证据推理理论近似方法研究

Dempster-Shafer （DS）和Dezert-Smarandache （DSm）证据推理理论是信息融合的有力工具。针对在证据处理过程中证据数量多以及证据组合时焦元爆炸使计算量迅速增大的问题,对证据与焦元控制方法、规则近似方法和蒙特卡洛（Monte Carlo）方法三种方法在DS理论和DSm理论下进行了分类分析,指出了下一步值得研究的三个问题。这为证据推理理论不同近似方法的使用提供了理论参考。     

证据推理理论组合规则评价方法研究

证据推理理论(包括DS理论和DSm理论)是处理不确定信息的重要方法,其组合规则性能的好坏直接影响推理结果.为了有效评价证据推理理论组合规则的性质,总结了基于DS理论的组合规则评价方法存在的问题,并深入分析了问题出现的原因;根据DSm理论的特点,提出了基于DSm理论组合规则的评价方法.该评价方法主要从冲突证据处理、证据时序性和计算量3个方面对基于DS理论的组合规则评价方法进行了改进.     

一种有效融合高冲突证据的目标身份识别方法

DS理论(Dempster-Shafer theory,DST)已广泛应用于目标身份识别中,但是Dempster组合规则在处理冲突证据时的失效问题一直是研究的热点。为能在目标身份识别中有效融合高冲突的证据,提出DSm理论(Dezert-Smarandache theory,DSmT)和DST的混合方法。该方法采用先单帧后多帧的融合模式,在单帧融合中采用DSmT,化解可能的高冲突证据;在多帧融合时采用DST,保证了快速收敛性和较小的计算量。仿真分析验证了该方法的有效性和适用性。     

证据推理理论及其方法研究

在实际融合系统中,往往需要处理各种不确定信息,而证据推理理论为不确定信息的表达和组合提供了自然且强有力的方法,得到了广泛的应用.为此,研究了目前常用的两种证据推理理论(DS理论和DSm理论)及其方法.基于这两种理论原理,从修改组合规则和修改证据模型两种思路,阐述了基于DS理论的常见改进方法;从理论研究和工程应用两方面给出了DSm理论的研究现状.最后,归纳了证据推理理论的不足,展望了其未来发展方向.     

基于改进能量函数的证据推理理论近似计算方法

为解决DSm理论因加入冲突焦元使计算复杂性更显突出的问题,提出了基于改进能量函数的近似计算方法.该方法通过对传统能量函数增加修正因子,改进了焦元控制规则,对焦元进行了合理地取舍,有效地降低了计算量,并保证了合成精度.通过算例分析,验证了该方法的有效性和合理性.     

基于DSmT的不同时域多传感器目标识别方法研究

摘要：复杂的战场环境变化带来传感器证据冲突．DSmT既能够处理多源信息的模糊性和不确定性,也能处理高度冲突性．利用DSmT中的经典DSm组合规则和混合DSm组合规则,解决了不同传感器在不同时域的目标识别问题．     

基于新的证据冲突表示的信息融合方法研究

DS证据理论为不确定信息的表达和合成提供了自然而强有力的方法,被广泛应用于信息融合的各个领域。但是在证据高度冲突情况下常常会导致错误的融合结果。文章首先分析经典证据理论中冲突系数的不足,引入证据距离函数表示证据之间的差异性,并提出了一种新的证据冲突表示方法,能更有效地度量证据的冲突程度。而后基于新的冲突表示方法,提出了一种新的冲突信息融合方法,该方法保持DS组合规则不变,对融合结果进行修正,能够有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。最后通过算例验证了该方法的有效性。     

DSmT的主冷却剂泵并发故障融合方法分析

针对核电站主冷却剂泵故障特征微弱难以有效辨识及DST仅能解决在无高冲突辨识框架下的单一故障诊断等问题,提出一种基于DSmT决策级主冷却剂泵并发故障融合诊断模型．采用核主泵自由DSm模型和混合DSm模型对含有故障信息的多个独立证据源进行动态融合计算;分析核主泵DSmT故障特征信度赋值变化,确定主冷却剂泵故障(并发故障)诊断总决策. 结果表明, 将核仿真机采集TS、SS、VS和DS多源传感器数据直接对基本概率函数进行赋值,得出主冷却剂泵故障(并发故障)决策结果与实际工况相符,实例验证了所提方法的可行性、有效性及准确性．     

一种基于DS证据理论的目标意图预测方法

为了在反导作战中对态势预测提供方法支撑,运用DS证据理论进行目标意图预测。根据相关证据的权重对传统的DS证据理论组合规则进行了改进;提取了弹道导弹在飞行过程中目标意图预测的关键要素,给出了基于DS证据理论的目标意图预测的方法步骤。最后结合想定进行了仿真,计算出各目标意图的基本概率赋值并给出了决策。仿真结果表明,DS证据理论运用到弹道导弹目标意图预测是可行的,可为反导作战提供辅助决策依据。     

多层激光雷达在无人驾驶车中的环境感知

为了使无人驾驶车获得可行驶区域和障碍物信息,通过分析大量激光雷达扫描点数据,总结并得出路沿数据点独有的特征,提出一种基于路沿数据点特征和多层融合技术的路沿检测算法.应用Dezert-Smarandache理论(Dezert-Smarandache theory,DSm T)对无人驾驶车前方道路环境建立栅格地图,并利用证据理论中的冲突系数检测动态障碍物.最后,采用膨胀算法、侵蚀算法和改进的八邻域区域标记算法对动态障碍物进行聚类和信息提取.实车实验结果表明:本算法可稳定、准确地感知无人驾驶车周围环境信息.     

基于ANN-CBR的雷达故障诊断系统研究

新体制雷达系统的复杂性增加了雷达故障诊断的难度.为保证新体制雷达工作的可靠性和维修性能,运用人工智能理论,将神经网络与案例推理相结合,提出了雷达故障诊断系统结构和基于RBF神经网络故障诊断模型,给出了雷达故障案例的表示方法及快速检索算法.最后,通过实例分析证明了模型及方法的合理性和有效性.     

非线性滤波算法的性能分析

对目前非线性滤波的主要算法即扩展卡尔曼滤波、不敏卡尔曼滤波、粒子滤波、扩展卡尔曼粒子滤波和不敏粒子滤波的滤波模型、适用条件、性能进行了分析比较,给出了每种方法的计算复杂度.通过一个非线性非高斯模型进行了仿真,验证了这些算法的性能.     

基于DS的跟踪制导雷达与动能拦截器目标交接

目标识别匹配是跟踪制导雷达与动能拦截器成功交班的关键环节．从目标匹配角度,对雷达与导引头之间的交接问题进行了研究．首先提取和量化弹道目标典型识别特征,将每个特征作为一个证据,构造每个证据的基本置信指派函数,然后运用DS方法进行分布式计算融合,通过决策规则对融合结果进行判断,完成目标匹配．最后,用算例验证了DS方法对目标交接的有效性．     

基于DS理论的网络时钟同步算法

目前的NTP（Network Time Protoc01）时钟同步算法已不能满足许多新兴网络对时钟同步精度的要求。为此,提出一种基于DS（Dempster／Shafer）理论的NTP时钟同步改进算法。在分析目前NTP时钟同步算法不足的基础上,将Ds理论引进到传统的NTP时钟同步中,建立一种改进的NTP时钟同步算法并进行了仿真实验。实验结果表明,与传统算法相比,该NTP时钟同步算法有效地提高了同步精度。     

中国意象诗歌隐喻新解

在Lakoff等人提出的概念隐喻理论基础上,G Fauconnier及同仁在认知语义学框架下提出了概念整合理论。该理论可用于解释自然语言的动态意义建构,例如隐喻、创新表达、笑话、漫画等。从认知角度运用概念整合理论分析中国意象诗歌的意义建构,以期阐释意象诗歌中隐喻理解的过程,丰富诗歌的理解和欣赏,并以此证明概念整合理论是目前从认知层面阐释隐喻最具说服力的理论。