一种基于D-S证据理论的复杂产品模块划分评价方法

模块划分是复杂产品模块化设计的基础,划分的优劣直接关系到客户定制产品设计、制造和装配的效率.针对现有的研究在模块划分方案形成以后缺乏对模块优劣的合理评价,该文通过引入D-S证据理论,从装配复杂性、可制造性、模块性、稳定性、造型结果与体积紧凑性6个指标对模块创建方案的满意度进行不确定和不完全性的综合评判,提出了一种双层模...     

基于D-S证据理论的入侵检测模型

将数据融合理论引入到入侵检测过程,提出基于数据融合的入侵检测系统模型,并在系统模型的实现过程中应用了多Agent技术,使整个模型具有良好的扩展性。在聚类、合并、关联的数据融合过程中应用了D-S证据理论,在一定程度上解决当前入侵检测系统中存在的告警洪流、误报率高、告警之间的关联性差等问题,提高了分布式入侵检测系统的检测性能。     

基于D-S证据的多Agent不确定结论模型框架

抓住智能体的独立行为特性,针对多智能体不确定结论的综合问题,提出了一种基于D S证据理论的多智能体不确定结论求解模型。对传统的D S公式进行了扩充和改进,从而解决了多智能体之间结论的信息融合问题,并对模型进行了模拟仿真。     

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.     

D-S证据理论中一种冲突证据的融合方法

针对D-S证据理论对于高冲突证据融合失效的问题,基于证据加权平均处理的方法,对D-S算法进行了改进。提出了一种新的相似度函数来表示证据的相似度,并通过归一化处理得到证据的支持度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则融合证据。通过数值验证并与其他的改进算法对比,结果更为理想,它能有效地减小伪证据的不良影响,同时具有较高的收敛速度,降低了决策风险。对新的相似度函数进行分析,证明了改进算法的合理性。     

一种基于测试数据和D-S证据理论的可信性度量模型

针对软件可信性评估模型客观性不强的问题,提出了基于测试过程数据的软件可信性度量模型。该模型根据软件测试过程和能力成熟度模型CMM模型选取软件测试过程中的关键可信属性,利用软件测试中的过程数据作为可信证据,通过测试过程数据进行可信属性的定量度量,最后,将这些分散的可信指标通过D-S证据理论进行融合得到软件的可信性。实例表明,该度量模型在软件可信性评估中是有效的。     

D-S证据理论中一种新的冲突证据融合方法

针对D-S证据理论在融合高度冲突的证据时可能导致与直观结果相悖的问题,通过分析现有的几种冲突证据融合方法,提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了模型修正和规则修正这两类方法的优点。首先基于冲突系数矩阵计算证据的可信度,并以此作为折扣因子来修正证据结构,然后基于局部冲突、局部分配原则确定证据合成时的冲突分配空间和分配权重。实验结果表明,该方法对合理的合成方向具有较快的收敛速度,同时降低了决策风险。     

基于D-S证据理论的主机违规行为检查方法

主机违规行为是能对主机及其所在信息系统的安全造成影响,或泄露主机上的重要信息的行为。提出一种主机违规检查方法,针对主机违规行为证据信息进行单一证据源基础概率判定,并通过D-S证据理论对其进行融合,计算得到主机行为的违规系数,以此作为违规检查的判定依据。实验表明,该方法能够满足主机违规检查工作的应用需求,具有较低的误报率和漏检率。     

基于证据可信度的D-S证据理论合成规则

Dempster合成规则是一种经典D-S理论的合成规则,但在参与合成的证据间具有较大的不一致性或冲突时,则不能使用或得出明显不合理的结果,引起错误决策。为了解决冲突证据的合成问题,提出了一种基于证据可信度的合成规则。通过算例仿真,该规则可以有效解决两个或两个以上的证据冲突问题,而且计算简单,计算量小。     

基于预处理模式的D-S证据理论改进方法

D-S证据理论是决策融合的主要方法之一,但典型的D-S理论不大适应高冲突证据组合.本文提出一种基于预处理模式的方法,在利用Dempster组合规则进行证据组合之前,将冲突焦元的基本概率赋值部分转移到焦元并集,采用证据之间的冲突额度来确定证据组合顺序.由于该方法将冲突化解为不确定的知识表示,可以处理冲突证据的组合问题.     

基于D-S 证据理论的SPIT 检测方案

针对基于SIP协议的SPIT攻击（Spam over Internet Telephony,SPIT）,提出一种基于统计的SPIT检测方法。该方法提取用户多个行为属性和采用D-S理论将多个属性进行融合,实现对多种攻击方式的检测。同时,对域进行分类有区别地考虑域发动攻击的可能性和用户的合法性,提高了检测的准确性。实验及分析表明上述方法具有较好的准确性,能够针对SPIT进行有效的检测。     

基于D-S证据理论的审计证据评价系统设计

在信息技术迅速发展的背景下,利用计算机技术进行审计证据的处理与评价具有重要意义。D-S证据理论能够进行不确定性推理,可以用于处理审计证据判断的不确定性,因此开发基于D-S证据理论的审计证据评价系统是可行的。在阐述D-S证据理论基本原理的基础上,分析审计证据评价系统的功能需求,设计系统的功能结构,阐述审计证据合成模块的程序流程,并基于B/S结构实现该软件系统。该系统能够提高审计证据的证明效力,降低审计风险。     

基于D-S证据理论的车辆视频检测方法

提出一种基于D-S证据理论的车辆视频检测方法，通过一部或多部CCD摄像机采集多源图像，由边缘检测算法获取图像中的车辆特征数据，然后采用D-S证据理论对车辆类型进行判决，从而为交通量的准确检测提供依据。实验表明该方法是可靠而有效的。     

基于D-S证据理论的网络设备故障诊断算法

针对数据融合理论引入到网络环境设备的故障诊断过程,并在聚类、合并、关联的数据融合过程中应用了D-S证据理论,在一定程度上解决当前设备故障诊断系统中存在的告警洪流、误报率高、告警之间的关联性差等问题,提高了分布式网络设备故障诊断系统的诊断性能.在算法实现的过程中,还构造一个基于Agent技术的网络设备故障诊断系统模型,不仅实现了数据收集的分布化,而且实现了故障检测和实时响应的分布化,在最大程度上降低各个检测部件的相关性,确保系统的可扩展性和同其他系统的互操作性.     

D-S证据理论在综合评估中的应用

目前常用的综合评估方法包括层次分析法、模糊综合决策法、基于神经网络的方法等,这些方法存在如下不足:(1)只能给出一个综合评估结果,却不能给出评估结果的确定性和不确定性度量;(2)不能处理评估信息中的未知性因素。为此,本文提出一种基于D-S证据理论的综合评估方法,以期解决上述问题。     

基于D-S证据理论的瓦斯突出预测方法研究

煤矿瓦斯突出是制约煤矿安全生产的严重的自然灾害之一,由于影响瓦斯突出的因素众多,仅依据单一因素来进行预测无法保证预测结果的准确性;同样,采用单一方法监测瓦斯灾害的相关参数并预测其变化趋势,也不能满足瓦斯突出预测需要的高精度。针对以上问题,提出了一种基于D-S证据理论的多信息融合模型。根据导致瓦斯突出各因素的重要程度,引入不同的权重因子,采用神经网络法和单指标法分别进行预测,并利用D-S证据理论将预测结果融合,在一定程度上可以消除采用单一因素或单一预测方法进行预测的不准确性。仿真结果表明,多信息融合模型预测准确度比采用单一预测方法得到的结果提高了20%,对于保证煤矿安全生产和矿工生命安全具有一定的实际意义。     

基于D-S证据理论的特征融合车标识别方法

在针对现有的智能交通对车辆多维信息识别存在识别精度不高的情况,特别是对于车标识别,很大程度上识别结果依赖于高分辨和高质量的图像.提出了一种新的车标识别方法,用于识别卡口捕获的低质量车标图像,该方法是基于D-S证据理论的特征融合方法,提取Hu不变矩和HOG特征,采用不同的分类器构造基本概率分配（BPA）,采用改进D-S证据理论进行融合,根据判别规则给出最终的识别结果.通过实验证明在低分辨的情况下仍能保持较高的准确率,分类准确率达94.29%,相比单一的特征识别,具有更强的鲁棒性.     

基于改进D-S证据理论的多源空战信息博弈融合方法

多传感器系统与单传感器系统相比能够更大限度地获取被探测目标的信息量,但在空战中无人机传感器探测得到的数据在一定程度上具有欺骗性,利用博弈融合技术对多传感器数据进行融合,能够获得更加符合空战实际需要的信息。为此,研究了一种基于改进D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多源空战信息博弈融合技术,在信息融合前采用Jousselme距离进行预处理,并利用费雪信息进行冲突数据博弈,所得策略集使空战数据更加可靠。在此基础上,根据邓熵方法对基于D-S证据理论的融合方法进行改进,与传统D-S证据理论方法相比,融合数据符合空战实际。最后对存在冲突的多源空战信息进行博弈融合仿真,仿真结果验证了该方法的可行性与优势。     

基于粗糙集和D-S证据理论的井下风险评估方法

针对以单传感器监测数据作为井下安全性评估依据存在难以获得丰富、全面、准确的环境信息的问题,提出一种基于粗糙集和D-S证据理论的井下风险评估方法,并进行了具体的实例分析。该方法对多传感器采集的参数进行基于粗糙集的一级数据融合及基于D-S证据理论的二级数据融合,实现了对井下多种信息的整合,优化了现有的风险评估方法。测试表明,该方法可保证预测信息的完备性和独立性,实现了对矿井安全性变化趋势的动态预测。