不确定性推理方法在信息融合中的算法研究

主观Bayes方法和D-S证据理论是两类常用的不确定性推理方法,但由于计算公式较为抽象,给实际应用带来了困难．对这两类方法进行了比较、分析,给出了各自容易实现的递推公式,实际应用证明该方法简便、易行,可操作性强．     

证据推理理论近似方法研究

Dempster-Shafer （DS）和Dezert-Smarandache （DSm）证据推理理论是信息融合的有力工具。针对在证据处理过程中证据数量多以及证据组合时焦元爆炸使计算量迅速增大的问题,对证据与焦元控制方法、规则近似方法和蒙特卡洛（Monte Carlo）方法三种方法在DS理论和DSm理论下进行了分类分析,指出了下一步值得研究的三个问题。这为证据推理理论不同近似方法的使用提供了理论参考。     

证据推理的近似计算研究

在Dempster-Shafer证据推理中,计算复杂度是它应用面临的主要问题之一,主要方法是减少焦元的数目.通过对置信函数近似的定性和定量分析论证,提出了最优近似算法,并利用遗传算法进行近似计算,给出多步近似和一步近似两个快速算法.仿真表明,两者较其他算法有明显的改进.     

基于可信度的不确定性推理研究

在专家系统中,以开发的智能化英语教学系统为例,介绍了一种基于可信度的不确定性推理方法,对如何解决考虑从带有丢失、不完全或者不正确信息的数据中提取有用的结果这一问题很有意义。     

基于证据推理模型的k-NN分类

本文对基于证据理论的k-NN分类方法进行了修正,得到了基于证据推理模型的k-NN分类方法,使分类结果更加精确.并且通过例子进行了计算机模拟实验,取得了较好的效果.     

基于粗糙集的综合推理模型

为了拓展综合推理的涵盖范围，建立了基于粗糙集理论的综合推理模型.将综合推理中的综合源和场引入到粗糙集理论的决策系统中. 通过对原始决策系统的分解得到综合源，分解而成的每个决策系统构成一个综合推理的源.在分解得到的综合源中，基于正域的概念，用依赖度和分类质量方法定义了场强，根据属性出现频率，采用差别矩阵定义了场强，并结合信息论，通过互信息、条件熵和互信息增益率定义了场强.分析结果表明，该模型可完成属性约简过程.实现了对粗糙集理论和综合推理理论的融合和成功扩展.     

面向智能成矿预测的案例推理模型与方法

针对矿产资源潜力预测的问题,以案例推理模型为基础,顾及地质空间数据的空间特征,提出一种智能成矿预测方法——成矿案例推理模型与方法,具体包括耦合空间特征和属性特征的成矿案例表达模型、成矿案例库存储组织、成矿案例相似性检索模型等。以青海省东昆仑地区金矿资源潜力预测为例,进行了基于成矿案例推理模型和证据权模型的区域成矿预测实验,并将成矿案例推理模型实验结果与传统的证据权模型实验结果进行了对比。结果表明：成矿案例推理模型较传统的证据权模型方法预测精度更高,该模型与方法用于区域成矿预测效果良好。     

基于不确定性推理的上下文感知数据处理模型

以不确定性推理理论为基础,建立一种上下文感知数据处理模型.该模型以权值映射上下文实体的特征,以权值变化来映射上下文实体的变化,进而体现出被观察对象的状态变化.实例分析表明,基于不确定性推理的上下文感知数据处理模型能够满足特定的数据处理要求,提高数据处理的适应性.     

基于路径遍历的汽车电路推理模型的建立

电路推理模型是汽车电路维修仿真培训系统的核心.用图算法建立汽车电路的网络拓补关系,采用深度优先的路径遍历算法,对网络进行整体遍历和局部遍历,获取电路在正常状态和故障状态下的工作情况,基于这一原理,提出了一种新的电路推理模型的建模方法,在此模型的基础上,实现了电路的动态演示、故障设置、电流路径分析、模拟故障诊断等功能.给出了电路矢量图形系统的建立、有向图的构造、路径搜索以及数据传递等几个关键问题的解决办法.从电路网络关系出发,提出在矢量图形系统中设置故障边,由此实现了电路故障的模型描述.     

翻译不确定性的认知理据

认知语言学的翻译观认为,翻译是一种认知活动,是在译者感知体验原文的基础上进行的。因此,译者的识解方式在翻译过程中起着十分重要的作用,是产生翻译不确定性的主要理据。识解方式主要包括详略度、背景知识、视角和突显。详略程度的高低、背景知识的差异、视角的差异和突显焦点不同,译者对原文的识解会产生一定的差异,从而导致了翻译的不确定性。     

汽车驾驶人机系统评价模型及优化方法研究

将汽车安全行驶概率作为系统的评价目标,寻求与该评价目标相关的驾驶员、汽车、环境3方面因素,使用二元对比方法对各个方面因素进行排序,选出重要因素,建立评价目标与重要因素之间的函数关系.根据驾驶员、汽车、环境3方面因素之间的关系,针对不同情况对系统进行建模.建立评价目标树,并使用头脑风暴法、模糊统计法等辅助方法提高建模优化效率.该评价模型建立及优化方法可应用于各种人机系统评价,特别是人作为控制者的人机系统.这种方法对我国工业的发展,对工业设计中复杂人机系统的评价与优化具有重要意义.     

证据推理理论组合规则评价方法研究

证据推理理论(包括DS理论和DSm理论)是处理不确定信息的重要方法,其组合规则性能的好坏直接影响推理结果.为了有效评价证据推理理论组合规则的性质,总结了基于DS理论的组合规则评价方法存在的问题,并深入分析了问题出现的原因;根据DSm理论的特点,提出了基于DSm理论组合规则的评价方法.该评价方法主要从冲突证据处理、证据时序性和计算量3个方面对基于DS理论的组合规则评价方法进行了改进.     

汽车操纵稳定性主观评价指标权重确定方法

汽车操纵稳定性主观评价体系包含结构复杂的多层次多指标,针对其单项指标的评价相对容易、整体性能的主观评价比较困难的情况,运用层次分析法确定操纵稳定性各级指标权重,并将其与汽车各底层指标主观评分相结合,得到了操纵稳定性的整体性能评价结果,为汽车性能定标提供科学依据。     

基于D-S证据理论的信息安全风险评估

采用Dempster-Shafer(D-S)证据理论处理信息安全风险评估中的不确定性问题,提出了基于D-S证据理论的风险评估模型。用改进的Dempster合成法则即对基本可信度分配使用"折扣率"的方法,对信息系统中存在的各种风险因素进行合成,处理风险因素中的不确定性,并通过仿真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。     

DSm理论中的证据表示方法研究

针对DSm理论证据组合计算量大的问题,从证据表示方法的角度,对静态表示方法和动态表示方法的特点及计算复杂度进行了分析。鉴于查找操作是证据表示方法中产生计算量最多的部分,对有序表表示方法和二叉树表示方法的查找方式进行了分析和比较,为研究DSm理论的应用提供了理论依据。     

某航空装备故障诊断模糊推理与评判方法的改进

装备发生故障时，可采用模糊推理和评判进行诊断．由于航空装备使用的特殊性，对诊断中的模糊推理和评判方法进行了改进．针对基于案例的诊断方法的局限，利用故障树和数据库实时概率统计确定权重的方法来选择哪些症状和权重，解决了故障现象与故障原因之间相互交叉的多故障诊断问题，并且可以不断地扩充案例来增加诊断的可靠性．最后通过一个案例说明了该方法的可行性。     

测量不确定度及测量不确定度评定综述

文章对测量不确定度的定义,分类及来源进行了阐述,并且讲述了测量不确定度的评定方法和步骤。     

模糊控制中实时近似推理的计算模型和性能比较

基于Zadeh的可能性理论,获得了一个实时近似推理计算模型,适用于各种IF—THEN,AND,ALSO语言连接词;并分别以控制性能和鲁棒性为准则,在仿真模型和一个实际对象上,对十六种推理决策算法进行了比较研究,得到一些有益的结论.     

负判断推理的逻辑形式及特点

针对传统的普通逻辑中缺少对负判断推理的完整论述问题,阐述了负判断推理的两种形式：简单判断的负判断推理和复合判断的负判断推理。同时,归纳出负判断推理具有直接推理属性,以及前提和结论是等值关系的两方面的特点。