D-S证据理论在导弹健康状态评估中的应用

科学评估导弹健康状态有助于合理安排维修和保养任务,达到事半功倍的效果.基于D-S(Demp-ster-Shafer)证据理论的导弹健康状态评估模型,结合证据自身的有效性和证据之间的联系,首先利用熵权法确定指标的权重并突出状态较差的参数,利用岭形分布隶属度函数求出各个证据的基本概率分配,在此基础上对基于证据距离的证据可信...     

基于D-S证据理论的信息融合算法

针对现有D-S证据理论算法在信息融合应用中缺乏系统性的问题,提出了一种基于D-S证据理论的层次式融合算法。该算法模型采用多维属性信息的分域、层次融合方式,利用初始信息确定高层融合所需的概率分布的近似算法对数据进行融合处理,并对于可能存在的证据冲突问题,给出了算法的修正。仿真结果表明,该算法收敛速度快,准确度高,在低虚警率下具有较好的检测率。     

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证据理论的层次化网络安全威胁态势评估方法

基于IDS(intrusion detection system)海量报警信息和网络系统的组织结构,提出了采用自下而上、先局部后整体评估策略的层次化安全威胁态势评估模型.该方法采用D-S证据推理理论,推理服务、主机和整个网络系统的威胁级别,进而评估分析安全威胁态势.实验结果证明该方法能够定性地评估服务、主机和网络系统3个层次的安全态势,给系统管理员提供直观的安全态势分析结果.     

基于动态权重的设备健康状态评估方法

设备健康度是对设备健康状态的定量评估,可以更准确地反映设备健康状态.现有健康度评估方法并不能很好地反映设备的真实健康状态.针对某型雷达发射机的健康度评价问题,提出了基于动态权重的健康度精确评估方法.本文利用指数函数对各参数的权重动态变化规律进行建模,然后计算采集向量与最佳向量的加权标准欧式距离,可以更加准确地评价设备的健康度.通过对某型雷达发射机的实际测试表明,本方法计算结果准确可靠,能够更好地反映设备的健康程度.     

基于模糊融合证据理论电力变压器状态的评估*

论文通过对目前国内电力变压器状态检修现状的分析以及综合各种文献资料,利用模糊理论的思想,提出一种采用模糊综合评判结合证据理论来评估电力变压器工作状态的方法,验证了融合证据理论的模糊方法的评估结果比单一的采用模糊理论评估的结果更准确。此方法根据影响变压器健康状态的因素与其内部器件的对应关系,通过模糊理论建立隶属度函数,得出相应内部器件的健康状态,然后,用证据理论把每个内部器件的健康状态当做一组证据,通过证据合并,最终得出变压器当前健康状态的评估。     

基于D-S证据理论的无线传感器网络信任评估模型

信任评估模型对无线传感器网络的可靠运行和安全保障具有重要意义.提出了一种基于D-S证据理论的信任评估模型.模型给出了节点信任值的形式化定义;利用基本置信度函数计算直接信任值,通过邻居节点的推荐获取间接信任值;在此基础上,对直接、间接信任值进行基于权重的修正,并根据Dempster组合规则予以合成,最终得到节点综合信任值.仿真结果表明,该模型具有良好的动态适应性和容错性,能实时、准确地发现恶意节点,有效提高了无线传感器网络的安全性.     

基于D-S证据理论的无线发射机故障诊断方法

针对某无线发射机故障诊断中存在的问题,提出一种基于D-S证据理论的信息融合故障诊断方法.选择电压、功率、频率、幅度等参数作为发射机故障诊断的证据,运用模板匹配法获取基本概率赋值,避免了在小样本情况下应用D-S证据理论时基本概率难以分配的问题,减小了方法的主观性.利用基于可信度的证据合成方法进行融合处理,克服了应用传统D-S证据理论合成冲突证据出现悖论的问题,提高了诊断方法的抗干扰能力.实例验证结果表明该方法切实可行,为无线发射机故障诊断提供了一种新的思路.     

基于D-S证据理论的光电测量数据融合

当前测距装置易受到大气、噪声的干扰,导致测量数据不精准。大数据发展战略下,对数据精确度提出了新要求。针对光电测量仪器测量数据测量精度较低、可靠性较差等问题,提出了一种基于D-S证据理论的光电测量数据融合模型。模型采用决策层融合方法,实时融合传感器采集的数据。实验仿真数据表明,此模型具有较高的融合精度,有利于提高光电测量数据的精确性、实时性。     

基于熵权灰色关联和D-S证据理论的威胁评估

为了更好地处理空中威胁目标的不确定性信息,提出了基于熵权灰色关联和D-S证据理论相结合的威胁评估方法.将熵理论应用于求解各指标权重,利用灰色关联法确定各指标的不确信度,进而得到各指标下不同目标的Mass函数,通过D-S证据理论对各Mass函数进行合成,根据置信函数大小对目标进行排序.仿真实验证明该方法是合理有效的.     

基于高冲突修正的D-S证据融合方法

对冲突证据使用D-S证据理论进行融合前,应确定证据之间冲突的程度。为此,基于信任度和虚假度对冲突进行衡量与修正。计算证据的信任度和虚假度,分别对其进行排序,将具有较小信任度和较大虚假度的证据判定为高冲突证据并加权修正,再使用Dempster组合规则进行证据融合。实验结果表明,该方法可以正确判断高冲突证据,避免融合结果与事实相悖的情况,同时提高收敛的速度和精度。     

D-S证据理论在电子证据内容确定性评估中的应用研究

电子证据都有不同程度的不确定性,当前理论和实践中缺乏对电子证据确定性定性、定量化的研究。文章采用D-S证据理论对电子证据内容确定性进行了评估,并与模糊综合评判法判断电子证据确定性程度做了对比分析,实验结果表明,D-S证据理论在判断电子证据确定性程度中具有可信度更高,准确性更高的特征。     

基于距离测度的D-S证据融合决策方法

针对多源信息融合结果并依据D-S证据结构进行决策的问题,提出一种基于距离测度的D-S证据决策方法.该方法结合决策基元和非决策基元的属性进行决策,将依据D-S证据的决策问题分解成两个层面：属性层面、证据层面.属性层面上,给出候选决策从证据焦元获得支持度的方法;证据层面上,基于辨识框架幂集的元素,构造一个证据焦元向量空间,引入候选决策的理想状态向量,定义距离测度,构建决策模型.最后,对多源水质监测信息融合结果进行决策分析,结果表明该方法是合理、有效的,且具有处理冲突或非冲突证据的优点.     

基于D-S证据理论的融合图像隐写分析

提出一种基于证据权的D-S证据理论的图像隐写分析方法,首先在空域,离散余弦变换（DOT）域和离散小波变换（DWT）域分别提取图像特征并各自进行预分类;然后对各域分类结果进行基本概率分配并进行证据权修正。利用D—S组合规则计算融合概率分配函数,形成最终的决策级融合分类结果．针对典型的隐写方法（如F5,JPHide,Jstego和YASS算法）进行检测,仿真结果显示,所提出的方法能显著提高单分类器的性能．     

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D-S证据理论的网络安全风险评估模型

针对网络信息系统的安全风险评估问题,提出了基于D－S证据理论的风险评估模型。证据理论是一种处理不确定性的推理方法。首先用“折扣率”对Dempster合成法则进行了改进,然后使用改进后的Dempser合成法则对网络中存在的各种风险因素进行合成,减少了风险因素中的不确定性,并以实例验证了该模型在网络安全风险评估中的应用,仿真结果证明了该算法的正确性。最后,通过与模糊综合评判法进行比较验证了证据理论具有更高的准确性。     

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。     

基于信息熵的D-S证据理论及其在传感器融合中的应用

从证据本身和证据之间的相互关系两个方面分析了证据的可信度及相应在融合过程中获得的权重.引入了证据信息熵的概念,并给出了从证据本身确定可信度的方法.为了从证据之间的相互关系考察证据的可信度,给出了描述证据间相互支持的模糊关系矩阵,并依此来影响各传感器对于融合数据的重要性.实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性.