基于Lance距离和信度熵的冲突证据融合方法

针对D-S (Dem pster-Shafer)证据理论中证据融合可能存在冲突的问题,通过考虑证据之间的关系及其本身的特性,提出一种基于Lance距离和信度熵的冲突证据融合方法.首先,利用Lance距离来度量证据之间的差异和冲突程度,并通过矩阵形式表示证据的可信度,再通过计算信度熵来度量证据的信息量,并以此表示证据的不...     

融合不确定信息的某型导弹控制系统可靠性分析方法#br#

针对不确定信息在可靠性评估中难以表达与处理的问题,应用Dempster Shafer (DS)证据理论对贝叶斯网络进行改进。在分析现有研究的基础上,对DS证据理论与贝叶斯网络理论进行简要介绍,提出了不确定信息条件下故障树节点向贝叶斯网络节点转化的方法,包括与节点、或节点、异或节点、非节点与2/3表决节点。针对多状态贝叶斯网络中条件概率值难以确定的问题,应用DS证据理论/层次分析法对专家经验知识进行分析与表达。以某型导弹控制系统为例,利用故障树构建贝叶斯网络模型,应用DS证据理论对专家信息进行数据融合处理,确定不确定节点的信任函数、似然函数和条件概率值,并借助贝叶斯网络的正向推理、反向推理和重要度分析确定了可靠性设计与分配中的薄弱节点。     

多传感器基于证据理论的机载雷达用途识别

雷达用途识别是分析雷达型号和进行威胁评估的基础。在简要阐述D S证据理论基本概念的基础上 ,较系统地论述了基于D S证据理论的多传感器机载雷达用途识别的信息融合方法。该方法同时采用多个传感器 ,并且每个传感器进行多个周期的测量 ,然后利用多传感器多测量周期的信息 ,基于Dempster组合规则 ,采用中心式融合算法 ,对机载雷达用途进行识别。识别实例表明 ,该方法识别结果令人满意 ,使原来采用单一传感器可能存在的无法识别或误识别等现象得到了明显的改善。     

信息融合中的伪证据处理

由于种种原因 ,信息融合在实际应用中往往会受到伪证据的影响。阐述了Dempster Shafer证据推理的特点。基于Dempster证据组合 ,提出了一种针对已经参与融合的伪证据 ,通过对附加证据的融合 ,减弱其影响的一种方法。仿真结果表明 ,该方法可以有效地减弱伪证据对信息融合结果的影响。     

基于改进时域证据融合的目标识别

为了实现防空反导目标识别,根据证据折扣理论和证据可靠性评估的思想,提出了一种改进的时域证据组合方法。首先,提出了具有时域信息累积的信息融合模型;然后,通过基于信任度和虚假度的方法对累积的时域信息进行预处理,用可信度衰减模型和基于Einstein算子改进的冲突因子分别进行实时可靠性和相对可靠性评估;最后,基于Dempster准则和证据折扣准则对证据进行合成。仿真分析表明,该方法能够充分利用历史信息,体现了时域信息融合的动态性,能够有效处理信息冲突,具有较强的抗干扰能力。     

传感器动态可靠性评估与证据折扣

在基于Dempster-Shafer理论的融合目标识别系统中,传感器可靠性评估与证据折扣是应用Dempster组合规则进行多传感器证据组合的关键问题。提出了一种根据传感器当前输出证据与所有传感器平均证据之间的冲突来评估传感器动态可靠性的方法,借鉴冲突处理中Dubois&Prade规则的思想提出了一种证据折扣规则,该证据折扣规则将折扣量按局部冲突的大小分配给涉及各局部冲突的集合的并。仿真和实测数据实验验证了该方案的有效性。     

基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法．讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家．该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成．实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果．     

一种基于证据融合的高可靠性产品可靠性评价方法

如何综合来自不同信息源的信息进行可靠性评价是高可靠产品可靠性分析领域的研究热点.针对存在随机不确定性和认知不确定性时高可靠产品的可靠性评价问题,结合证据理论提出了一种新的评价模型.鉴于不同可靠性信息源对产品可靠性指标的贡献不同,利用K-L交叉熵定义各个信息源的权重,对每个信息源生成的基本概率分配函数(BPA)进行修正.然后,将修正后的BPA按照D-S证据组合规则进行融合,进而利用可转移信度模型(TBM)对合成后的BPA进行概率测度的转换,从而实现对高可靠产品可靠性的度量.最后,以某型号电子器件的寿命评估为例,验证了本文提出的评价方法的可行性和有效性.     

证据冲突:丢弃,发现或化解?

组合可能冲突的信息是智能推理中重要的研究内容,其中,证据理论是一种典型的不确定性智能推理方法。在证据理论中,用以融合和更新证据信息的推理组合规则是其理论基石。Dempster组合规则通过合取运算来构造信息结构,得到了广泛的应用。然而,当证据冲突比较大、证据源不完全可靠或辨识框架不完备时,Dempster组合规则得到的结果并不符合常理。为此,改进组合规则和处理证据冲突,成为证据理论中一个重要的研究课题。将全面回顾和比较国内外现有的主要推理组合方法,基于不同的冲突处理机制,建立相应的理论框架,涵盖绝大多数推理方法,从理论上对证据推理方法的研究,进行一个全面的总结,并剖析各种组合方法的优缺点和相互关系,指出最新的研究趋势。     

电子装备试验数据的灰色处理

提出利用灰色系统的相关理论对电子装备试验数据进行处理。介绍了粗大误差的判别与剔除方法、系统误差的判别方法、标准差的求取方法以及数据结果的求取方法等,最后基于MATLAB对某次试验中的数据进行了仿真处理,并从理论上对方法的可行性进行了分析。例子及分析结果表明,该方法简单可行,对数据没有分布要求,数据处理结果有较高的置信水平。     

A New Method for Recognizing Point Targets

ＡＮｅｗＭｅｔｈｏｄｆｏｒＲｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇＰｏｉｎｔＴａｒｇｅｔｓＬｉＨｏｎｇ，ＳｕｎＺｈｏｎｇｋａｎｇ＆ＸｕＨｕｉＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮａｔｉｏｎａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＤｅｆｅｎｓｅＴｅｃｈ...     

混合式贮备系统的模糊可靠性分析

本文利用模糊数学的基本理论和方法,将混合式贮备系统的普通可靠性拓展为模糊可靠性,建立了混合式贮备系统模糊可靠性的数学模型,并给出实例说明了计算方法。     

基于模糊聚类分析的证据组合

针对证据理论Dempster Shafer（D-S)组合规则存在的不足,考虑辨识框架的非完备性,提出一种基于模糊聚类分析的混合证据组合方法。该方法利用Pignistic概率距离构建证据间的模糊相似矩阵及聚类有效性指标,通过传递闭包法对证据进行最优聚类及可信度求取,对证据进行修正后,采用D-S规则对同一类中的证据组合,利用统一信度函数组合方法对不同类中的证据进行最终合成。仿真实验表明了所提方法的合理性和有效性。     

可变结构冗余模型的模糊可靠性分析

修正了可变结构冗余模型的定义。应用模糊数学的原理和方法 ,将可变结构冗余模型的经典可靠性拓展为模糊可靠性。定义了模糊正常和模糊故障 ,通过将可靠度和平均寿命时间的模糊化 ,把模糊正常的概念和隶属函数引入模糊可靠度。在模糊可靠性理论的基础上建立了数学模型 ,对可变结构冗余模型进行了模糊可靠性分析 ,并给出实例说明其计算方法。     

一种解决D-S理论证据冲突的有效方法

D-S证据理论是一种有用的不确定性推理方法,由于证据合成公式存在不足,影响了证据理论的应用。针对有效融合高度冲突的证据,提出了一种新的有效加权冲突证据组合方法。该方法通过引入一个证据体距离函数,利用证据之间的相对距离确定了证据的权重,对系统中的证据加权平均后再利用Dempster组合规则实现信息融合。与其他方法比较,该方法在系统存在伪证据(干扰)时仍然能够有效快速地识别出目标,实例表明了该方法的有效性。     

区间值信念结构下冲突证据组合

区间值信念结构下证据理论在信息融合、决策分析中有着广泛的应用前景.针对区间值冲突证据组合出现反直观结果问题,提出一种新的证据组合方法.从整体角度构建证据间Pignistic概率距离的最优化模型,通过得出的相对权重来修正证据, 使之符合Dempster组合规则可用范围,然后组合. 算例分析表明所提方法是合理有效的.     

一种改进的D-S证据合成规则

Dempster合成规则是一种经典D-S理论的合成规则,但在合成高度冲突的证据时出现了有悖常理的现象。为了解决冲突证据的合成问题,提出一种改进的合成规则。首先讨论一个容易被忽略的问题——如何更合理地定义两个证据之间的冲突程度,并试给出一种基于"未兑现的信度"和"决策距离"两个参数共同定义的冲突程度的合理量化指标,在此基础上提出了改进的Dempster合成规则,使其既具有经典Dempster合成规则优越的信息聚焦性能,又避免了在冲突证据合成时出现有悖常理的现象。最后通过仿真实验验证了该规则的优越性能。     

一种基于证据理论的中国手语单手静态词识别方法

单手静态词是中国手语词汇库的一个重要组成部分,该类词主要借助于单手的固定姿态和手同身体之间的相对位置关系进行表达。结合单手静态词的特点,提出了一种基于D-S证据理论的中国手语单手静态词汇识别方法:利用数据手套CAS_Glove获取手姿信息,借助于视觉和肘部弯曲传感器融合确定出手在人体空间中的相对位置;在对单手词进行模糊特征空间划分的基础上,利用D-S证据理论实现了多种特征匹配结果的融合。为减少计算复杂度,增强系统实时性,对Dempster规则在特定条件下进行了简化,并从理论的角度对其进行了证明。最后通过实验比较证实了该方法的有效性。     

证据独立性及其对目标识别的影响研究

证据理论在不确定信息的表达和处理上有独特的优势,而证据独立是很多组合方法应用的前提,但目前没有完全有效的判断方法.针对这一问题,首先研究了证据组合的内涵和证据对识别框架的解释.然后从Smets证据独立性定义出发,分析了Dempster组合规则中的独立性问题,并针对小样本或无样本情形,提出了一种证据独立性判断方法.同时,...     

混合不确定多态系统可靠性的EUGF分析方法

在进行多状态系统可靠性分析时,很多情况下系统中同时存在着多个类型不确定信息,如一些复杂系统中,由于样本量的差异,一些信息可以作为随机信息,而另一些信息由于缺少足够的样本,只能以区间形式给出。提出一种基于证据通用生成函数理论的多状态系统可靠性分析方法,来处理多类不确定性信息的多态系统。该方法基于证据不确定性量化理论,能够充分利用区间信息和认知信息,避免了系统中信息的浪费。基于证据量化理论建立证据通用生成函数模型,采用信度和似然度对多态系统进行可靠性评价,提高了基于认知不确定性的可靠性分析结果的可信性。对于同时含有随机信息和认知信息的多态系统,该方法首先通过将随机信息离散处理,然后建立统一的证据通用生成理论模型进行多态可靠性分析。通过案例分析对所提出的方法进行了验证。