扩展D-S证据理论在入侵检测中的应用

网络异常行为检测是入侵检测中不可或缺的部分,单一的检测方法很难获得较好的检测结果。针对经典D-S证据理论不能有效合成高度冲突证据的不足,提出将基于改进的加权D-S证据组合方法应用到网络异常行为检测中,并融合多个SVM,建立新的入侵检测模型。该方法通过引入平均证据得到权重系数,以此区分各证据在D-S融合中的影响程度,因此能有效解决证据的高度冲突。仿真结果表明,与传统的基于D-S证据理论的异常检测相比,本模型能够有效提高融合效率,进而提高检测性能。     

扩展D-S证据理论在入侵检测中的应用

网络异常行为检测是入侵检测中不可或缺的部分,单一的检测方法很难获得较好的检测结果。针对经典D-S证据理论不能有效合成高度冲突证据的不足,提出将基于改进的加权D-S证据组合方法应用到网络异常行为检测中,并融合多个SVM,建立新的入侵检测模型。该方法通过引入平均证据得到权重系数,以此区分各证据在D-S融合中的影响程度,因此能有效解决证据的高度冲突。仿真结果表明,与传统的基于D-S证据理论的异常检测相比,本模型能够有效提高融合效率,进而提高检测性能。     

D-S改进算法在数据融合中的应用

作为一种重要的处理不确定性问题的方法,D-S证据推理理论目前已经广泛应用于各种数据融合系统中。详细阐述了D-S证据理论的相关理论和证据组合原理;针对D-S证据理论存在的缺陷和不足,介绍了一种改进的证据组合方法;通过实例证明,该改进方法能够用于组合冲突比较大的多个证据,并提高融合的性能和可靠性。     

基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统

针对室内环境因子多且相互作用关系复杂,影响室内环境舒适度的控制精准决策,设计了一种基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统。首先采用箱线图法和均值替代法检测修复异常采集数据,然后利用距离自适应加权融合算法实现同类传感器数据一级融合,最后利用改进D-S证据理论算法,实现全局融合决策。实验结果表明,改进D-S证据理论算法能够有效避免冲突证据带来的融合决策误差,系统可以实现室内环境控制的精准决策,融合决策精度高,具有一定的推广应用价值。     

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。     

扩展D-S证据理论在网络异常检测中的研究

网络异常检测是入侵检测系统中重要的组成部分,然而传统网络异常检测方法中存在虚警率高、单一检测算法对多种入侵行为的检测不够全面等问题。提出了一种基于改进D-S证据理论融合多个分类器的分布式网络异常检测模型及其融合方法。鉴于经典D-S证据理论在证据间存在冲突时的不合理,采用一种带权重的改进型D-S证据理论,提出一种全新的融合策略融合多个分类器建立异常检测模型。通过KDD99数据集对该模型进行验证,结果证明该异常检测模型可以明显降低网络异常检测的虚警率,提高检测精度。     

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。     

基于冲突强度和非正则化的证据合成方法研究

证据推理广泛应用于不确定推理和数据融合等许多方面,但D-S合成规则对于高冲突证据的处理不是十分合理的。论文在分析D-S合成规则以及一些改进方法的基础上,提出了一种基于冲突强度和非正则化的冲突证据合成规则,并引入确定度的概念来衡量合成的效果。仿真实验结果表明,该规则比D-S合成规则有了明显的改进。     

D-S证据理论中冲突证据融合新方法

针对经典D-S证据理论(Dempster-Shafer Theory)在合成高度冲突证据时得到与直观结果相悖的问题,提出一种新的冲突证据融合方法。该方法综合了修改原始证据源和改进Dempster合成规则两类方法的优点,通过引入冲突因子和证据间一致性系数等概念定义两证据间的相关度。实验结果表明,该方法与其他方法相比能客观反映证据的可信度,融合结果也更符合实际情形。     

基于D-S理论的多源信息融合冲突问题处理方法

D-S理论在不确定性的表示、量测和组合方面的优势,使得它在多源信息融合领域得到广泛应用。对于证据源本身的优先级别、可靠性及重要性,Dempster组合规则没有给予考虑,使其在证据推理过程中会产生与直觉相悖的结论。在多源信息融合处理中,针对基于D-S理论融合产生的冲突问题,进行了全面分析和总结,归纳为三个方面的问题:一般冲突问题、“一票否决”问题及“鲁棒性”问题;对其相应的解决方法进行分析,指出各自的优缺点。最后,指出解决冲突问题的方法存在的问题及未来研究方向。     

基于D-S证据理论的人体跌倒检测方法

针对人体跌倒检测算法存在错误否定率高的问题,研究了一种基于D-S证据理论的人体跌倒检测算法。采用智能手机内置的加速度传感器和陀螺仪传感器获得人体手臂运动的三维方向的运动数据,采用三阶滑动平均滤波器对获得的两个传感器的三维原始数据进行预处理;从三维预处理后的数据中提取运动幅度、倾斜程度以及旋转程度三种特征;采用动态时间规整方法分别依据三种特征进行局部检测,局部检测结果作为证据被D-S证据理论组合规则所采用以得到最终融合的全局检测结果,其中各证据被证据权修正以避免证据冲突问题。实验结果显示,本文算法准确度高于对比方法,能有效提高检测性能。     

基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法研究

针对基于D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法在认知节点的感知信息存在较大冲突时会产生与实际情况相悖结果的问题,提出了一种基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法。改进算法采用一种新的加权平均方法平均各个证据,比算术平均法更多地降低了异常证据的影响,同时通过计算证据到平均证据的距离来计算证据权值,解决了权值计算复杂度问题。实验结果表明,在认知节点的感知信息存在严重冲突时,改进算法可有效提高认知无线电频谱感知系统的感知性能。     

平板导电结构缺陷脉冲涡流和超声复合检测方法

面向平板导电结构不同深度缺陷检测需求,针对脉冲涡流和超声单一检测方法能力受限,即脉冲涡流对深层缺陷检测能力降低与超声对表面和近表面缺陷检测效果不佳的问题,提出利用两传感器信息互补的Dempster-Shafter(D-S)证据理论复合检测方法.针对脉冲涡流和超声两种检测方式适用检测区域不同而引起的证据冲突问题,研究加权分配方法加以解决.对于单传感器检测过程中可能存在误报情况的问题,研究将实际误报率考虑在内的贝叶斯推理方法以求得单一传感器检测结果的基本概率分配函数并作为D-S证据.将带有不同深度缺陷的平板导电结构作为实验对象,通过单一传感器检测、贝叶斯估计、D-S证据理论方法进行不同深度位置的缺陷检测,结果表明,使用引入加权分配的D-S证据推理方法时,缺陷检测准确性和检测范围均有所提高.     

两种入侵检测系统D-S证据理论融合算法的比较

D-S证据理论可以支持概率推理、诊断、风险分析以及决策支持等,并在多传感器网络、医疗诊断等应用领域内得到了具体应用。该文比较了入侵检测中基于D-S证据理论的两种融合算法,通过DARPA1999评测数据集验证,得出各自的利弊,并提出了改进建议。     

一种改进的证据合成规则

就D-S证据合成规则对于冲突证据合成存在的不足,不少学者基于证据冲突概率再分配思想,提出了相应的修正证据合成规则。针对这些修正合成规则的不足,提出了一种改进的合成规则,该规则在综合考虑证据源可信度和证据支持度的基础上,分析证据集的有效性,合理地实现信息融合。数值实验结果表明,新的合成规则不仅克服了现有规则的不足,而且其结果向合理性方向收敛度好,提高了系统的鲁棒性。     

一种自适应冲突证据检验与合成方法

在D-S 证据理论中, 冲突系数不能很好地描述证据之间的冲突, 而且当证据高度冲突时会得到有悖常理的结果. 为了解决该问题, 提出一种自适应冲突证据检验与合成方法. 首先, 利用证据向量夹角余弦度量证据之间的相似性程度, 并提出冲突证据判据, 通过冲突证据检验因子实现证据分类; 然后, 引入冲突比例因子来决定证据的修正方法, 并利用相似度对其进行局部或全局修正; 最后, 将修正后的证据进行检验与合成. 通过应用实例验证了所提出方法的有效性.

     

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.     

一种基于近邻思想的证据合成规则

D-S证据合成规则在遇到冲突证据时常有悖常理。针对现有规则的不足,通过理论分析和对几种常用组合规则的比较,提出一种基于近邻思想的冲突证据修正规则,综合考虑证据源的有效性和证据源间的距离,进行信息融合。实验结果表明,该规则对合理的合成方向具有较快的收敛速度,在证据源完全冲突的情况下也能适用。