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.     

地震微观前兆预报网络系统设计研究(1)——地震模型

地震预报是一个极大挑战性的世界难题.为了准确地预报地震必须跟踪地震的整个孕育过程.例如利用基岩传感器网络收集地震微观前兆的各种信息,包括基岩应力、应变和破裂强度的变化、基岩振动状态的变化、引力波和冲击波强度的变化、地热温度分布的变化、电磁场的变化等.经过传感器数据融合和信号处理提取有用信息,然后由数据处理中心做出决策判断.提出了地震微观前兆预报网络系统设计的一整套详细方案,包括地震模型、基岩传感器网络和数据融合以及信号处理技术和网络系统设计.本文介绍地震模型的建立     

本期摘要

地震微观前兆预报网络系统设计研究（4）——网络系统设计 摘要：提出了地震微观前兆预报网络系统设计的一整套详细方案,包括地震模型、基岩传感器网络和数据融合、信号处理技术和网络系统设计。本文介绍网络系统设计方案,包括光纤传感器在地震预报网络中的应用、传感器网络平台的选择和网络设计、地震源定位的相干声阵列处理技术、光数据通信技术。     

地震微观前兆预报网络系统设计研究(2-1)——基岩传感器网络和数据融合技术

地震预报是一个极大挑战性的世界难题,为了准确地预报地震,必须跟踪地震的整个孕育过程,经过传感器数据融合和信号处理提取有用信息,然后由数据处理中心做出决策判断.文章提出了地震微观前兆预报网络系统设计的一整套详细方案,包括地震模型、基岩传感器网络和数据融合、信号处理技术和网络系统设计.本文介绍基岩传感器网络中所涉及的传感器技术,包括液晶微位移传感器、地热热色传感光纤温度计、激光多普勒振动传感器、基岩微破裂压缩光传感器.     

地震微观前兆预报网络系统设计研究(4)——网络系统设计

提出了地震微观前兆预报网络系统设计的一整套详细方案,包括地震模型、基岩传感器网络和数据融合、信号处理技术和网络系统设计.本文介绍网络系统设计方案,包括光纤传感器在地震预报网络中的应用、传感器网络平台的选择和网络设计、地震源定位的相干声阵列处理技术、光数据通信技术.     

基于D-S融合的电子电路故障诊断研究

根据电子电路故障元件诊断的不确定性问题,给出了多传感器D-S信息融合实现电路故障诊断的方法。通过检测电路工作时电子元件的温度和关键点电压两方面数据信息,得出两传感器对各待诊断元件的信度函数分配。再利用D-S联合规则结合模糊逻辑理论,得到融合后的信度函数分配,从而确定故障元件。实验结果说明:多传感器融合算法具有较高的准确率。     

用D-S证据理论实现多传感器信息融合的一种改进算法

阐述了基于D-S证据理论的多传感器信息融合算法,提供一种基于D-S理论的改进方法以解决融合信息的相关性问题.用滑觉和热觉传感器作实验,对该方法的有效性进行了验证.     

基于D-S信息融合的水下机器人地图构建

针对未知动态环境中自治水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle,AUV)的路径规划问题,给出一种基 于D-S (Shafer-Dempster)信息融合的水下栅格地图构建算法.首先通过建立一个声纳传感器模型,将声纳数据转换成栅格的信度函数分配值;接着应用D-S证据理论信息融合算法更新地图数据,从而构建出水下动态栅格地图;最后通过真实地图与融合构建地图比较,说明D-S融合算法在地图构建中的可行性.     

用证据理论实现多信息融合的一种改进算法

本文简要地阐述了基于D-S证据理论的多传感器信息融合算法,提供了一种基于D-S 理论的推广方法以解决融合信息的相关性问题．文中用机器人的力觉和热觉传感器数据作融 合信息,对目标物体进行了分类识别试验．     

加速度传感器助力“成都造”地震预警系统升级

地震预警四川省重点实验室主任、成都高新减灾研究所(减灾所)所长王暾博士今日透露,该所已研制出内置前兆传感器的地震预警监测仪器,将于三个月内开始建设具备地震发生前的预报、地震发生时的预警、地震后的灾情速报等功能的地震预警系统,有望促进地震预报研究的进步。王暾表示,阻碍地震预报进步的一个重要原因是缺乏可靠的地震前兆数据。目前,中国已建成的包括地形变、电磁和地下流体等地震前兆观测台站平均间距近100公里,     

D-S证据理论在驾驶行为决策中的应用

利用仿生学原理、D-S证据理论、模糊数学知识和产生式规则,研究了一种决策级多传感器信息融合算法。经仿真验证,此算法实时性好,能表示驾驶员的不确定性经验知识,克服其认知局限性,模拟其驾驶行为决策,快速、准确地确定车辆的运行模式,在一个或多个传感器失效的情况下也能保证一定的综合性能,具有良好的容错能力。同时,该研究也为智能车辆自动驾驶系统的仿真及实现提供了基础性理论依据。     

基于模糊逻辑和组合证据理论的信息融合技术在网络管理中的应用

研究基于模糊逻辑和组合证据理论的综合信息融合技术在网络管理中的应用．研究了用于网络管理的来源于多信息源的关联规则的融合方法和推理机制，以及故障与故障原因的模糊关系和模糊规则的融合方法及推理机制；在故障定位方面，采用组合证据理论对网络专家、规则推理和模糊推理所给出的故障原因进行融合得出综合的诊断结果。     

虚拟现实系统手势识别融合算法

该文首先给出D-S证据理论的概念,基于证据理论的思想提出了一种虚拟现实系统中比较适用的手势识别算法。在此算法中还讨论了隶属度概念,借助于模糊聚类算法中的隶属度概念提出了手势的隶属度,该文使用的隶属度公式只是模糊聚类算法的一个子集。     

数据融合方法在火灾监测系统中的应用

设计了基于1-WIRE总线的火灾监测系统,采用温度、烟雾、红外传感器进行火灾检测。在数据处理方法上,首先应用模糊数学中隶属函数的概念产生各个传感器的信度函数分配,再利用D S证据理论方法对多个传感器进行数据融合,利用目标模式的判定规则对火灾的有无进行判断,较单个传感器相比,多传感器数据融合的结果具有较高的准确度和可信度。     

基于D-S证据理论的网络安全风险评估模型

针对网络信息系统的安全风险评估问题,提出了基于D－S证据理论的风险评估模型。证据理论是一种处理不确定性的推理方法。首先用“折扣率”对Dempster合成法则进行了改进,然后使用改进后的Dempser合成法则对网络中存在的各种风险因素进行合成,减少了风险因素中的不确定性,并以实例验证了该模型在网络安全风险评估中的应用,仿真结果证明了该算法的正确性。最后,通过与模糊综合评判法进行比较验证了证据理论具有更高的准确性。     

A METHOD OF MANAGING COMPLEX FUZZY INFORMATION

In the area of fuzzy set theory, one of the important themes is how to extend Dempster-Shafer (D-S) theory to include the process of fuzzy events. In this paper, instead of extending D-S rules, we propose a direction of arguing that elements in a fuzzy domain are all singletons based on the statistical viewpoint and are independent of one another. Therefore, the D-S combination rule can consequently be applied as regularly as in non-fuzzy cases. We first examine the characteristics of how membership functions are defined, which leads to the conclusion that every element in a fuzzy domain is independent, mutually exclusive of each other and, consequently, a singleton. We then discuss the relationships existing between the grades of a membership function and its corresponding statistical probability, and between the probability of a fuzzy event and the probability of every element in its associated data domain. The equations are then derived to calculate the probability of every element in a fuzzy event data domain when both the probability of the event and its membership functions are known. An example is finally given to illustrate discussions.     

D-S证据理论在航迹关联问题中的应用

基于模糊综合决策的思想,对传统的加权方法进行基于物理意义上的改进,设计新的加权准则,利用D-S证据理论提出一种新的分布式航迹关联算法,通过仿真进行分析,并与模糊综合决策方法进行了特定的比较,结果表明:基于证据理论的航迹关联准则,能够达到比较满意的关联效果,体现了证据理论在解决不确定性问题上的优良特性。     

一种地震目录中基于兴趣度的关联规则分析方法*

地震目录是指由地震时间,经纬度,震级组成的数据。其中隐含重要的地震地区相关性信息,通过对其进行分析寻找潜在的地震相关地区,可以指导地震预报工作。为了寻找这种地震相关地区,本文将关联规则技术应用到地震目录数据中,并对关联规则算法的兴趣度度量进行了研究,提出了Inter-Apriori方法,该方法能够更高效地挖掘出更准确的信息。通过实验结果证明,我们可以更迅速的获得更有价值的地震相关地区,我们提出的将基于兴趣的的关联规则应用于地震目录数据的方案可以为我国地震研究工作带来新视野,加强了对地震目录数据进行分析的重要性,有力推动了地震预报工作的全面展开。