基于选择判据与贴近度的电网故障诊断算法

针对传统D-S 证据理论难以解决高度冲突证据融合问题, 提出一种新的证据合成算法. 将贴近度概念引入D-S 证据合成中, 通过证据的一致性度量计算其权重, 实现冲突证据的加权融合. 提出证据合成方法选择判据, 将证据合成分为冲突和非冲突2 类, 分别采用改进算法和传统算法对证据进行融合. 实例验证表明, 所提出的方法信息聚焦性能优越, 可以有效解决冲突证据合成问题, 在解决电力系统故障诊断问题方面有良好的效果.

     

基于改进的无量纲指标信息融合故障诊断方法

针对无量纲指标信息的不确定会产生冲突证据的问题,提出一种基于改进证据理论的无量纲指标信息融合故障诊断方法.采用人工免疫算法构建原始证据;通过计算无量纲免疫检测器证据之间的相似度找出相似证据和冲突证据.保留相似证据,并利用可信度修正冲突证据,从而降低冲突证据对证据理论合成结果的影响.组合式旋转机械故障诊断试验验证本文方法有效.该方法能够明显提高故障诊断准确率.     

证据理论的模糊折扣方法

证据理论是常用的一种决策级信息融合方法,能有效处理不确定性信息.然而该方法在融合冲突证据时却可能会得到与常理相悖的结论.针对这一问题,对已有解决方法进行了总结,在此基础上提出一种新的折扣方法,综合考虑了证据之间的相互冲突情况和各证据自身的区分能力.鉴于冲突、区分能力等概念的定义具有模糊性,引入模糊集合予以表示,定义了它们的模糊隶属函数,并设计了相应的模糊推理规则以获取折扣值.算例表明,新方法对一致性证据影响甚微,而对冲突证据能够进行有效处理,得到合理的融合结果.     

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.     

基于多准则排序融合的证据组合方法

Dempster-Shafer证据理论在信息融合领域有着广泛而重要的应用, 但传统Dempster证据组合规则往往会引发一系列反直观结果问题, 如冲突悖论、信任偏移悖论以及证据吸收悖论等. 针对这一问题, 提出了一种基于多准则排序融合的证据组合新方法. 该方法综合利用了证据精度、证据可信度以及证据自冲突程度等指标评价待组合证据体,并以选择性融合的方式获取最终的组合结果. 仿真结果和相关分析表明,所提方法是合理有效的.     

多传感器冲突信息的加权融合算法

针对在多传感器目标识别系统中,DS规则对高冲突信息融合结果不合理的问题,提出了一种新的加权融合算法.在多源证据信息融合时,首先根据两证据距离大小来确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量作为证据的权重向量,然后确定各证据的相对折扣因子,并修正证据信息,最后用DS规则融合.通过实验仿真对比分析了多种方法的融合效果,表明了新方法可以较好的解决高冲突信息融合的问题.     

一种改进的D-S证据算法

利用D-S证据理论的信息融合算法,提供了一种证据理论的改进方法以解决D-S算法在实现过程中存在的证据冲突问题.通过仿真试验,对该方法的有效性进行了验证.     

D-S理论与神经网络相结合的信息融合模型研究

针对大噪声环境下信息融合效果差的问题,提出了一种基于D-S证据理论与神经网络技术的信息融合方法,该方法综合了证据理论在处理不确定信息方面的优点和神经网络在数值逼近上的长处,一方面利用神经网络和冲突证据处理算法获取基本概率赋值,另一方面通过证据理论使神经网络的结构变得透明.初步仿真结果表明,该方法有效地解决了不确定性信息的误识别问题.     

基于DPCA和改进证据理论的融合式故障诊断

为了利用同一设备的多源特征信息提高故障诊断的准确性,提出了一种基于动态主元分析法（DPCA）和改进证据理论的融合式故障诊断方法。该方法利用DPCA在多个层面对设备故障特征诊断构成多证据体,基于统计误差的证据权威性系数修正基本指派概率,提出了证据的时间权威性换算和冲突度的加权分配方法,改进了证据组合规则。实验结果表明,多信息源证据体的加权融合处理能够明显降低单一信息源诊断间的冲突,在融合可信度提高50%左右的同时不确定性大大降低,并且随着证据权威性的下降,诊断结果基本未受影响,该方法可以有效提高故障诊断的准确率。