D-S证据理论在战术态势估计技术中的应用

态势估计是信息融合系统中的高层关键技术,其实质是对提取出来的态势要素进行觉察、理解和预测的处理过程;态势估计是数据融合处理模型的二层处理过程,它接收一层融合的结果,从中抽取出对当前战场态势尽可能准确、完备的信息,为指挥员决策提供支持;首先分析了态势估计的不确定性因果推理方法,研究了D-S证据理论用于态势估计系统的信息融合方法;重点研究了这种理论用于态势估计问题的信息传递过程,并给出实例分析;最后分析了这种理论在解决有着大量不确定信息的态势估计问题时的优点及不足。     

基于粗集理论和证据理论的多源信息融合方法

本文针对多源信息融合问题，首先利用基于Kohonen网络的离散化算法和粗集理论对样本信息进行离散化和约简，形成了待决策问题的经验决策表．在此基础上，利用经验决策表以及粗集理论和证据理论的关系，计算了待决策信息的有关证据的基本概率指派和条件概率指派．最后，按照合成规则对上述条件概率指派进行了合成，并根据决策规则进行决策．实例研究表明，该方法实验结果令人满意．     

基于D-S证据理论的层次化网络安全威胁态势评估方法

基于IDS(intrusion detection system)海量报警信息和网络系统的组织结构,提出了采用自下而上、先局部后整体评估策略的层次化安全威胁态势评估模型.该方法采用D-S证据推理理论,推理服务、主机和整个网络系统的威胁级别,进而评估分析安全威胁态势.实验结果证明该方法能够定性地评估服务、主机和网络系统3个层次的安全态势,给系统管理员提供直观的安全态势分析结果.     

基于模糊模式识别和D-S证据理论的安全态势估计

分析了网络安全态势估计问题的本质特征,构造了网络安全态势推理评估的求解模型。采用模糊模式识别和D-S证据理论相结合的不确定性推理方法,能较好地解决多样本识别的不一致问题,有效地对识别结果进行融合,从而得到较高的正确识别率。通过实例说明了方法的有效性。     

网络安全态势感知中D-S证据理论冲突证据的修正研究

D-S证据理论是不确定推理的一种重要方法,在许多方面都得到了广泛的应用。针对D-S证据理论在网络安全态势感知的数据融合过程中的应用,就多源数据的证据组合结果与直觉相悖的问题进行深入研究,提出了一种新的解决方案。该方案通过支持度的思想对冲突证据源进行修正以达到解决证据冲突的目的。最后,以网络安全态势感知环境为背景进行数值算例,证明了所提方法的可行性。     

基于D-S证据理论的脆弱性态势数据融合方法研究

将基于D-S证据理论的融合算法应用在态势感知领域的脆弱性态势数据处理中,对网络扫描和主机扫描等多种手段得到的脆弱性数据进行融合与分析。通过对脆弱性数据进行规格化,构造概率分配及融合处理,有效利用多源数据的冗余性、互补性,实现了对多个扫描结果的综合。结果表明此方法得到的结果更加全面可靠。     

基于D-S证据理论的网络安全态势预测方法研究

为了获取网络在未来一段时间内的安全态势状况,提出了一种基于D-S证据理论的网络安全态势预测方法.构建了基于D-S证据理论的网络安全态势预测模型,用于融合历史和当前网络安全态势对未来网络安全态势的影响,降低其中的不确定性,获得下一时刻网络处于各类安全状态的概率,避免对网络安全态势的绝对预测.通过实验验证了该方法的有效性和准确性,为网络安全态势预测提供了一种新思路.     

一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法

为解决证据组合规则中一票否决和弱决策证据在低冲突情况下出现的反直观推理的现象，提出一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法。首先根据证据的信任函数和似然函数求得证据间的相似度，然后求出证据之间的支持程度，并确定折扣因子，最后采用Dempster组合规则合成利用折扣因子修正后的证据源。数值算例分析结果表明，改进后的证据组合方法可以有效地处理证据冲突。     

基于改进证据理论的态势评估方法

证据理论是实现基于规则的态势感知主要方法之一。然而,证据理论在多源多证据合成时存在悖论问题。针对此问题,通过相异度计算对证据重要性度量与修正,提出了一种基于改进证据理论的态势评估方法,该方法包括规则度量、证据修正、规则融合和态势决策等四个阶段。实验表明,该方法能够避免利用证据理论进行态势融合中的悖论问题,在态势评估效率和准确性等方面优于Dempster、Yager和Leung等典型方法。     

基于改进证据理论的态势评估方法

证据理论是实现基于规则的态势感知主要方法之一。然而,证据理论在多源多证据合成时存在悖论问题。针对此问题,通过相异度计算对证据重要性度量与修正,提出了一种基于改进证据理论的态势评估方法,该方法包括规则度量、证据修正、规则融合和态势决策等四个阶段。实验表明,该方法能够避免利用证据理论进行态势融合中的悖论问题,在态势评估效率和准确性等方面优于Dempster、Yager和Leung等典型方法。     

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。     

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。     

基于D—S证据理论的空分设备故障诊断研究

根据空分设备故障诊断的复杂性,采用D—S证据理论实现空分设备的故障诊断。文中以空分设备中的主换热器为例,通过采集主换热器发生故障时的相关传感器的数据信息,得出各传感器对主换热器各故障模式的信度函数分配,通过D—S证据理论的合成公式进行数据融合,从而确定主换热器的故障模式。实验结果表明：基于多传感器的数据融合算法在故障诊断方面具有较高的准确率。     

基于模糊粗糙集和D-S证据理论的多源灌溉信息融合方法

针对多源灌溉信息决策过程中不确定性信息难以融合的问题,提出了一种基于模糊粗糙集和D-S证据理论相结合的决策融合方法。运用模糊粗糙集理论,建立基本概率分配函数,计算各灌溉因子与灌溉决策之间的依赖程度,构建多个融合灌溉因子对灌溉决策的识别框架;然后运用改进的D-S证据理论,进行多源灌溉信息决策层级的融合,最终解决不确定信息的表达和合成问题。应用上述方法对华北地区冬小麦土壤水分、光合速率和气孔导度等信息进行灌溉决策融合,结果显示：灌溉决策的不确定性由融合前的最高38%降至9.84%,该方法可有效地提高灌溉决策精度,降低灌溉决策的不确定性     

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。     

D-S证据理论在多传感器目标识别中的应用

针对多传感器目标信号的特点 ,运用小波变换和FOBW编码对信号进行特征提取。在此基础上 ,运用D S证据理论对目标进行融合识别。与单一传感器的识别结果相比较 ,上述方法能明显提高识别能力 ,同时降低识别的不确定性 ,提高识别的实时性。     

基于信息熵的D-S证据理论及其在传感器融合中的应用

从证据本身和证据之间的相互关系两个方面分析了证据的可信度及相应在融合过程中获得的权重.引入了证据信息熵的概念,并给出了从证据本身确定可信度的方法.为了从证据之间的相互关系考察证据的可信度,给出了描述证据间相互支持的模糊关系矩阵,并依此来影响各传感器对于融合数据的重要性.实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性.     

D-S证据理论在数据融合中失效问题的研究

D S方法作为一种重要的处理不确定性问题的数据融合方法,已经广泛应用于各种数据融合系统中。解决D S融合公式在处理冲突证据时的失效问题一直是研究的热点。国内外的各种改进方法主要分为对融合公式的改进和对融合模型的改进2个方向。对各种方法进行理论上和数据上的比较分析表明:修改模型的方式效果明显优于修改融合公式。     

基于D-S证据理论对超市消费者购物分析

介绍了D-S证据理论的基本原理,结合超市消费者需求情况,给出了一个利用D-S证据理论来对消费者购买商品不确定性的确定性计算算法。