基于信息融合的网络安全态势感知模型

在分析已有的安全态势评估和预测方法的基础上,提出了基于信息融合的网络安全态势感知模型.该模型采用D-S证据理论对多源网络安全数据进行融合,计算漏洞、服务、主机、网络的安全态势值.同时根据历史安全态势评估结果,利用支持向量回归理论对未来态势进行预测.相比已有的安全态势评估和预测方法,该模型的结构更加完整,结果更为准确有效.     

基于模糊神经网络和证据理论的瓦斯突出评判策略

针对影响煤矿瓦斯突出因素的不确定性和复杂的非线性关系,不能够利用经典的数学理论建立精确的预测模型,将模糊神经网络和D-S证据理论有机结合,提出了基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判策略.首先对传感器采集的待评判采掘面参数进行预处理,使用模糊神经网络得出第一步的融合结果,并将其进行归一化处理,归一化函数作为基本概率赋值函数,然后将归一化之后的数值作为基本概率分配值,再用D-S证据理论进行第二次数据融合,作出最终评判.实验结果表明,该方法具有良好的适应性并能得到准确性较高的评判结果.     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法。一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋值,另一方面通过D-S证据理论对GA-BP网络的输出进行融合。将此方法应用于高压电器设备故障诊断,仿真结果表明,该方法能克服传统BP网络易陷入局部最优问题,同时具有更好的识别结果。     

基于神经网络与证据组合推理的入侵检测方法

给出一种智能神经网络与证据组合推理相结合的网络入侵检测方法,将神经网络检测结果认为是"证据",并引入D-S证据理论进行组合推理,为解决连续时间序列入侵行为判别的问题提供了一种新方法,并且能提高入侵检测的判别精度。     

BP和D-S结合的多传感器协同目标识别推理机制

针对多传感器协同目标识别的基本概率赋值在实际应用中存在容易导致决策可信度低等难以解决的问题,提出一种基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器协同目标识别的推理机制。简述了BP神经网络理论和D-S证据理论,构建了目标识别推理框架,推理了算法可行性,进行了实例仿真,通过信息融合,不确定性的基本概率赋值下降到0.000 8,表明该推理机制的有效性。     

网络安全多级模糊综合评价方法

计算机网络信息各种风险的定量评估方法研究是，‘项重要的基础性研究，是IT领域中的前沿课题之一。综述了计算机网络安全以及网络信息安全评估标准和评价现状，应用系统工程的理论和方法识别、分析和评价网络信息安全固有或潜在风险发生的可能性和危险因素，论述了网络综合安全风险的评价步骤与过程，建立基于硬件、软件及外部环境的计算机网络信息安全综合评价指标体系，给出了基于网络安全多级模糊综合评价模型及其评价方法。并结合网络实例给出了使用评价模型进行网络安全评价的步骤和方法，评价结果与实际相符。     

Decision fusion recognition based on modified evidence rule

A modified evidence combination rule with a combination parameter λ is proposed to solve some problems in D-S theory by considering the correlation and complement among the evidences as well as the size and intersection of subsets in evidence. It can get reasonable results even the evidences are conflicting. Applying this rule to the real infrared/millimetre wave fusion system, a satisfactory result has been obtained.     

分布式主客观证据融合模型及其应用

为了有效地提高油田剩余油分布预测的准确率和可靠性,通过BP神经网络联合模型与两级D-S证据推理模型的优势互补进行主客观证据融合,实现了剩余油分布多属性特征的准确分类．提出了将BP神经网络分类结果的可信度及专家系统推理结论的可信度作为D-S证据推理模型输入证据基本概率赋值的有效方法．实际应用与结果分析表明了上述方法的有效性,为各类多源信息融合系统的研究和工程实现提供了示例、途径和有益的经验．     

一种基于证据焦元距离的权重计算方法

针对经典的D-S合成方法常会出现与实际相悖的不足,该文提出了一种考虑焦元交互影响的权重合成方法.该方法结合香农熵的思想定义了新的焦元距离测度,基于新距离定义各证据间的权重,然后根据权重对原始证据函数进行修正,降低异常证据的重要性,再利用D-S规则进行证据合成.数值分析说明:这一方法可排除干扰性信息,降低冲突,合成结果优于其他经典的计算方法,为D-S证据理论提供一种有效的计算方法.     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法.一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋...     

基于信息融合技术的电机故障诊断

为了能够从多方面反映电机系统状态，实现对电机故障模式的自动识别与准确诊断，将数据融合技术与神经网络相结合，建立电机故障诊断系统。在数据融合级上，将故障特征量进行分类处理，然后采用多层神经网络进行故障特征级融合与电机故障的局部诊断，获得彼此独立的证据，再运用D-S（Dempser Shafer）证据理论融合算法对各证据进行融合，最终实现对电机故障的准确诊断。诊断测试试验证明，该诊断系统提高了电机故障诊断的精度，并能满足诊断的实时性要求。     

基于D-S证据理论的岩体质量分级组合评价方法

现有岩体质量分级方法评价结果存在非一致性的问题.为此,在组合评价思想的基础上,选取多种岩体质量分级方法作为基础分级方法,建立了岩体质量分级组合评价计算模型.并考虑到D-S证据理论是一种较严谨的不确定性推理方法,其具有较强的信息融合能力,并且能够反映不同信息之间的一致性和冲突性,将其引入建立一种新的组合评价方法合成规则.然后,针对D-S合成规则需要解决确定基础分级方法基本概率分配函数这一问题,引入欧氏距离建立基础分级方法基本概率分配函数的确定方法,从而最终建立基于D-S证据理论的岩体质量分级组合评价方法.最后,工程实例分析表明,3种基础分级方法存在冲突性,但是D-S证据理论能够较好地解决这一问题.     

基于未确知数学的网络安全风险评估模型

结合网络安全评价中存在诸多不确定因素的特点,提出一种基于未确知数学理论的网络安全综合评价新方法。分析了网络安全风险的因素,建立了网络安全风险评价因素的指标体系和评价等级空间。在分析网络安全风险因素的基础上,建立了网络安全风险评价因素的指标体系和评价等级空间,将未确知数学的方法运用于网络安全风险的综合评估中,在未确知测度理论的基础上,定义了未确知测度期望、未确知评价等级二值效应量值、综合评价的未确知测度向量、未确知等级二值效应期望和二值效应方差等新的未确知数学概念。在新的未确知概念的基础上,建立了网络安全风险综合评估的未确知数学模型。并用实例对该模型进行了应用,评价结果用一个未确知有理数来表示更符合实际。实例表明该方法计算简单科学有效,为网络安全综合评价提供了一种新途径。     

基于信息融合的风电机组齿轮箱轴承故障诊断

针对风电齿轮箱轴承故障问题,提出一种基于信息融合将BP神经网络与D-S证据理论相结合的风电轴承故障诊断方法。首先基于大数据,挖掘SCADA(supervisory control and data acquisition)系统中与风电齿轮箱轴承故障有关的振动、温度、电流、转矩和转速信号等故障特征;然后将各信号故障特征量作为神经网络输入,将神经网络的输出归一化作为证据理论基本概率分配值(BPA值),为解决各证据之间冲突问题,采用一种基于加权的方法来改进各条证据,以减小冲突;最后利用组合规则将各条改进的证据融合,得出最终诊断结果。研究基于某风场2 MW风电机组的实际运行数据,结果表明:随着融合信号维度的增加,最终诊断结果的准确率也逐步提高,融合多维信号的可靠性明显高于单一信号。     

基于地理关联度和证据理论的地名消歧方法研究

针对目前地名消歧方法普遍缺乏理论基础和统一形式化方法的现状,以地理学第一定律为理论基础,使用地理关联度形式化地理实体之间的邻近性。在此基础上,提出基于证据理论的地名消歧计算模型,用于表示与合成上下文中共现的地名证据。该模型模拟人类阅读和理解文本中时空语义的认知过程,并为地名消歧处理提供一个统一的易扩展的形式化框架。最后,给出本文地名消歧方法的实现算法及其实验评估。结果显示,算法综合性能指标F1达到89.60%,取得较好的实验效果。     

多级可拓评价方法在网络安全评价中的应用

为更全面地对网络系统进行评估, 构建了由5个一级指标和18个二级指标组成的网络安全评价指标体系, 提出了一种基于多级可拓评价原理的网络安全评价模型与方法。实验分析表明, 所建模型与方法具有科学性和合理性, 理论评价结果与实际运行情况相符, 能较准确地反映网络的安全状况。     

基于D-S证据理论的SAR图像边缘融合检测算法

针对含噪SAR图像的统计特性,提出了一种基于D-S证据理论的SAR图像边缘检测算法。该算法采用非下采样Contourle变换,结合Ratio算法良好的抗噪和恒虚警性能,构建基本置信指派函数。最后对实测的SAR图像进行仿真,仿真结果表明该算法具有良好的抑制斑点效果,并能完整和准确地检测直线边缘,对弱边缘检测也表现良好。     

D-S证据理论在组合导航中的决策判断

在组合导航融合算法中引入证据理论对导航信息进行决策应用,推导出2个传感器信息融合后的结论,并且通过仿真实验得出计算结果。证据理论判断公式在处理具有证据冲突的相关信息时引入不确定熵的概念。证据理论算法通过不确定熵在加权合成算法和乘权合成算法之间作适度的折中判断。这种改进的证据理论方法可以分析组合导航信息融合算法中存在的问题,并给出最后的决策执行命令。     

船舶动力装置监测与故障诊断系统研制

结合模糊神经网络(Fuzzy Neural Network,FNN)与Dempster-Fhafer(D-S)证据理论,研制开发了船舶动力装置数字化监测与故障诊断系统.该系统由信号采集系统、软件控制系统和分析系统组成,主要对主推进机组、柴油发电机组、辅机进行监测.采用压力示功图法和瞬时转速法对主机运行状态进行实时动态监测,且并行构建热力性能参数和瞬时转速2个子模糊神经网络,再运用D-S证据理论进行主机状态信息融合判断,最后得到故障诊断结果.试验表明,该系统的实时性、测量精度满足要求,而且运用FNN与D-S证据理论进行故障诊断具有较高的可靠度.     

D-S证据推理及算法实现

D-S证据理论在多源信息数据融合领域得到广泛应用,针对该理论的实现算法也逐渐为人关注。本文首先简要分析了D-S证据推理的基本理论,然后以一具体示例描述了D-S算法的推理过程,最后基于微软最新推出的.NET平台,利用C#编程语言实现了D-S证据推理算法。