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.     

一种基于大焦元分解的信任函数逼近方法

针对证据合成提出一种基于大焦元分解的信任函数逼近方法,首先将基数过大的焦元进行分解,将焦元基数控制在不大于k的范围内,然后再按照改进的能量函数删减焦元,这样不仅减少焦元的个数,也控制了焦元基数,更优化了在证据合成时的计算复杂度,并且试验结果也表明了该方法的有效性.     

冲突证据融合中证据一致性研究

针对经典Dempster-Shafer证据理论在处理高度冲突证据时易产生合成悖论问题,提出一种基于证据一致性的改进证据理论.该方法利用反映证据一致性的焦元相似度和证据相似度计算证据绝对可信度,并改进原始证据模型.然后,将证据相对可信度和焦元相对识别一致性相结合,建立基于证据一致性的合成规则.仿真结果表明,提出的算法能够合成正常数据和冲突证据,能有效解决0信任悖论、1信任悖论、全冲突悖论和证据失效悖论,与其他同类合成方法相比,合成结果更合理,收敛速度更快.     

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.     

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。     

基于Pareto法则的BPA概率转换

基于帕累托(Pareto)法则，该文认为复杂焦元信度的分配应该依赖于其单子命题的信度，信度大的更能决定复杂焦元的分配，信度为零的也能影响复杂焦元的分配.将复杂焦元分成2类结构：单子命题没有零值和单子命题有零值.对于前者，找出了复杂焦元的帕累托元素，只在帕累托元素上按其信度权重进行分配，这既避免了一些反常的情况又能更加突出信度大的单子命题.对于后者，采用忽略一部分或平均的办法来进行分配；设置了2个参数，既能控制焦元分配的冒险程度，又能控制转换的效果.提出了一种能够根据给定冒险程度来计算基本概率分配函数概率转换的新方法.最后通过实例分析，验证了该方法是有效的.     

基于综合冲突度量的高冲突证据融合算法

为提高冲突证据的合成效果,针对已有基于改进Jousselme证据距离函数的冲突度量算法进行研究,提出基于非包含度和改进Jousselme证据距离函数共同度量证据冲突的综合冲突度量算法,并依此计算证据权重;在此基础上基于焦元被其他证据中同一焦元的共同支持度对焦元可信度计算式进行改进,并将上述改进结果应用于优化两两证据合成顺序的局部冲突信息再分配算法中。将新算法和已有相关算法进行算例与仿真实验比较分析,结果表明,在证据之间存在高冲突情况下,所提新算法的正确目标识别概率高于已有其他证据融合算法,且对于一般证据,新算法也具有较满意的证据融合效果,新算法是一种具有较高灵活性和较强抗干扰性的证据融合算法。     

基于大焦元的子焦元的信任函数逼近方法

对于证据合成过程中焦元数目过多导致计算量较大的问题,该文给出了一种综合考虑焦元的基数大小和信任值大小的信任函数逼近方法,该方法可以控制焦元数目、加快运算速度,通过算例分析验证了结论的有效性.     

基于BPA改进的DS/AHP决策方法研究

首先阐述了证据理论和DS/AHP方法的基本知识,在此基础上对DS/AHP方法计算做了改进,采用了互补判断知识矩阵和新的BPA合成方案,增加了推断信息的准确性,减小了时间复杂度.最后通过一个实例,说明该方法的具体操作过程.     

对冲突证据合成的一种改进方法

D-S证据理论作为研究处理不确定性推理的有效工具和方法,其应用领域相当广泛.但当所给证据高度冲突时,利用D-S合成规则可能得到有悖常理的结果.针对这一问题,基于按比例分配的思想提出了一种新的证据合成方法,即将冲突因子按冲突证据在所给已知证据中所占比例分配给识别框架中的焦元.通过实例分析和实验结果表明,新合成方法简洁,合成结果比较符合直观,说明该方法能较好解决冲突证据合成问题.     

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.     

关于辊系接触问题的单元细化研究

通过单元局部细化,能够在保证计算精度的同时降低计算成本,因此在h法和原有单元过渡法的基础上,提出了多级细化方法,并详细给出了实现形式.针对该方法在细化边界上的局部过刚度问题,提出了相应的改进方案.提出了细化尺度的概念,得出了计算精度随细化尺度的变化规律,建立了两者的函数关系式,一方面能够预测模型求解精度,另一方面为确定单元细化程度提供了依据,实现了效率与精度的平衡,具有较高的实用价值.     

图的同构判定算法:关联度序列法及其应用

提出了图的同构判定新算法,即关联度序列法和黄金分割关联度序列法,后者的计算时间复杂性远远低于2N（N为图的顶点数）,已接近于多项式时间复杂性,该算法可应用于很多能用图来描述的式识别等实际问题。     

改进的Hausdorff距离和遗传算法在图像匹配中的应用

研究模板和图像间的有效匹配,将部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离的计算进行改进,提出一种改进的部分Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离作为检测模板和图像中物体轮廓相似性的测试,可以较大地减少计算量,同时把遗传算法引入图像匹配识别,由于遗传算法的高并行性和鲁棒性,可以较快地完成全局搜索,而不会陷入局部最优,因此该算法和改进的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ距离相结合能有效地检测出具有平移、旋转和尺度变化的物体,该方法可以应用于实际图像识别和匹配中。     

带旋转自由度拟协调三角形板壳单元

将拟协调三角形罚函数板单元和Allman二次膜位移插值模式相结合,通过在膜内增加一个旋转自由度参数,构造一种新的Mindlin三角形板壳单元。采用这一单元对板壳结构的线性和几何非线性问题作了分析。数值计算表明,该单元不仅克服了用板单元拟合壳体分析中的病态,而且使单元在保持弯曲精度的同时大大提高了膜内变形的精度。     

平板弯曲问题的瀑布型多重网格算法

讨论了平板弯曲问题的瀑布型多重网格方法,在第l层（l=1,2,……,L-1）上采用了Powell-Sabin元,在第L层上采用TURUNC元,证明了当迭代方法采用共轭梯度法时,方法具有有限元精度,且有拟最优的计算复杂度,最后给出了教育算例。     

矩阵特征多项式升幂排列新方法

利用矩阵初等变换方法和高次方程同解变形方法,给出一个将矩阵特征多项式表示成升幂排列多项式的新的数值计算方法,分析此方法的计算复杂度、空间复杂度、数值稳定性和内在并行性,探讨此方法在求解矩阵特征值问题研究中的应用前景.     

快速多极边界元法应用于预测消声器的声学性能

将快速多极边界元法（FMBEM）应用于计算内部声学问题,预测了消声器的传递损失,并与传统边界元法（CBEM）作了比较,验证了所发展FMBEM的正确性.分析和比较了在预测消声器声学性能时单元数和频率对FMBEM和CBEM的计算量和内存需求量的影响规律,结果表明：相对于CBEM,所发展的FMBEM在预测大量单元数消声器声学性能时是高效的;频率对FMBEM的计算量和内存需求量有着重要的影响.     

基于LDPC码校验节点度的分类修正最小和算法

为了减小低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码的译码算法复杂度,提高译码性能,该文针对致信传播(belief propagation,BP)译码算法及其简化算法的分析,提出了一种基于校验节点度的分类修正最小和译码算法。该算法将最小和译码算法中校验节点输入外信息绝对值的最小值和次小值分类,并根据该节点的度计算与BP算法的偏移量,分别选择不同的阈值和修正因子对外信息进行补偿。仿真结果表明,该算法在高信噪比区域的译码性能高于BP算法,并且计算复杂度大大低于BP算法,是一种适用于各种校验节点度分布,而且是能较好兼顾性能与实现复杂度的译码算法。