D-S证据理论在雷达目标识别中的应用

为解决雷达终端目标识别问题,采用基于推理的数据融合方法。分析了Dempster-Shafer(D-S)证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论,并结合最小风险准则将其应用于雷达终端目标识别的数据融合中。实验结果证明了基于融合后的识别结果较单传感器单周期的识别结果好,验证了这一方法的正确性和有效性。     

D-S证据理论和粗集理论在数据融合中的应用

提出了一种由粗集理论和D S证据理论结合的多传感器数据融合方法 ,并将其应用于目标识别中。在目标识别的数据融合中 ,利用粗集理论对大量的传感器数据进行处理 ,判断出冗余传感器 ,得到传感器的最简组合 ,从而简化特征数据。然后利用D S理论实现目标的分类 ,改进分类的效果。因此 ,将两种方法结合起来应用于数据融合技术中来进行目标识别 ,为解决传感器数据超载以及不完整传感器信息融合提供了一种方法 ,且提高了识别的速度和效果     

D-S证据理论在雷达辐射源识别中的应用

为了解决辐射源识别问题，采用基于推理的数据融合方法，分析了Dempster-Shafer证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论，并将它应用于雷达辐射源识别的数据融合中，试验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

证据理论在通信对抗数据融合系统中的应用

本文在深入研究语气理论的基础上，给出了在通信对抗数据融合系统中正确应用语气理论的一种途径，提出了建立知识库时应注意的问题，导出了计算结论可信度，拟信度的公式。     

高冲突证据下石化装备旋转机械故障诊断方法

针对证据理论应用在旋转机械故障诊断领域,当传感器获得的振动数据存在高冲突时,诊断的精度偏低的问题,提出了将基于向量余弦相似性度量证据冲突的方法与无量纲指标相结合的故障诊断模型。应用于旋转机械故障诊断实验中,诊断结果表明,大大降低了冲突证据对诊断结果的影响,有效地提高了故障诊断的正确率。     

D-S证据理论在振源目标识别中的应用

本文采用D-S证据理论对振动目标脉冲宽度进行融合,可以很好地解决振动目标识别问题。地面目标激励产生的振动信号,主要受到运动状态、目标质量、传感器的距离以及地质条件等因素的影响。对传感器采集到的振动信号进行处理、特征抽取进而通过分类识别的方法可以确定产生地振动信号的目标类别[1]。     

D-S证据理论近似算法在数据融合中的应用

论述了基于D-S证据理论的多传感器数据融合方法。通常在强冲突情形下证据组合规则的组合结果是不符合常理的,其不同证据源的冲突处理成为数据融合的主要问题之一,文中提出了一种解决证据冲突情况下的近似算法。仿真结果表明该方法是有效的和可行的。     

基于改进的证据理论在机场容量评估中的应用

本文针对机场容量评估中的不确定因素影响问题,在D-S证据理论的基础上提出了一种改进的考虑权重和折扣率的信息融合方法,并将该方法应用到实际的机场动态容量预测过程.实验结果表明,该方法进一步降低了评估过程的主观性,为空中交通流量管理决策提供了更为科学的决策依据.     

D-S证据理论在雷达体制识别中的应用

本文在详细阐述了Dempster-Shafer证据理论的基础上,介绍了基于D-S证据理论的雷达体制识别的信息融合算法.识别实例和对比实验表明,这种信息融合识别方法是非常有效的.     

D-S证据理论方法在目标识别中的应用

D-S证据组合理论已经成为不确定性推理的一种重要方法,基于该理论的多传感器决策层数据融合已得到广泛应用.介绍了D-S证据理论及其有关概念和D-S合成法则,阐述了基于D-S证据组合理论的数据融合一般步骤及决策层判决方法,运用D-S证据理论对目标进行了融合识别.与单一传感器的目标识别结果相比较,上述方法能明显提高目标识别能力,同时降低目标识别的不确定性,提高目标识别的可靠性.     

SVM与证据理论集成的信息融合故障诊断技术研究

提出了支持向量机和证据理论结合的思想;建立了支持向量机初步诊断与证据理论融合决策诊断相结合的信息融合故障诊断模型;给出了基于SVM的基本概率分配构造方法和诊断决策规则.以200 MW汽轮发电机组故障诊断为例,充分地验证了该方法的诊断性能.     

D-S证据理论在认知无线电中的应用

针对认知无线电（CR）中协作频谱感知时信息不确定性带来严重的性能影响,在协作开销允许的情况下,人们渴望得到感知增益很高的协作感知方案。由于D-S证据理论在决策系统中处理不确定性信息时能获得令人满意的性能,使得其在认知无线电中的应用会起很重要作用。一种基于D-S证据理论的协作频谱感知新方案被提出和发展。该方案能有效地提高...     

基于D-S证据理论的空中目标识别

提出了一种基于D-S证据理论的空中目标识别方法.该方法首先对目标特征进行提取,然后根据提取的特征利用模糊C均值聚类的方法进行基本概率分配,最后利用D-S组合公式进行融合识别.实例验证了算法的有效性.     

系统论在故障定位中的应用

营业厅、呼叫中心终端IE浏览器频繁出现“请求出错”、“获取信息失败”及白屏现象如何解决？怎样定位问题原因？本文运用系统论的理念,通过tcpdump、wireshark等工具捕获并深入到TCP、HTTP协议级别分析关键环节网络数据包,精确定位ArrayNETWORKS厂商的负载均衡设备bug,根本解决了营业厅、呼叫中心终端IE浏览器的异常问题。     

基于证据理论的事故树分析在木业防火中的应用

针对木材加工行业火灾现场的事故特点,建立了基于事故树的安全评价模型;结合工程技术人员和专家的实际经验对事故树底事件进行基于现场的概率评估,应用了D-S证据理论和贝叶斯近似计算法解决了专家评判过程中对火灾起因的不确定性问题,并融合了不同领域专家的诊断意见;对各基本事件的结构重要度以及量化结构重要度进行分析,提出了具体的安全隐患,指导设备安全管理和检修维修工作。     

基于MIE理论的室内便携式颗粒物检测仪设计

针对传统监测设备难以安装维护、响应速度慢的问题,设计一种基于光散射理论的室内便携式颗粒物检测仪。首先分析推导光散射法检测颗粒物浓度的原理,并设计蓝牙传输模块的硬件电路,然后通过指令将蓝牙传输模块端口和手机终端进行配对,最后在手机终端对收到的数据进行实时解析及显示。结果表明,该检测仪的测量数据经格拉布斯准则处理后,与DUSTTARKⅡ8530(TSI)测试仪器的数据相比误差不大于6%,且无需现场布线、智能便携,易连接组网通信,适用于室内颗粒物监测等方面应用。     

An efficient direct-sequence signal detector based onDempster-Shafer theory

The detection of direct-sequence spread-spectrum signals is studied. Consideration is given to the environment of broadband noise jamming with the assumption that jammer state information is unknown. It is shown how the Dempster-Shafer theory can be applied to this problem; in particular, the authors treat the unknown jammer state information as uncertain and use the concept of `confidence discount' and Dempster's combining rule to derive a heuristic detector for the problem. They show that the resulting detector has a better performance than the hard-decision detector and the soft-decision detector when the jammer is significant. The degradation relative to the soft-decision detector is smaller than the hard-decision detector when the jammer is low     

基于截断型D－S的快速证据组合方法

如何解决Dempster组合规则的计算复杂性问题是目前研究的热点。该文从提高决策的准确度出发，对截断型D－S算法进行了改进，提出了一种新的近似计算方法；并通过仿真实验证明了，该方法在提高基于基本概率分配函数的决策的准确度方面要明显优于截断型D－S算法。     

基于GA-DS的多神经网络故障诊断方法

针对基于信息熵的神经网络证据形成过程需要专家经验确定参数这一不足,提出一种改进方法,即用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行寻优,自动确定参数,其实质是利用了遗传算法的高效的并行寻优能力和对初始种群的较低的敏感性,通过训练样本自适应调整证据形成过程中的参数,提升DS(Dempster Shafer)证据理论的融合效率.对多类轴承故障数据的诊断结果表明,该方法(GA-DS)能够自动调整神经网络的证据形成过程,从而有效地降低了融合过程中证据的冲突性,并且显著提高了诊断精度和稳定性.     

基于物联网技术的智能医疗在健康检测仪中的应用

智能医疗行业在物联网技术的推动下发展迅速,智能医疗产品也逐渐进入到人们的生活中。基于物联网技术的智能医疗让病人和医疗设备以及医疗机构之间的联系更加紧密,文章主要介绍物联网技术对智能医疗的推动,研究智能健康检测仪的发展现状以及发展趋势,以达到改善医疗产品用户体验的目的。