基于改进D-S证据和融合权集的安全风险评估

针对信息化系统安全风险评估过程中安全风险因素指标的重要性难以赋权的问题,本文以建筑工地施工现场为应用场景,提出一种基于改进的D-S证据理论与融合权集结合的安全风险评估模型.首先,在充分研究建筑工地安全风险评估流程和要素的基础上,建立建筑工地安全评价体系;其次,采用基于权值分配和矩阵分析的D-S合成算法改进AHP法和基于数据的熵权法计算评价体系中指标层中各指标的主、客观权重;然后,运用改进的D-S证据融合算法进行多源证据的合成,获取指标权重,避免单一赋权的片面性,得到最优综合权重;最后,根据TOPSIS评价算法计算建筑工地综合评价指数.分析表明,基于改进D-S证据理论-融合权集的安全风险评估模型,能有效评估建筑工地施工现场的安全性,降低评估结果的不确定性,提高风险评估结果可信度.     

基于D-S证据理论的无线发射机故障诊断方法

针对某无线发射机故障诊断中存在的问题,提出一种基于D-S证据理论的信息融合故障诊断方法.选择电压、功率、频率、幅度等参数作为发射机故障诊断的证据,运用模板匹配法获取基本概率赋值,避免了在小样本情况下应用D-S证据理论时基本概率难以分配的问题,减小了方法的主观性.利用基于可信度的证据合成方法进行融合处理,克服了应用传统D-S证据理论合成冲突证据出现悖论的问题,提高了诊断方法的抗干扰能力.实例验证结果表明该方法切实可行,为无线发射机故障诊断提供了一种新的思路.     

基于D-S证据理论和BP神经网络的多传感器信息融合

针对多传感器信息融合的基本可信度分配在实际应用中难以解决的问题,提出了一种基于D-S证据理论与BP网络相结合的多传感器信息融合的改进方法。该方法充分发挥BP神经网络自学习、自适应和容错的能力,利用BP神经网络处理证据理论的基本可信度问题,再利用D-S证据理论来处理不精确、模糊的信息。最后通过一个实例证明了该方法的有效性。     

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。     

基于时空信息融合的矿用变压器绝缘状态评估方法

现有矿用变压器状态评估方法大多侧重评估模型及理论的研究,而忽视各评估指标时域和空域的关联性分析。针对该问题,提出了一种基于时空信息融合的矿用变压器绝缘状态评估方法。针对矿用变压器绝缘状态评估中数据信息的随机性、模糊性等特点,建立多层次状态评估体系;引入关联规则和变权重理论,确定评估模型中因素层的变权重系数,构建因素层指标的模糊隶属度函数,并计算其原始基本概率赋值;基于D-S证据理论对评估模型中各因素及各周期的基本概率赋值进行融合,首先将因素层评估得到的各因素基本概率赋值与其权重系数进行时域信息融合,然后对其时域融合信息进行空域融合,最后结合信度准则判断矿用变压器绝缘状态。实例验证结果表明,所提方法可对矿用变压器绝缘状态进行准确有效评估。     

两级数据融合算法在木材干燥过程中的应用

本文提出了一种基于RBF神经网络和证据理论的两级数据融合方法。利用RBF神经网络实现特征层数据融合,建立基本信任分配函数,具有最佳一致逼近特性,同时解决了D-S证据理论确定基本信任分配函数困难的问题。基于D-S证据理论的传感器故障诊断方法的研究,可有效地判断工业现场传感器的工作状态。实验结果表明该方法可正确定位并准确分离出木材含水率检测系统中失效传感器。     

基于模糊集合的证据理论信息融合方法

针对证据理论应用中基本概率分配函数(mass函数)和多传感器信息融合中各传感器测量数据的可靠程度均难以确定的问题,提出了一种基于模糊集合的证据理论信息融合方法.该方法首先利用模糊理论中的相关性函数来计算多传感器的相互支持程度;然后由隶属函数得到每个传感器提供信息的可信度;再将各传感器的支持度和可信度转化成基本概率分配函数即mass函数;最后利用证据理论对多传感器信息进行融合.仿真结果表明,该方法获得的结果具有更高的精度和可靠性.     

基于证据理论信任模型的众包质量监控

针对现有众包系统不能快速有效地检测众包交互过程中的恶意行为现状,从信誉角度提出基于证据理论的信任评估模型(DS_CQC)来实现众包平台的质量监控。首先,基于时间窗口获得持续可信证据序列和持续不可信证据序列;其次,从证据重要性、证据间关联和证人可信度三方面对原始D-S证据理论进行改进,获得改进的基本概率信度函数;最后,利用改进的D-S证据理论对证据序列进行融合,计算其直接信誉和间接信誉,最终获得接包方的综合信誉。模型中引入奖惩机制,用以激励接包方参与众包并提供高质量众包,同时遏制恶意的接包方。通过仿真实验和对真实众包数据的实验表明,与基于概率的信任模型相比,DS_CQC检测出持续恶意工作者、策略性恶意工作者的速度和效率至少分别提高了50%和3.1%,具有较强的抗攻击能力。     

一种基于证据理论和模糊集合的信息融合方法

针对证据理论应用中基本概率分配函数难以确定和多传感器之间相互支持程度计算绝对化的问题,提出了一种基于证据理论和模糊集合(FSB-DS)的信息融合方法。该方法首先利用相关性函数定义不确定信息的模糊支持区间和模糊支持概率,然后由隶属函数得到各个传感器提供信息的可信度,再将支持度和可信度转化为基本概率分配函数,最后进行D-S证据合成。仿真实验表明,该方法获得的结果具有更高的精度和可信度。     

基于人工免疫与D-S证据理论的故障诊断方法

针对使用信息融合技术进行故障诊断时,基本概率赋值难以确定的问题,提出一种基于人工免疫原理与D-S证据理论相结合的故障诊断方法.该方法使用无类标数据进行人工免疫聚类,构建每一个传感器的故障空间的分类模型,设计了中心抗体和一般抗体的识别半径对未知样本进行免疫识别,计算该样本在各故障分类器下的基本概率赋值,最后通过D-S证据理论将各基本故障概率赋值进行融合诊断,基于信任函数进行故障决策.试验结果表明该方法可以处理多信息源数据,提高了故障识别能力,有一定实践意义.     

基于改进的D-S证据理论的智慧灌溉决策分析

本文提出了一种基于改进的D-S证据理论的智慧灌溉决策方法.对土壤湿度、气孔导度以及作物水分胁迫指数(CWSI)三个决策因子,通过三角形隶属度函数为作物的灌溉状态分配基本概率,利用D-S证据理论对灌溉时机进行综合决策.当灌溉决策因子的基本概率出现冲突时,利用改进的D-S证据理论,通过证据间距离的方法来替换因子中冲突部分.仿真结果表明,该方法能够降低灌溉决策的不确定性.     

基于情感特征分类的语音情感识别研究

针对语音信号的实时性和不确定性,提出证据信任度信息熵和动态先验权重的方法,对传统D-S证据理论的基本概率分配函数进行改进;针对情感特征在语音情感识别中对不同的情感状态具有不同的识别效果,提出对语音情感特征进行分类。利用各类情感特征的识别结果,应用改进的D-S证据理论进行决策级数据融合,实现基于多类情感特征的语音情感识别,以达到细粒度的语音情感识别。最后通过算例验证了改进算法的迅速收敛和抗干扰性,对比实验结果证明了分类情感特征语音情感识别方法的有效性和稳定性。     

基于D-S证据理论的目标识别融合应用

基于D-S证据理论的目标识别融合系统,可以充分发挥多传感器信息的优势,提高目标识别结果的准确性.本文结合工程实践,分析地面目标融合识别过程中经典D-S证据理论方法处理数据出现的问题,发现使用D-S证据理论对于高冲突证据融合结果准确性较低.因此提出一种基于D-S证据理论的改进数据融合方法,将冲突因子与支持度标准偏差的相反数相乘,再与所有证据和乘积的正交相加,然后减去证据的基本概率的最大差.如果证据的冲突越大,这种方法的优势就越明显.如果证据中不存在冲突,则融合结果与原始D-S证据理论的项目一致.实验的比较数据表明,改进的信息融合方法对于改进解决冲突问题必不可少,并且是有效的.     

结合SVM与DS证据理论的信息融合分类方法

针对多传感器数据融合分类中,DS证据理论基本概率赋值难以解决的问题,提出了一种结合SVM与DS证据理论的信息融合改进方法。根据SVM对输入数据分类的实际情况和基于混淆矩阵得到的分类器局部识别可信度来构造基本概率赋值函数,实现了两者的有效结合,建立了SVM与DS证据相结合的多传感器信息融合模型。在决策融合过程中,重视和考虑了分类器局部识别可信度信息,并对算法进行了复杂度分析。基于UCI数据集和人工数据集的仿真结果表明该方法能够有效地降低融合识别的误差率,提高识别的可信度。     

D-S证据理论在探地雷达目标识别中的应用

为解决探地雷达的目标识别问题,提出了一种基于雷达扫描数据、实地探测情况、历史信息和已有水文地质信息,并利用D-S证据理论这一具有解决多数据源不确定信息推理和融合特点的理论对目标进行综合识别的方法.实现了探地雷达目标在不确定条件下获得较高可信度的识别.试验结果验证了该理论在探地雷达目标识别上的有效性和可行性.     

基于模糊理论的多传感器信息融合算法

D-S证据理论作为一种重要的不确定性推理理论,为处理传感器信息的模糊性及不确定性提供了很好的解决方法。但各个证据中的基本概率分配函数（mass函数）如何生成,仍是人们需要解决的问题。针对这一问题,提出了一种基于模糊理论中的高斯隶属度函数来得到传感器提供信息的可信度,计算了各个传感器之间的相互支持度;将各传感器的可信度和支持度转化成mass函数;利用证据理论对多传感器信息进行融合。仿真试验表明该方法能够有效提高识别的准确性和可靠性。     

基于决策距离的多传感器信息融合加权平均算法

本文引入证据间距离、证据间支持度和可信度、决策距离测量等重要概念,对证据的信任函数数据进行合理化处理,并借助D-S证据合成规则实现多传感器的信息融合,从而提出基于决策距离的多传感器信息融合加权平均算法。算例分析表明,该方法能够有效解决D-S冲突问题,确保信息融合结果的准确度。     

证据理论在旋转机械故障诊断中应用

针对旋转机械故障诊断中的不确定性问题,提出基于多传感器D-S(Dempster-shfer)证据理论和模糊数学相结合的信息融合算法;通过多传感器测出旋转机械振动位移和振动加速度,得出D-S证据理论中多传感器分别对旋转机械的信度函数分配值,使用改进的D-S证据算法得到融合后的信度函数分配值,由D-S合成规则确定故障类型,通过在多功能旋转机械平台上的试验得出改进后的证据理论明显提高了旋转机械故障诊断的精度.     

基于熵权灰色关联和D-S证据理论的威胁评估

为了更好地处理空中威胁目标的不确定性信息,提出了基于熵权灰色关联和D-S证据理论相结合的威胁评估方法.将熵理论应用于求解各指标权重,利用灰色关联法确定各指标的不确信度,进而得到各指标下不同目标的Mass函数,通过D-S证据理论对各Mass函数进行合成,根据置信函数大小对目标进行排序.仿真实验证明该方法是合理有效的.     

可拓学理论在信息融合中的应用研究

基本概率分配函数的选取是实际应用D-S证据推理的信息融合算法的难题之一。探讨了可拓集理论和关联函数的本质,提出对关联函数进行归一化处理,并以归一化后的数据作为证据体对分类命题的可信度分配,利用Dempster组合规则生成总体可信度分配,实现多源信息的融合。仿真计算结果表明,该算法是可靠的和有效的。