基于局部冲突消除的证据合成法则

Dempster-Shafer(D-S)证据理论在信息融合领域得到了广泛的应用。为抑制Dempster证据合成规则产生的有悖常理的证据合成结果,提出了一种基于局部冲突消除的证据合成法则。首先,通过一种基于Vague集和逐层递推算法的证据冲突衡量方法计算了证据之间的冲突程度;进而根据距离法思想对高冲突证据进行局部冲突“中和”;最后,利用Dempster证据合成法则对已预处理的证据进行信息融合。算例结果验证了此种法则的有效性。     

Dempster-Shafer合成法则悖论的一种消除方法

首先介绍了证据理论及其有关概念和 Dempster-Shafer 合成法则,针对 Dempster-Shafer 合成法则有时可能会产生悖论这一情况,分析了证据理论合成公式悖论产生的原因,并在此基础上提出了一种消除 Dempster-Shafer 证据理论合成悖论的方法;最后用几个实例证明这种方法是有效可靠的.     

基于D-S证据理论的工程投标决策研究

工程投标决策是一类典型的具有不确定性、不完备信息的多属性决策问题。证据理论能够处理“不确定性”和“不完备性”，并能基于合成法则进行信息合成。探讨了不确定信息的定量描述及规范化、信度函数的表达方法等问题，探讨了基于Dempster-Shafer合成法则的证据组合理论，提出了用于求解不确定多属性投标决策问题的D-S证据理论二级递阶推理决策模型。最后实例验证了该方法的可行性、有效性和实用性。     

基于证据推理的指挥自动化系统生存能力评估

指挥自动化系统效能评估是一项复杂的系统工程。为了评估指挥自动化系统的生存能力，引入了证据推理方法，通过其证据聚合作用，为综合多个不同类型专家的意见提供了有力工具。论述了证据理论的数学性质及证据合成法则，提出了生存信度的概念和利用证据推理进行指挥自动化系统效能评估的方法，并应用证据推理方法对防空指挥自动化系统在对抗条件下的生存能力进行了实例分析。     

基于技术进步和信息不对称的证据合成研究

证据理论著名的Dempster-Shafer合成公式忽视了证据信息源的主观差异性,导致其在应用中存在一些不合理性.本文初步研究了不同专家意见在决策中的分配、组合问题,提出了基于技术进步和信息不对称的动态证据合成规则,在设立专家权威系数和时间序列信度分配函数的基础上实现了新的合成法则.实例分析表明,新的合成公式比较符合直观和常理,并较好地解决了冲突证据的合成问题.     

证据冲突下D-S融合算法的改进

针对D-S证据理论在处理高冲突证据时会出现悖论这一情况,在D-S理论框架下,给出冲突程度的判别方法,并提出一种改进的相对加权融合算法.该算法根据证据距离来确定证据的相互支持度,并以证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量为证据的权重向量,并求得各证据的相对折扣因子,对各证据信息进行折扣处理后用D-S规则融合,消除了信息冲突环境下D-S合成法则悖论.为验证改进算法的有效性,给出了仿真分析,验证了该算法在证据冲突的情况下能有效地减小冲突对组合结果的影响,降低了决策风险.     

一种新的处理冲突证据的合成方法

为了有效融合高度冲突的证据,提出一种新的可变参数的基于平均证据距离的组合方法,在预处理中采用贝叶斯近似法;在计算加权平均证据时,采用一种新的变系数的距离权重分配算法;在计算证据合成时,提出并采用单集自迭代定理。应用实例表明提出的合成法则可以更有效和快速地解决冲突证据合成问题。     

基于语言Choquet积分算子的多属性群决策方法

在现实的多属性群决策问题中,决策属性及专家偏好间均在不同程度上存在相互关联。为此,提出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策方法。首先,介绍了语言评估标度集上的一些运算法则。基于这些运算法则和模糊测度,定义了一种语言Choquet积分算子。然后,探讨该算子的一些性质,给出了一种基于语言Choquet积分算子的语言多属性群决策途径。研究表明,该算子是语言有序权重平均算子的一般化形式。最后,通过一个具体实例来说明这种方法的具体应用及计算过程。     

含广义三角模糊数的机械结构可靠度计算方法

针对可靠性度量时机械结构中存在广义三角模糊数的不确定性问题,提出一种基于证据理论的离散化机械结构可靠度计算方法.为合理地构建不确定性变量的基本概率分配,首先基于证据变量基本概率分配的离散特性,改进了熵等效法在广义三角模糊数去模糊化时的不足,并在改进熵等效法的基础上提出一种广义密度法对其进行去模糊化处理.然后利用离散化方法将随机变量和广义三角模糊数进行证据结构表征,并将离散的连续焦元序列(子区间)作为其证据体,进而构造其基本概率分配.最后利用证据融合法则对证据体进行融合,以实现信任度和似真度的数值计算.将所提出的方法运用于曲柄滑块机构的可靠度计算,并结合蒙特卡罗模拟法验证了该方法的可行性.     

基于证据理论的直觉梯形模糊IOWA算子及其应用

为解决信息不确定与信息不完全的不确定型决策问题,定义了基于证据理论的直觉梯形模糊诱导有序加权平均(DS-TrIFIOWA)算子.首先,介绍了直觉梯形模糊数及其相应的运算法则和集结算子.然后,基于证据理论和直觉梯形模糊数,并考虑到决策者观念特征,定义了DS-TrIFIOWA算子,分析并证明了该算子的性质,进而提出了一种基于DS-TrIFIOWA算子的不确定型决策方法.最后,利用算例对该方法的可行性和有效性进行了分析.     

基于改进冲突度量的证据组合新规则

针对DS组合规则对证据之间冲突度量估计比较“保守”的问题,提出了一种新的证据组合规则。新组合规则充分考虑了证据之间所有可能的冲突,从而使得在组合过程中不一致的信息被抑制,而一致的信息则被放大。与DS组合规则相比,根据新组合规则得到的合成证据收敛性更好,因此更有利于下一步的识别判决。数值实验验证了新组合规则的有效性。     

模糊蕴涵算子的性质和合成推理算法的扩展

讨论34个模糊蕴涵算子是否满足10个性质,得到5个t算则和5个s算则,提出并证明与圈乘算子性质相关的3个命题.通过选用不同的t算则和s算则获得合成推理算法的8种新形式.     

新不确定度量下的冲突证据融合

针对证据高度冲突的情况下,DS证据理论在实际应用中出现错误融合结果的问题,提出基于不确定度的冲突解决方法.首先分析现有的不确定度量方法的不足,研究基本概率赋值本身所包含的信息,提出一种新的对证据不确定性度量的方法;依据新的不确定度量,结合证据距离生成权重来修正待组合证据体,再利用Dempster规则完成证据组合,可有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题,最后通过算例验证了该方法的有效性.     

稀薄大气层内轻诱饵速度识别法

随着地基相控阵雷达测速精度的大幅度提高,针对稀薄大气对轻诱饵有明显的减速作用,提出了一种新的目标识别方法——稀薄大气层内轻诱饵速度识别法,并对其识别原理、识别判决准则进行了详细阐述和分析,该方法通过雷达高精度多普勒测速及轨迹估计信息,获取轻诱饵气动减速特性进行识别,避开了质阻比参数估计中动态收敛过程。最后通过典型算例的计算机仿真计算,验证了该方法的有效性。     

红外运动小目标检测算法研究

红外探测器受到各种外因、内因的干扰,导致成像模糊,噪声干扰大,使红外运动小目标检测技术成为一直难以实现突破的尖端技术难题,本文提出综合运用基于小波变换的高频信息提取算法、基于灰度形态学梯度的边缘检测算法和以圆形性特征量作为判决准则的边界提取算法的红外运动小目标检测算法。     

模块化神经网络子网的动态集成方法学研究

提出一个模块化神经网络的广义定义,它包含了几乎所有多神经网络(系统)。简要分析了模块化神经网络子网集成的相关概念和问题。针对一类模块化神经网络,提出了5种基于"分而治之"原理和自适应组合的新型动态集成方法。它们之间的主要区别在于:距离测度(绝对距离测度和相对距离测度);个体数目(有些全部参与集成,有些则是部分参与);集成策略和规则(数据驱动和数据/知识驱动)。仿真实验证实了这些方法的有效性。同时,还提出了一种基于"一专多能"思想的子网训练方法。     

校园恶性突发事件发生机理的“规则-策略”博弈学习模型

在"规则-策略"的博弈理论范式下, 建立了校园恶性突发事件发生机理的博弈学习模型.首先, 通过建构社会边缘人的心智模型(包括主观认知规则和决策规则), 分析了校园恶性突发事件中社会边缘人从理性的学习规则, 到非理性的反社会学习规则的"规则学习"过程(即"规则学习"遵循着同时包含了强化学习规则与理性规则的广义强化学习模型), 得出了社会边缘人面对自身博弈收益的持续恶化状况, 采取非理性的反社会行为规则的临界条件.其次, 分析了校园恶性突发事件处于潜伏期、爆发期和扩散期等不同演化阶段中社会边缘人的"策略学习"过程, 构建了社会边缘人的"策略学习"的模仿学习模型.最后, 提出防范校园安全的综合治理对策.     

多型异构数据下关联变权空间多属性决策方法

针对当前空间多属性决策方法对空间特性的考虑不足,提出一种综合考虑多型异构性、空间复杂关联性以及空间动态性的空间多属性决策新方法.首先,定义了多型异构数据的D-U空间映射法则,提出了一种使多型异构数据能在空间中得以同构化的方法.其次,考虑空间复杂关联性及动态性,构造了2可加模糊测度下的广义Banzhaf关联变权及关联状态变权.然后,为客观确定关联属性的重要程度,建立了基于2可加模糊测度的广义Banzhaf Choquet逼近理想解优化模型,在此基础上融合关联属性信息实现备选方案的排序优选.最后,将所建模型用于干热岩勘探选区决策案例中,验证了方法的可行性,对比分析证明了方法的有效性及优越性.     

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。     

现代大学生素质教育过程的四个基本规律

现代大学生素质教育过程的主要构成要素是教育主体、客体、目标和介体。这些要素之间存在着诸多的矛盾,其中的主要矛盾运动构成了素质教育的目标与主体同一性规律、主体与客体融合性规律、目标与介体匹配性规律、客体自我统一性规律。