D-S证据理论在多传感器目标识别中的改进

针对证据理论在处理冲突证据时可能得到与直觉相悖的结论,文中首先分析了基本DS证据理论组合准则缺陷的产生原因,提出一种新的基于权值的证据调整方法,给予证据分配不同的权值,重新分配概率分配函数.算例分析结果表明,改进后的方法可以提高识别结果的可靠性,在一定程度上改善了目标识别系统的性能.     

数据挖掘和信息融合在保险业欺诈识别中的应用

利用数据挖掘和信息融合技术对保险业欺诈行为进行预测。通过概念聚类识别孤立点,运用规划识别技术和贝叶斯因果网络实现目标的预测、识别,最终实现系统自学习。     

粉末气溶胶红外消光作用的试验与理论分析

从气溶胶光电干扰的角度出发简单叙述了气溶胶的形成过程(分散法和凝聚法)和试验研制的气溶胶的基本特征，并对气溶胶抑制红外辐射的机理(散射和吸收)作了简单分析，测试研究了试验用粉末气溶胶两个厚度下的衰减效果，理论上尝试了两种分析气溶胶遮蔽效果的计算方法(瑞利散射和Mie散射)。最后应用瑞利散射理论，尝试计算了粉末气溶胶的遮蔽效果，在一定范围内，计算值与试验值能够极好的相符合。     

基于TAO的CORBA程序设计

讨论了基于CORBA规范的实时中间件产品TAO及在其基础上开发CORBA程序的一般方法，并给出一个远程主机访问的实例。     

基于D-S理论的学生行为评价模型的研究

针对目前学生行为评价方法的可区分度较小、可信度低、方法单一的状况，综合运用了D-S信息融合技术，基于证据推理提出了一种新的学生行为评价模型。D-S理论是一种典型的不确定性推理和信息融合方法，它适用性强，应用广泛，能很好地表示和处理学生行为表现的不确定性信息。证据的基本可信度分配和不确定度的提取采用了函数映射的方法，在预先设定的门限条件下，采用基于基本可信度分配的决策方法进行评价结果的判定，使评价目标的不确定度大大下降，可区分度明显得到了提高，学生行为的评价结果明显得到了改善，从而增强了评价的可信度。     

粉末气溶胶红外消光作用的试验与理论分析

从气溶胶光电干扰的角度出发简单叙述了气溶胶的形成过程 (分散法和凝聚法 )和试验研制的气溶胶的基本特征 ,并对气溶胶抑制红外辐射的机理 (散射和吸收 )作了简单分析 ,测试研究了试验用粉末气溶胶两个厚度下的衰减效果 ,理论上尝试了两种分析气溶胶遮蔽效果的计算方法 (瑞利散射和 Mie散射 )。最后应用瑞利散射理论 ,尝试计算了粉末气溶胶的遮蔽效果 ,在一定范围内 ,计算值与试验值能够极好的相符合     

基于证据理论的知识发现分类算法

决策树方法是一种重要的可完成分类任务的知识发现技术 ,目的是通过构造一个分类模型 ,把数据库中的元组映射到给定类别中的某一个。决策树分类算法效率高且应用广泛 ,但是不能处理在决策树的构建和分类过程中的不确定数据。针对决策树分类算法的局限 ,利用证据理论是对概率论的扩展 ,将置信函数与概率的上下值相联系 ,可用于不确定数据的表达这个有力工具 ,把决策树分类技术扩展到含有不确定数据的环境中 ,提出了 D- S决策树分类算法。实验结果表明 D- S决策树分类算法能有效的对不确定数据进行分类。     

用于地物图像分类的神经网络的构造

对神经网络在模式识别中的应用进行了研究 ,针对军用点状地物识别这一具体问题 ,比较了径向基函数网络和多层感知器神经网络 ,提出了一种径向基函数三阶自相关神经网络 ,设计出一种自适应隐层单元个数选取算法 ,并把构造的分类器用于地物图像的分类实验 ,结果表明该算法能很好的自适应控制网络规模 ,网络模型具有任意平移不变性和很快的训练速度 ,且有良好有容错性和较高的识别率     

辐射源威胁等级评估技术研究

介绍了影响辐射源威胁等级的各种因素辐射,针对辐射源威胁等级评估具有模糊性,没有明确的界限等特点,提出利用古林法(A.J.Kee)确定各辐射源威胁因素的权值,给出了各威胁因素的隶属函数,基于此建立了辐射源威胁等级的评估模型。最后,用实例对模型进行了验证,结果表明该模型是评估辐射威胁等级的一种有效方法。