基于D-S证据融合的发射机健康状态评估

针对雷达发射机健康状态评估在多种不确定性因素下的问题,构建了基于D-S证据理论的多指标评估模型。基于综合考虑指标可测性,建立了新型的雷达发射机健康状态评估指标体系结构。通过采用一种改进的D-S证据理论进行多指标数据融合方法进行雷达发射机健康状态综合评估,通过各实测数据隶属函数转化得到基本可信度分配关系,避免了在传统方法中评估指标基本可信度函数分配的主观性和局限性,最后利用改进的D-S证据理论对各指标进行数据融合,实验结果验证了该方法的有效性。     

基于改进多类证据体方法的高速铁路接触网健康状态评估

针对基于确定权重的评估方法难以适应接触网系统指标之间关系不明确的特点，提出基于证据理论的接触网健康状态评估方法。针对接触网评估指标随机不确定的问题，利用劣化度对其进行指标归一量化处理，随后采用改进的融合规则对证据源进行融合。以某段接触网的检测数据为例对其健康状态进行评估，研究结果表明：所提出的评估方法可行有效，与传统评估方法相比摆脱了对权重的依赖，为接触网的健康状态评估提供了新的方法。     

基于模糊融合证据理论电力变压器状态的评估*

论文通过对目前国内电力变压器状态检修现状的分析以及综合各种文献资料,利用模糊理论的思想,提出一种采用模糊综合评判结合证据理论来评估电力变压器工作状态的方法,验证了融合证据理论的模糊方法的评估结果比单一的采用模糊理论评估的结果更准确。此方法根据影响变压器健康状态的因素与其内部器件的对应关系,通过模糊理论建立隶属度函数,得出相应内部器件的健康状态,然后,用证据理论把每个内部器件的健康状态当做一组证据,通过证据合并,最终得出变压器当前健康状态的评估。     

一种多类型证据的合成评估方法

为了充分利用实际工程中众多状态信息,提出一种多类型证据的合成方法,用以评估复杂系统健康状态.首先分析基于多类型证据的合成评估流程,给出不同类型证据的标准化方法,并计算信息熵赋予各证据不同的熵权;然后提出区间灰数型证据的基本可信度分配方法及其他不同类型证据在同一识别框架下的基本可信度转化方法;最后将所有证据在同一识别框架下进行合成评估.算例分析结果验证了所提出方法的可行性和有效性.     

煤矿带式输送机健康诊断方法

针对基于多传感器信息融合的煤矿带式输送机健康诊断方法运用D-S证据理论在处理冲突证据时失效的问题,提出了一种基于模糊证据理论的带式输送机健康诊断方法。该方法首先利用多种传感器采集带式输送机信息,并根据隶属度函数获取基本概率赋值,从而提取信息特征;然后通过对冲突证据进行修正并应用D-S证据理论的合成规则,实现基于模糊证据理论的信息融合;最后根据决策规则判断带式输送机运行状态。通过实例验证了该方法的有效性。     

基于证据理论和混淆矩阵的传感器可靠性评估

在信息融合系统中,各传感器提供的信息不一定完全可靠,在融合前有必要对传感器的可靠性进行评估,进而对其提供的信息进行预处理。基于证据理论,在传感器混淆矩阵的基础上定义了后验概率向量,通过分析后验概率向量与传感器输出证据之间的关系对传感器可靠性进行评估;然后利用传感器的可靠性因子对证据进行折扣运算,实现对信息的预处理;最后利用Dempster组合规则进行融合。基于证据理论的融合识别算例表明,所提出的方法综合利用了传感器的先验信息和动态输出,可以较好地反映传感器的性能,并能够有效降低可靠性传感器的影响,具有较好的融合效果。     

基于证据支持一致性分类的证据合成方法

利用D-S证据理论评估信息安全产品的安全等级时可能产生全冲突悖论、1冲突悖论、0冲突悖论。为解决该问题,提出一种基于证据支持一致性分类的证据合成方法。基于证据支持一致性对证据进行分类后,根据专家意见的重要程度,对证据进行折扣,并将D-S合成方法和加权平均方法相结合,用于合成分类证据。分析结果证明,该方法有更好的适用性和更低的计算复杂度。     

改进证据推理的联合防空作战效能评估模型

根据证据理论在处理不确定性推理问题时的优势,运用证据理论对联合防空作战效能进行评估。首先建立基于证据推理的基本模型,然后引入模糊数学方法来处理具有模糊概念或推理关系的复杂问题,并且还考虑了实际问题中可能出现的加权证据或者相关证据的情况,提出了利用改进的证据模型进行联合防空作战效能评估的方法。通过实例分析,证明了改进证据推理模型在联合防空作战效能评估中的实用性与有效性。     

基于测试参数的某型空空导弹健康评估模型

为了评估空空导弹健康状态,借助测试原理和导弹结构,建立贝叶斯网络拓扑结构模型,根据根节点输入和条件概率值进行推理,利用GeNIe2.0对试验参数进行仿真,确定导弹处于各个健康等级的可能性,仿真结果符合导弹的实际健康状态;敏感性分析确定了导弹部件的重要性,针对寿命周期各个环节提出了建议;借助模型,可以根据测试单元优劣健康评估情况制定有效的维修决策,这为基层部队进行导弹可靠性分析提供了方法和途径。     

基于直觉模糊集的时域证据组合方法研究

证据理论已广泛应用于时空信息融合领域,由于时域信息融合表现出明显的序贯性和动态性,为实现基于证据理论的时域信息融合,有效处理时域冲突信息,结合证据可靠性评估和证据折扣的思想,在直觉模糊框架内提出了一种基于复合可靠度的时域证据组合方法.首先定义一种基于可靠度的直觉模糊数排序方法,在此基础上提出一种基于直觉模糊多属性决策的证据可靠性评估方法;然后,基于此方法对时域信息序列中相邻时间节点的证据可靠性进行评估,得到时域证据的相对可靠性因子;最后,结合由时域证据可靠度衰减模型得到的实时可靠性因子,得到时域证据的复合可靠性因子,再基于证据折扣运算和Dempster证据组合规则提出一种基于复合可靠度的时域证据组合方法.数值算例和仿真表明,该方法具有较强的时间敏感性,充分体现了时域信息融合的动态性特点,可以较好地处理时域证据中的冲突信息,基于该方法构建的融合识别系统具有较强的抗干扰能力.     

基于变权证据合成的信息安全评估

D-S证据理论具有良好的不确定信息决策融合能力,但存在木桶效应问题。为此,提出一种基于变权证据合成的信息安全评估方法,采用证据所对应指标的安全风险程度自适应地调整状态变权向量,根据证据向低安全级的倾斜程度确定权重系数,并通过DS规则实现证据聚合。实验结果表明,与原方法相比,改进方法能给出更合理的评估结果。     

一种新的冲突表征下的异类源信息融合算法

异类源信息融合时常遇到证据高度冲突的情况,此时应用传统Dempster-Shafe(rD-S)证据理论进行融合将出现错误的结果。针对以往冲突证据融合研究中使用冲突系数k表征证据之间的冲突程度所存在的不足,提出了一种新的证据冲突表征方法。在此基础上确定证据间的冲突度和相似度,得到证据的权重。对加权修正后的证据利用D-S证据理论进行融合。算例验证表明该方法可以有效地对冲突证据进行融合,收敛效果较好。     

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.     

一种改进的D-S证据理论合成方法

针对D-S证据理论计算量大和不能有效合成高度冲突证据的不足,提出一种基于加权和矩阵运算的证据组合方法。该方法通过引入权重系数区分不同证据在数据融合中的重要程度,因此能有效合成高度冲突的证据。同时,在证据合成过程中通过引入矩阵运算,有效地降低了算法的计算量。仿真结果表明,与传统的基于D-S证据理论的多传感器数据融合方法相比,改进方法不但能提高证据合成的可靠性和准确性,而且具有较小的计算量。     

一种基于证据预处理的组合方法

针对D-S证据理论在处理高度冲突证据时存在的不足,提出了一种新的基于证据预处理的组合方法.该方法根据各证据体与其余证据的冲突程度定义各证据体的可信度,利用证据体的可信度和原证据集中命题的支持度对原证据集进行预处理,然后对处理后的证据集采用D-S组合规则进行合成.此方法不仅有效地避免了在冲突证据合成时出现有悖常理的现象,又保留了经典D-S合成规则优越的信息聚焦性能.通过算例验证了新方法合成结果的可靠性与有效性.     

基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法研究

针对基于D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法在认知节点的感知信息存在较大冲突时会产生与实际情况相悖结果的问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法。改进算法采用一种新的加权平均方法平均各个证据,比算术平均法更多地降低了异常证据的影响,同时通过计算证据到平均证据的距离来计算证据权值,解决了权值计算复杂度问题。实验结果表明,在认知节点的感知信息存在严重冲突时,改进算法可有效提高认知无线电频谱感知系统的感知性能。     

主客观证据融合模型及其应用研究

油田剩余油分布预测被国内外石油领域专家公认为世界难题,目前,其预测准确率低的根源在于或者只考虑部分客观证据、或者只考虑部分主观证据,导致对剩余油分布水淹类型等特征分类准确率低、可靠性差。所以,如何对来自多专业领域不同层次的全部客观证据及领域专家长期积累的主观证据进行融合,成为剩余油分布研究的核心问题。文章通过BP神经网络联合模型与两级D-S证据推理模型的优势互补进行主客观证据融合,实现了剩余油分布多属性特征的准确分类。提出了将BP神经网络分类结果的可信度及专家系统推理结论的可信度作为D-S证据推理模型输入证据基本概率赋值的有效方法。为各类多源信息融合系统的研究和工程实现提供了示例、途径和有益的经验。     

基于粗集理论的证据加权组合方法及其应用

对于证据理论中不同来源的证据具有不同的重要性,在信息融合过程中,若能把不同重要性的证据准确表达出来就可以提高融合精度.为此,提出了一种基于粗集理论的加权证据多源信息融合方法,在证据理论中引入证据权的概念,根据粗集理论和证据理论的基本关系,利用粗集理论进行不同信息源证据权的发现.应用柴油机状态评估实例进行验证,研究表明,该方法避免了传统证据理论的主观因素影响,能有效提高融合结果的准确性,并且融合过程更有逻辑性.     

基于平均偏离度的证据组合方法

Dempster-Shafer证据理论广泛应用于信息融合中, 但是在证据高冲突情况下基于经典D-S证据组合规则的融合结果存在反直观的问题。针对这一问题, 提出一种基于平均偏离度的证据组合方法。首先引入证据距离函数获得各证据体的相互支持度, 并将支持度归一化为证据的信任度。对所有的证据进行信任度加权平均, 获得一个参考证据。然后利用该参考证据对各个原始证据进行偏离度的判定及修正。最后利用Dempster-Shafer规则完成证据的组合。实验结果表明, 新方法提高了融合结果的可靠性和合理性, 可以有效地处理高冲突证据。