D-S证据理论中的基本概率赋值转换概率方法研究

D-S证据理论的基本概率赋值(BPA)能够有效地表示和处理不确定信息,在不确定信息处理中得到了越来越多的应用。但是如何基于BPA做出决策依然是一个有待解决的问题,将BPA转化为概率函数进行决策是一个简单可行的方法。文章基于证据理论中命题的信度函数和似真函数提供的信息,提出了一种新的基本概率赋值转换概率方法,该方法相比于现有经典TBM模型中Pignistic概率转换和基于似真函数的转换,可以更有效地利用系统已知的信息,实现基本概率赋值到概率分布的合理转换。算例表明了所提出方法的有效性。     

广义函数的赋值

本文用广义函数的调和表示，对广义函数的Ｄ赋值给出了求值方法，又用连续函数基本列，对广义函数再次赋值。     

广义函数的赋值

本文用广义函数的调和表示［1］，对广义函数的D赋值给出了求值方法。又用连续函数基本列［2］，对广义函数再次赋值。     

一种基于确定度的决策概率转换方法

针对现有将基本概率赋值转换为决策概率方法的不足,提出一种基于确定度的决策概率转换方法。该方法根据基本概率赋值的特点,将单子集命题的基本概率赋值之和作为系统对命题的确定度,并用其对比例信度转换方法和比例似真度转换方法进行线性组合,得出命题的决策概率。通过算例对比新方法与已有方法,结果表明新方法更加合理有效。     

基于区间信息的基本概率赋值转换概率方法及应用

D-S证据理论的基本概率赋值(BPA)能够有效地表示和处理不确定信息,在不确定信息处理中得到了越来越多的应用。基于BPA决策是一个有待解决的问题,将BPA转化为概率函数进行决策是一个简单可行的方法。文章首先定义了BPA到概率的转换定义,提出了BPA转换概率的基本准则,基于证据理论中命题的信度函数和似真函数构成的区间信息提出了一个区间概率转换(Intervalprobability transformation,IPT)方法,建立了基于IPT的信度函数决策模型。应用一个导弹防御决策的例子表明了所提出方法的有效性。     

三维模糊集隶属函数的解析表达式

模糊数学在许多领域都有十分广泛的应用，但所有应用都离不开模糊集合的隶属函数，隶属函数确定的好坏，将直接影响研究的准确性，因此，隶属函数的确定就显得特别重要．在模糊统计基础上，利用概率统计方法，给出了三维模糊集隶属函数的解析表达式．     

基于ANFIS和证据理论的信息融合研究

提出了一种基于自适应神经网络-模糊推理系统(ANFIS)和D-S证据理论相结合的信息融合方法.利用神经网络的学习功能提取模糊规则和调整隶属函数,然后用自适应神经网络-模糊推理系统的输出构造证据理论中的基本概率赋值,解决了证据理论中的基本概率赋值不易确定的问题.该方法实现了模糊推理、神经网络和证据理论的有效结合,使得证据理论具备智能信息处理的能力,并应用于雷达与红外复合制导的目标识别融合系统.仿真结果表明:该方法提高了目标识别的置信度,降低了系统虚警率,融合结果也更加合理.     

基于文字概率的前景构建方法

针对不确定性决策中如何构建前景这一问题,在对方案结果可能集(识别框架)进行分组的基础上,专家按照相对比较判断原则给出文字概率推断,通过数字和文字概率之间的转化规则将文字概率矩阵转化为三角模糊数概率判断矩阵,据此构建了最优BPA函数确定模型求解出最优的BPA函数,然后采用Dempster组合规则和DSm P方法对所有专家的BPA函数信息进行融合和概率转换,从而完成了方案前景的构建,最后的模拟案例分析了本文方法的具体操作过程.     

基于多源信息融合的发动机转子早期故障识别

提出了将神经网络与D-S(Dempster-Shafer)证据理论相结合的发动机转子早期故障分级融合识别方法.文中对多源信息融合系统的基本结构、多源信息融合方法、早期故障融合识别过程等进行了分析和研究,并以发动机转子早期碰摩为对象进行了实验验证.结果表明,将神经网络与D-S证据理论相结合的早期故障分级融合识别方法,能够有效地提高发动机转子早期故障识别的快速性和有效性,利用神经网络的输出构造D-S融合推理中各焦元的基本概率赋值函数,避免了构造基本概率赋值函数时人为因素的影响,提高了故障识别精度.     

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。     

基于扩展证据理论的并发故障诊断方法

该文提出了一种基于扩展证据理论的并发故障诊断方法。首先基于扩展证据理论中的广义识别框架,结合并发故障的特点,建立了并发故障的模型;然后根据故障诊断中用来获得故障特征信息的传感器的工作特性和工作环境,提出了一种新的基于模糊隶属度的基本概率赋值函数构造方法;最后以多功能转子试验台为应用对象,验证了该文并发故障诊断方法的有效性。     

改进的D-S证据推理地图匹配算法

随着中国的高速发展,城市道路拓扑结构越来越复杂,一些常用的地图匹配算法难以适应当今各种复杂的道路类型,尤其是道路交叉口.针对道路交叉口易出错、稳定性差等问题,文中提出了一种改进的D-S证据推理地图匹配算法.该算法对原有算法加以改进,简化证据公式,重新确定基本概率分配函数,并引人第三个证据一历史匹配程度,利用分布式融合模型对证据加以融合,将距离和角度两个基本证据融合后的结果与历史匹配程度证据再加以融合,比较二次融合后的基本概率分配函数值来确定最佳匹配路段.对改进算法执行模拟测试,与其他三种算法相比的结果表明,在错综相连的道路交叉口区域内改进算法拥有更高的匹配准确率且单点匹配耗时更少.     

Improved response surface method and its application in stability reliability degree analysis of tunnel surrounding rock

An approach of limit state equation for surrounding rock was put forward based on deformation criterion.A method of symmetrical sampling of basic random variables adopted by classical response surface method was mended, and peak value and deflection degree of basic random variables distribution curve were took into account in the mended sampling method. A calculation way of probability moment, based on mended Rosenbluth method, suitable for non-explicit performance function was put forward. The first, second, third and fourth order moments of functional function value were calculated by mended Rosenbluth method through the first, second, third and fourth order moments of basic random variable. A probability density the function(PDF) of functional function was deduced through its first, second, third and fourth moments, the PDF in the new method took the place of the method of quadratic polynomial to approximate real functional function and reliability probability was calculated through integral by the PDF for random variable of functional function value in the new method. The result shows that the improved response surface method can adapt to various statistic distribution types of basic random variables, its calculation process is legible and need not iterative circulation. In addition, a stability probability of surrounding rock for a tunnel was calculated by the improved method, whose workload is only 30% of classical method and its accuracy is comparative.     

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.     

一种新的基于分形特征融合的图像目标识别算法

提出了一种基于多分形特征融合的目标识别算法.在此算法中,将分形理论与D-S证据融合理论相结合,提取或构造了分形特征,设计了合理的概率分配函数,并对所提出的算法进行了仿真研究,并将此算法的识别结果与基于单分形特征的识别算法、基于神经网络的目标识别算法进行比较,结果表明本算法是可行的和有效的.     

加速退化失效产品可靠性评估方法

为了解决具有可靠性高、寿命长等特点的退化失效产品的可靠性评估问题,结合退化失效型产品失效特性,提出了加速退化方程的概念,研究了BS模型的加速退化数据的统计推断方法,为验证方法的有效性,将该方法用于金属化膜脉冲电容器的可靠性评定中.结果表明:该型电容器可靠性模型中未知参数的估计值分别为9.0669×10-8和0.0221,将该值代入失效分布函数即可确定电容器的失效模型,由此模型求得该型电容器充放电20000次的可靠度为0.9724.使用这种分析方式对退化失效产品进行可靠性分析将更能节省试验时间和费用.     

基于体系可靠性的随机桁架结构优化设计

建立了具有位移和体系可靠性约束的随机桁架结构优化设计数学模型，利用基于随机因子的有限元法对结构进行了可靠性分析．由于优化中处理结构体系可靠性约束较困难。提出了一种通过可靠度分配和再分配的方法。将给定体系失效概率依据结构敏度信息分解成为各杆件单元失效概率之和。解决了基于体系可靠性优化中关于可靠性求解的难点．     

基于D-S证据理论的多类支持向量机融合方法

多源信息决策级融合是一种高层次、直接针对具体决策目标的融合,融合结果直接影响决策水平．针对决策级融合问题,提出了一种基于D-S证据理论的多类支持向量机融合方法．首先构造多个多类支持向量机分类器,然后采用一种新的基于成对类别概率的基本概率赋值方法,应用D-S证据理论将它们融合．仿真结果验证了该方法可以得到更高、更稳定的识别率．