份、不同地区保税港区对属地省份贸易发展影响效应有较大的差异。

多传感器信息融合的无人车行驶策略

论文针对仿优秀驾驶员视觉注意机制的无人车行驶策略过程中的多传感器信息融合问题,提出了矩阵分析的理论对基于权值分配的D-S证据理论进行修正。经过验证,该算法能很好地处理融合过程中运算量过大的问题,同时在一个或者多个传感器失效的情况下也能保证融合结果的准确性和判断的正确性。