利用证据理论的多分类支持向量数据描述算法

针对原始多分类支持向量数据描述(SVDD)算法及其拓展算法忽略超球体之间的差异，且未能充分利用超球体的输出信息等问题，提出一种利用证据理论的多分类支持向量数据描述(证据SVDD多分类)算法。首先，为每一类样本训练一个超球体，并计算每个超球体的正确率与紧密程度；接着使用上一步得到的正确率与紧密程度计算每个超球体的可靠程度；然后，根据超球体的输出信息与可靠程度计算样本的信度函数，信度函数的生成方式采用三焦元法和基于评价矩阵的方法；最后，根据Dempster组合规则融合上一步得到的信度函数，使用Pignistic法将融合后的信度函数转换为概率做出最终的判决。在两个人工数据集和多个UCI数据集上进行实验，结果表明，证据SVDD多分类算法相较传统算法可以获得更好的分类性能；在多个数据集上的仿真结果表明，证据SVDD多分类算法比传统的SVDD多分类算法有3%的精度提升。     

基于信度函数的冲突证据组合新方法

为了有效地处理冲突证据,提出了一种基于信度函数的新方法.设计了一个证据信度函数,并用此函数来计算证据之间的后验权重分配.给出了先验权重和后验权重的合成方法,从而得到最终权重分配.采用最终权重对现有证据进行加权平均,并采用Dempster-shafer组合规则进行融合,从而得到最终融合结果.与其他方法相比,该方法考虑的因素更全面、适用性更强.实例表明,该方法能够比其他方法更快、更有效地识别出目标.     

一种新的证据合成法则

首先讨论了冲突信息利用的几种途径,在此基础上提出了一种新的证据合成法则,将焦元的基数及信度的相对差异引入到新合成法则中,并在焦元及焦元的两两并集上分配信度,从而更合理地表达不确定和保留冲突信息;并且不用针对特殊情况进行处理,体现了新合成法则在形式上的统一性.典型证据和应用实例表明该合成法则可以更合理地解决冲突证据合成问题.     

基于局部冲突分配策略的证据理论组合规则

提出了一种基于局部冲突分配策略的组合规则，冲突主要分配给产生冲突的焦元，且分配给焦元的冲突大小取决干焦元的平均信度和证据的可信度。计算结果表明，新的组合规则不仅能够解决高度冲突证据的组合问题，而且能够从证据中提取更多的信息，使组合结果更为合理。     

一种基于证据相似性的证据分类策略

证据分类策略是一种有效的冲突证据推理融合方法,但是在实际应用中会产生大量重复分类,而且分类门限根据主观经验确定,缺乏依据.为了降低分类数,提高证据分类策略的准确性,提出一种基于证据相似性的证据分类策略.首先以证据推理中得到的初始证据作为理想证据,通过衡量各个证据与理想证据的证据距离,按照证据的相似性将系统内证据分为2类证据集,然后继续按照以上的分类策略分类,直到不可再分.最后对分类结果采用Dempster组合规则合成,衡量各个分类的可信度,对合成结果加权平均组合.通过算例对该策略进行了验证,结果表明:基于证据相似性的证据分类策略可以有效降低分类数.     

信度函数在复杂网络节点重要性评价中的应用

针对复杂网络中重要节点的识别问题,提出了一种基于信度函数复杂网络中识别节点重要度的方法;回顾了信度函数、复杂网络相关理论知识及节点重要度相关算法,建立了基于信度函数的节点重要度识别模型;通过建立辨识框架,把节点相关属性转换为信度函数,利用证据理论组合规则进行融合,得到节点的综合属性信度函数值并将其转换为单一数值,进而提到节点的排序结果;实例分析表明,所建立模型有效克服了相关单一节点重要度算法的局限性问题,具有合理性与有效性,可进一步推广。     

一种基于Logistic回归的基本信度分配函数的构造新方法

结合Logistic回归分类,该文提出一种新的构造证据理论基本信度分配函数的方法,并将其应用于多特征图像分类.该方法首先以多类Logistic回归分类法输出的后验概率与样本分类正确率建立证据权重系数,然后构造出加权的基本信度分配函数,最后利用加权D-S证据融合判别所属类别.实验结果显示:该方法既能提高图像分类的正确率,又能改正使用单特征分类导致的分类正确率的不稳定的缺点.     

基于描述逻辑的图像检索框架

提出一种新的基于描述逻辑的、能处理带有分层信度的图像语义信息的图像检索框架,以解决不确定背景知识的图像检索问题.该框架能处理具有分层信度的不确定语义信息,给出了形状及语义两层模型表述图形信息,提出一种能描述分层信度知识的描述逻辑U-ALC,将图像信息检索化归为描述逻辑U-ALC中的逻辑推理,并给出了描述逻辑U-ALC的推理算法.     

基于改进冲突系数的证据理论组合新方法

通过对D-S证据理论冲突系数和组合规则进行研究,发现导致证据组合结果与事实相悖的另一个因素,为此,提出一种新的冲突系数表示方法和证据理论组合规则。新的方法针对证据冲突系数处理和组合规则不合理的情况,用自冲突系数和互冲突系数这2种方式的加权表示新的全局冲突系数。新的组合规则根据基本概率分配原则建立,并推导得出多点集焦元证据理论的组合情况。研究结果表明:本文所提方法与传统算法相比,规则更简便,更精确,在处理证据冲突和正常证据方面更具优势。     

冲突的区间信念结构下基于证据推理规则的群决策方法

针对区间信念结构组合问题,考虑群决策环境下专家意见冲突的情形,提出一种冲突的区间信念结构下基于证据推理规则的群决策方法。首先,依据决策者(或专家)对备选方案的评价信息形成群体决策问题,将专家的评价信息(观点)作为证据,检查评价信息的有效性并做归一化处理;其次,依据证据支持度确定专家权重向量,并运用证据推理规则融合所有评价信息;最后,运用最小最大后悔值法选出最优方案。实例分析表明,文中所提出的方法在证据组合过程中的证据融合结果始终保持一致,组合结果合理、收敛,而且能保持证据的特异性。     

基于不确定理论的CBRB规则激活权重计算方法

合取型置信规则库系统的推理方法以概率论为基础,通过乘法实现合取关系,然而这种计算方法并不总能准确反映规则的激活程度.鉴于此,引入不确定理论,改进前件属性合取关系的实现方式,以前件属性中最小的个体匹配度作为核心,并保留信息利用的完整性,提出一种新的规则激活权重计算方法.在此基础上,利用扩展置信规则库系统分别在回归和分类问题上对该方法的推理效果进行验证.实验结果表明:新方法有效提高了系统的推理能力,并能稳定地适用于多个数据集.     

基于因果图的一种近似推理算法

在因果图理论中,采用图形化和直接因果强度来表达知识和因果关系,它克服了贝叶斯网的一些不足,已经发展成了一个能够处理离散变量和连续变量的混合模型.但由于因果图的精确推理是NP难的,不能完全适应实际问题的需要,因此给出了一种近似推理算法,削减了因果图精确算法的步骤和需要的一些苛刻条件,使得计算的复杂度与事件的节点数同阶,并用具体例子说明了算法推理过程.     

多状态机械系统可靠性的离散化建模方法

针对传统的基于二态逻辑的可靠性评估方法应用于多状态系统理论和实际应用存在差异的问题,根据贝叶斯信念网(BBN)具有双向不确定性推理功能和图形化显示的特点,提出了一种多状态机械系统可靠性离散化建模方法.首先确定BBN的节点及离散系统各元件的多个状态,并给出各状态的概率,用概率分布表(CPD)描述元件各状态之间的关系来表达关联节点的状态,最终建立离散化BBN模型.该模型避免了已有方法复杂的公式计算,对元件数量没有限制.实例分析表明了应用BBN离散化模型进行多状态机械系统可靠性评估的有效性和优越性.     

一种新的证据组合规则

通过对证据组合问题进行深入的理论分析,提出一种新的基于局部冲突、局部分配和一致性部分进行合取规则的证据组合方法,同时利用证据的可信度来修正证据结构.在确定证据的可信度时,给出一种通用的计算模型.与很多改进的组合方法相比,该方法不仅适用于冲突情况,而且也适用于证据间比较一致的情况.数值仿真表明,所提出方法能加快收敛速度,同时降低决策风险.     

一种修正的DS合成法则及其近似算法

文章对DS合成法则中焦元可信度重新分配及合成法则的复杂度问题进行了探索和研究,提出了焦元在融合时信质部分转移的思想,据此确定了焦元可信度转移度的概念,进而提出了一种修正的DS合成公式.为了解决DS合成法则计算复杂度存在的np难题,论文提出了一种新的近似算法,并进行了实例分析,结果显示了新方法具有一定的合理性.     

面临不一致时进行一致性推理的语意研究

讨论了一种新的逻辑,这种逻辑允许一个智能体在有不一致性存在于其信念集的情况下进行一致性推理．首先解释了这种逻辑的语意,然后给出了基于这种逻辑的一些推理规则和公理,最后用一个实例讨论了这种逻辑的应用．     

Belief and Knowledge Reasoning

Alternating-time Temporal Epistemic Logic (ATEL) which is an important kind of multi-agent cooperation logics only takes knowledge into account, but does not deal with belief of agents. By introducing three kinds of belief operators into ATEL, a new multi-agent cooperation logic named ATBKL (Alternating-time Temporal Belief and Knowledge Logic) was developed. A model checking algorithm was proposed. It is proved that the model checking complexity of ATBKL is the same as that of ATEL, i.e., the presented logic is better for further study of multi-agent systems.     

基于置信规则库和差分进化的设备寿命评估方法

介绍了置信规则库转换(BRB-transformation,BRB-T)模型以及运用置信规则库(belief rule base,BRB)推理进行寿命评估的过程.针对当前的置信规则库学习方法还存在依赖初始解、规则条数偏多、系统结构复杂的问题,结合装备贮存寿命评估的BRB-T模型,提出了基于差分进化算法(DE)对该模型的BRB参数进行学习的优化方法.最后,通过某航天设备的失效数据进行了验证.结果表明,该优化方法能够有效地对模型的BRB参数进行优化;并且优化后的模型可以准确地对产品的寿命进行评估.     

MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型译码算法

为了降低LDPC码译码算法的复杂性并提高译码性能,针对传统的最小和译码算法的性能缺陷,提出一种改进型最小和译码算法.在最小均方误差准则下,该改进型译码算法充分利用了归一化译码算法和偏移译码算法的优点,以逼近置信传播译码算法.最后将LDPC码的改进型最小和译码算法应用于MIMO-OFDM系统中以降低载波干扰.仿真结果表明,若MIMO-OFDM系统要求的误码率为10-5,改进型最小和译码算法的编码增益比传统的最小和译码算法高出0.5 dB,比归一化译码算法和偏移译码算法分别高出0.3和0.2 dB,与置信传播译码算法仅差0.15dB.另外,改进型最小和译码算法也具有低的硬件复杂度.     

压缩候选的贝叶斯信念网络构造算法

针对传统算法分类速度较慢的不足,改进传统算法中候选变量的搜索方式,提出用依赖度量函数测量变量之间的依赖程度,得出压缩候选的贝叶斯信念网络构造算法.该算法在不影响原有算法可靠性的前提下,提高了学习速度.