基于改进D-S证据组合规则的目标识别算法

为了更好地解决高冲突证据的融合问题,提出一种3条证据直接融合的改进D-S算法.该算法首先根据证据支持贴近度函数给出识别框架下各焦元支持度的计算方法;其次根据三维证据直接融合产生的冲突因子的性质及各焦元的支持度,提出一种基于D-S证据组合规则的冲突信息加权分配算法;最后以多传感器多目标识别系统为背景进行仿真实验.理论分析和仿真结果表明,基于三维证据直接融合的改进D-S算法具有较强的抗干扰性能,能有效融合各种冲突信息,提高目标识别概率.     

一种改进的多源异类航迹关联方法

为了克服在多传感器信息融合系统中各类传感器的探测精度差异性很大以及异类航迹关联常常面临高不确定性的问题,提出了将证据理论引入到多因素模糊综合决策航迹关联中.利用证据理论进行不确定信息证据合成,再根据多因素模糊综合决策隶属度函数获取证据,解决了航迹关联的不确定性和证据理论在证据获取时存在的困难.实验结果表明:采用该方法的异类航迹关联能够有效克服证据合成过程中的不确定性,降低错漏关联率.     

基于神经网络与D-S证据理论的目标识别

针对目标识别中基本可信度分配需要专家知识在实际中难以实现的问题,提出一种基于神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器数据融合的方法.该方法利用D-S理论来表示和处理不精确的、模糊的信息,发挥神经网络的自学习、自适应和容错能力,提高了系统识别率.最后通过实验,利用神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题,对几种空中目标进行身份估计数据融合,经计算机仿真证实了该方法的有效性.     

基于云模型构造BPA的瓦斯监测证据合成算法

煤矿瓦斯监测中,利用D-S证据合成方法实现多传感器信息融合可以提高系统整体决策和预警能力.根据煤矿安全规范设定区域危险等级,使用云模型建立危险等级属性隶属度曲线簇,输入传感器检测量提取各属性隶属度作为D-S融合的基本概率赋值.为了实现高度冲突证据合成,提出D-S与加权平均法混合的分步证据合成算法.仿真结果表明文中提出的算法合成高度冲突证据时,具有令人满意的收敛效果.     

基于凸优化理论的多传感器目标识别技术

针对证据理论计算复杂度高、无法处理具有冲突的传感器报告、干扰环境下融合结果不可靠等缺点,提出了利用凸优化理论来建立新的多传感器目标识别模型.根据传感器报告的特点,引入传感器可信度因子,构造了多传感器目标识别的代价函数,并且通过分解代价函数,将多传感器目标识别问题转换为凸二次优化问题.引入"惩罚因子",提出了利用对数罚函数法求解该问题的方法和步骤.理论分析和仿真结果表明,该识别模型能够实时高效地识别目标,并且较之证据理论具有更好的识别能力、更强的鲁棒性和更广泛的适用性,在多传感器目标识别中具有很好的应用前景.     

信息融合中传感器可信度的动态确定及应用

基于经典冲突系数和证据距离函数给出的修正冲突系数,提出了确定传感器动态可信度的方法.将所提出的方法应用到目标识别系统中,算例表明:所提出的方法可以根据系统收集的传感器报告来确定各个传感器报告的可信度,在证据高度冲突情况下也能够正确识别目标.     

基于信息融合技术的异步电机故障诊断研究

为了合理利用异步电动机多个方面的故障特征信息,提高故障诊断的准确性,提出了一种采用异步电动机定子电流、径向(轴向)振动信号等多信息融合的故障诊断方法.对测量的各种信号进行小波分析,利用各个频段的信号能量作为故障特征值.采用D-S证据理论融合各个信息,针对证据理论无法融合高冲突证据的缺陷,引入先验知识对其进行了改进,提高了电机故障诊断准确率.实验结果表明,故障诊断结果可信度明显提高,不确定性显著减小,对异步电动机转子断条故障诊断的准确率达到90%以上.     

基于D-S证据理论的运动平台多传感器目标分类

为提高空中运动平台对目标分类的能力，将基于D-S证据理论的信息融合方法用于运动平台多传感器的目标识别方面．在简述D-S证据理论的基础上，提出基于D-S证据理论的运动平台多传感器目标识别的信息融合方法．仿真实例表明了该方法的可行性．     

基于D-S证据理论的障碍目标身份识别

以越野环境中典型的障碍物为识别目标,选用单目视觉与激光扫描仪建立融合系统,基于D-S证据理论融合多传感器信息,实现UGV对障碍目标的身份识别。首先将每个传感器的观测数据从观测空间变换到证据空间,对每种身份分配一个基本概率赋值;融合系统再根据Dempster组合规则计算各个命题组合后的概率赋值函数和相应的信任度区间,然后计算综合概率赋值函数和信任度区间;最后根据计算结果和决策规则进行障碍身份识别。试验表明:该方法优于利用单个特征识别障碍物身份,能大大提高系统对于障碍物的识别分类能力。     

基于神经网络和证据理论的液压系统故障诊断

针对液压系统故障多样性和复杂性等特点,基于信息融合原理,提出了一种基于神经网络和D-S（Dempster-Shafer）证据理论相结合的液压系统故障诊断方法。该方法通过构建多子神经网络分类模块进行局部诊断,利用各子神经网络的输出值作为证据理论中的基本可信度,经过证据理论的再次融合得出最终的诊断结果。实例表明,该方法通过简化神经网络结构,提高了局部诊断网络的诊断能力,通过对多源多特征参数的融合,充分利用各传感器的冗余和互补的故障信息,与单一故障特征的诊断相比,显著提高了故障诊断的准确率,降低了决策的不确定性。     

基于LSSVM的电梯交通模式的模糊识别

提出可以对电梯交通模式进行模糊识别的方法.采用最小二乘支持向量机(LSSVM)的回归算法来学习2种交通模式的相对隶属度,通过相对比较法得到当前时刻所有交通模式的隶属度.介绍了LSSVM二值分类算法及传统的多值分类算法,分析LSSVM多值分类与函数回归的关系.分析结果表明,采用函数回归算法可以进行多值分类.若以交通模式的隶属度作为类标,则可采用LSSVM的回归算法来进行2种交通模式的模糊分类.为了提高LSSVM的线性度,分3步逐步细分电梯客流的交通模式.实验结果表明,采用该方法得到的各交通模式隶属度随时间的变化曲线与依据群控专家经验得到的曲线非常相似,识别结果的平均误差小于应用神经网络识别的平均误差,可将识别结果作为电梯群控系统的输入参数.     

Fuzzy entropy design for non convex fuzzy set and application to mutual information

Fuzzy entropy was designed for non convex fuzzy membership function using well known Hamming distance measure. The proposed fuzzy entropy had the same structure as that of convex fuzzy membership case. Design procedure of fuzzy entropy was proposed by considering fuzzy membership through distance measure, and the obtained results contained more flexibility than the general fuzzy membership function. Furthermore, characteristic analyses for non convex function were also illustrated. Analyses on the mutual information were carried out through the proposed fuzzy entropy and similarity measure, which was also dual structure of fuzzy entropy. By the illustrative example, mutual information was discussed.     

基于区间数的模糊隶属函数构建

针对当前基于统计方法构造模糊隶属函数中存在的不足,提出一种基于区间数的方法来确定模糊隶属函数。采用区间数描述“青年人”的概念;基于区间数和模糊数的知识,将区间数据转化成有界闭模糊数;经过加权计算得到一个正态模糊数的α-水平截集,并扩展成模糊隶属函数。试验结果表明:该方法简单、精度高,基于该方法确定的隶属函数曲线更连续、客观,更符合人的主观意识。     

基于正态分布区间数的云滴获取算法

为解决逆向云构建中云滴难以获取的问题,在深入分析传统的逆向云发生器算法的基础上,在“所有模糊隶属函数曲线可构成一个模糊隶属函数曲线簇,模糊隶属函数曲线簇可看作近似云”的思想启发下,提出基于正态分布区间数的云滴获取算法。该算法通过在期望曲线上生成正态随机数并依次代入各隶属函数的方法来获取云滴。实验分析表明:该算法可以以较少的调查数据获取大量的云滴且获取的云滴符合正态云的分布规律。     

一种基于模糊神经网络的机器人轨迹跟踪控制

提出一种模糊神经网络,并将其应用于两关节机械手轨迹跟踪控制。该网络采用三角形隶属度函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理。这种模糊神经网络能够在线调节输出隶属度函数中心以及关节间耦合权值,使得控制器具有更好的学习与自适应能力。仿真结果表明,这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制中,是一种行之有效的控制方法。     

城市地下空间资源质量模糊综合评估与3D可视化

采用模糊综合评估方法，构造了地下空间资源质量评估指标的隶属函数，并确定了隶属度，建立了权重向量与模糊关系矩阵复合运算的模糊综合评估模型．同时提出了基于Grid＋Voxel的评估基本单元体空间划分方法．并以北京CBD为例，采用模糊评估模型和基本单元体划分方法，在GeoMo^3D系统中进行了地下空间资源质量评估，得到了3D可视化评估结果．结果表明；模糊综合评估和基于Grid＋Voxel的基本单元体空间划分能够合理表征地下空间资源质量，是城市地下空间资源质量评估及其3D可视化的一种有效的新方法．     

Similarity measure design and similarity computation for discrete fuzzy data

The similarity computations for fuzzy membership function pairs were carried out. Fuzzy number related knowledge was introduced, and conventional similarity was compared with distance based similarity measure. The usefulness of the proposed similarity measure was verified. The results show that the proposed similarity measure could be applied to ordinary fuzzy membership functions, though it was not easy to design. Through conventional results on the calculation of similarity for fuzzy membership pair, fuzzy membership-crisp pair and crisp-crisp pair were carried out. The proposed distance based similarity measure represented rational performance with the heuristic point of view. Furthermore, troublesome in fuzzy number based similarity measure for abnormal universe of discourse case was discussed. Finally, the similarity measure computation for various membership function pairs was discussed with other conventional results.     

基于FDP的建筑施工进度调整方法

建筑工程施工阶段进度计划调整的难点是目标的多样性和输入因素的多样性,为了科学的对进度计划进行调整,提出了一种模糊优选理论与动态规划法相结合的进度调整方法.该方法结合动态规划的基本思想,运用决策序列相对优属度总和最大法,求解进度调整中的最优化方案.在计算中,采用模糊决策集优越性对比矩阵结合语气算子的方法,把定性指标的相对优属度用定量化手段给予确定,利用两级模糊优选模型并借鉴管理人员的经验,综合计算定性与定量指标的方案相对优属度,从而得出最优方案.     

基于高斯型隶属函数新的模糊插值推理方法

在稀疏规则库的条件下,当输入的事实落入规则空隙时,采用传统的CRI方法是得不到任何推理结果的。KH线性插值推理解决了这个问题,从而产生了模糊插值推理方法。但现有的插值推理方法几乎都是基于三角形隶属函数的,很少有高斯型隶属函数。本文在线性插值推理方法的基础上,给出一种基于高斯型隶属函数的顶点和拐点距离比的模糊插值推理方法。这为模糊插值推理又提供了一个十分有用的工具。