用D-S证据理论方法实现多传感器数据融合

对 Dempster- Shafer证据理论用于多传感器数据融合进行了分析 ,并将其应用于飞机目标识别的数据融合中。结果证明 ,多传感器融合后降低了识别结果的不确定性 ,较单一传感器的识别效果好。说明这一方法是一种有效的数据融合方法     

基于市场匹配的多Agent智能爬虫系统

在网络文字、图像视频、音频数量日益增长的网络世界中,网络爬虫爬取结果变得越来越差,主要表现在爬取网页的精确率低、召回率低和重复率高等方面。为解决这些问题,结合市场匹配基本原理和网络爬虫的特点,提出一种基于市场匹配算法的多Agent智能爬虫系统。基于市场匹配算法,设计了多Agent智能爬虫系统,以雅虎一级目录12个主题为测试数据对网络爬虫爬取网页的精确率、召回率和重复率进行了分析。结果表明,与未使用市场匹配算法的系统相比较,基于市场匹配算法的多Agent智能爬虫系统的精确率提高了9%、召回率提高了8%、重复率降低了5%,其爬虫性能有较大改善。     

引入新数据源的D-S融合检测方法

针对火灾检测时延过长的问题,该文引入新的火灾探测数据源,将模糊逻辑和D-S证据理论融合,提出一种信号火灾探测方法。该方法使用CO浓度、烟雾浓度、温度、O₂浓度以及热释放速率等作为火灾探测数据源,建立火灾判别概率函数,计算各个数据源的无火、阴燃火和明火的判别概率,结合Jousselme距离为数据源分配权重,最终通过D-S证据理论对多源判别信息进行融合。仿真结果表明,该方法相比于未引入O₂浓度和热释放速率的火灾探测方法,能提早3~5 s探测出火灾,提升了火灾探测及时性。     

D-S证据理论合成规则的一些修正

在多传感器数据融合中,D-S证据理论对于处理不确定性问题是一种有用的方法。但是,D-S证据组合规则的一些不足影响了证据理论的应用。虽然Yager对此做了改进,但改进后的组合公式仍然存在问题。通过分析证据理论中关于冲突证据置信度分配中存在的问题,针对时域冲突的特点提出一种新的合成规则改进方法,由此弥补了D-S理论和Yager合成公式的不足,对于在时域上高度冲突甚至完全冲突的证据,能够取得理想的结果。     

多Agent系统模型的结构研究

在分析Agent联邦中具有管理功能的Agent结构的基础上,探讨具有联合意向的管理Agent的协商、规划、执行等功能,刻画出Agent的多种特征,并提出一个基于Agent结构的数据仓库ETL模型.     

D-S证据理论的不足及其数学修正

针对D-S证据理论对高冲突证据融合得到有悖常理的无效结果问题,研究了国内外典型文献提出的各种改进方法,从原理上对其进行了组合规则的修正和证据源的修正两大分类,并对各种方法的不足进行了数理分析和总结.在此基础上引入证据信息容量和证据间距离函数来对各传感器提供的证据信息进行预处理,再对得到的新的证据信息用证据可信度作为权重进行加权融合.数值仿真实验表明:这种新的修正模型不但比较好地结合了两类改进方法的优点,在形式上和Dempster组合规则保持一致,而且能较好地处理冲突证据在信息交叉时的融合,取得了更加合理的效果,并且为D-S证据理论的完善提供了一个新的探索途径.     

基于改进的D-S证据理论的栅格地图构建

针对非结构化环境地图构建问题,提出了一种基于改进的D-S证据理论的栅格地图构建方法。使用移动机器人多超声波传感器进行了环境探测;针对某些情况下不能应用D-S证据理论进行信息融合和D-S证据组合过程有时会产生有悖常理的无效结果的问题进行了讨论,提出了采用近似处理算法对D-S证据理论进行改进,并将其用于多传感器信息融合,构建了2维D-S栅格地图;运用D-S证据理论进行了判决,构建了2维0-1栅格地图;对D-S栅格地图进行了分析,提出了基于D-S栅格地图的环境评价与环境探测效果评价方法。仿真结果表明,基于改进的D-S证据理论的栅格地图构建方法适用于非结构化环境的地图构建。     

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.     

一种基于多Agent系统的智能家庭网络研究

在分析家庭网络智能化需求的基础上,提出一种基于多Agent系统的智能家庭网络MAIHN模型,用Agent实现不同功能单元的控制与管理,通过MAS技术的思想、方法和体系建立智能家庭网络整体结构。给出了MAIHN模型的各个组成部分,对模型中各种Agent的功能设计与实现模型进行了分析,研究了MAIHN模型中的多Agent协作与通信策略,并设计了系统的实验原型。     

基于D-S推理的酒后驾驶预警机制研究

一般检测酒后驾驶仅针对酒精含量进行检测,手段单一,且对人的自觉性依赖较大.为了有效地检测及预防酒后驾驶,提出了一种利用多源信息融合技术的D-S证据推理法构建的酒后驾驶预警模型.该模型利用多类传感器提取驾驶员的多个特征,针对所获信息进行分析预测,更加逼近驾驶员当时状态,检测效果更精确.     

滚动轴承的智能诊断系统研究

利用虚拟仪器平台,选用加速度传感器和声级计拾取滚动轴承的振动信号和声信号,运用小波分析提取轴承特征信号;构建了基于BP神经网络的数据融合结构,实现轴承故障的智能诊断,提高了诊断效率和准确性.     

基于新的证据冲突表示的信息融合方法研究

DS证据理论为不确定信息的表达和合成提供了自然而强有力的方法,被广泛应用于信息融合的各个领域。但是在证据高度冲突情况下常常会导致错误的融合结果。文章首先分析经典证据理论中冲突系数的不足,引入证据距离函数表示证据之间的差异性,并提出了一种新的证据冲突表示方法,能更有效地度量证据的冲突程度。而后基于新的冲突表示方法,提出了一种新的冲突信息融合方法,该方法保持DS组合规则不变,对融合结果进行修正,能够有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。最后通过算例验证了该方法的有效性。     

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.     

一种电气设备状态诊断方法

随着电网技术的不断发展和电网规模不断扩大,电气设备数量激增、智能化程度越来越高;同时,终端用户对用电可靠性越来越重视,借助智能技术基于设备运行数据对设备进行故障诊断势在必行.本文以基于范例推理的理论(CRB)与支持向量机技术(SVM)为主要工具,提出了一种基于范例推理的电气设备状态智能诊断模型,试图通过电气设备已有数据的挖掘,获取电气设备故障的潜在发生规律,进而作为依据及时发现并排除电气设备的潜伏性故障.首先研究CRB和SVM在电气设备状态诊断中的应用;然后建立电气设备状态智能诊断模型,以电气设备的海量运行数据、历史数据、测试数据以及环境因素等为基础,建立电气设备的状态范例库,应用SVM回归对设备状态范例库进行深度的挖掘与分析,建立设备状态指纹,并以此为据进行电气设备运行状态的诊断分析;最后以油浸式变压器状态诊断为例,对实际数据进行分析诊断,并与三比值法的诊断结果进行比较.诊断结果表明,智能诊断模型诊断范围更广,诊断结果更准确.     

矿用主通风机故障预警及其软件开发

为准确确定通风机的故障、实现故障预警,提出了矿用主通风机的故障预警原理,并运用VC++6.0与Matcom4.5联合编程的方法,开发出了基于信息融合技术的通风机故障预警软件.该软件采用了BP神经网络与D-S证据理论相结合的信息融合技术,由BP神经网络完成特征频率到故障类型的非线性映射,根据D-S证据理论对多路信号进行融合分析;以OPC通讯方式与组态王运行系统进行通讯,实现了数据的采集与结论的返回.     

太阳能光伏发电智能诊断系统研究综述

随着计算机技术和人工智能的迅速发展,将人工智能的理论和方法用于故障诊断,太阳能光伏发电智能诊断研究成为了一个新的方向。本文介绍了智能诊断的几种方法,并且结合这些方法给出了太阳能光伏发电设备的智能诊断方案,具有一定的理论研究意义和工程实用价值。     

基于信息熵与判断矩阵的D-S证据理论改进方法在故障诊断中的应用

针对凭借单一的证据很难进行科学故障诊断的实际情况,提出基于Dempster-Shafer证据理论进行多源信息融合的故障诊断方法.由于D-S证据理论合成公式存在不足,针对各证据的重要性不同,提出了一种将信息熵与判断矩阵一致性相结合对各证据进行加权赋值,并对其进行加权调整的方法,应用D-S证据理论合成公式对加权调整后的证据进行决策级融合.此种方法将主观因素与客观因素相结合.实例分析结果表明:融合结果提高了置信度,降低了不确定性,显著提高了故障诊断的科学性,具有理论与应用价值.     

土石坝病险智能诊断系统框架研究

将基于规则与案例的混合推理技术应用到土石坝病险诊断系统中,为土石坝病险智能化诊断提供了一条新的途径。文中针对土石坝病险诊断的案例特点,提出了基于规则与案例混合推理的土石坝病险智能诊断系统框架模型,设计了案例模糊检索策略,并给出了应用范例.     

基于多Agent故障诊断知识系统通信模型的设计与实现

将多Agent系统应用于故障诊断知识系统中,将故障诊断知识系统的体系结构分为单体结构和群体结构并予以说明.因为通信是多Agent系统实现互操作的基础, 通过对使用Agent通信语言KQML进行通信的Agent通信模型进行设计,并阐述了实现通信模型的通信机制,解决了在故障诊断知识系统中远程诊断Agent与现场诊断Agent间的通信问题.