美国人效能增强技术发展应用

 美国一直在进行士兵“超级”能力方面的研究，采用多项举措推动人效能增强技术发展。从顶层战略设计、科研机构任务、经费持续投入3个方面对美国人效能增强技术发展特点进行了综合分析，概述了美国人效能增强技术在体能、技能、智能等领域研究成果与进展，并分析了美国人效能增强技术的发展趋势和可能导致的社会伦理学问题。     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

可重构智能面辅助的低精度量化大规模MIMO系统的信道估计

针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上，该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法，从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。     

随机和认知混合不确定系统的全局灵敏度分析方法

为计算具有随机不确定性和认知不确定性的混合不确定系统灵敏度,提出一种基于证据理论和条件概率理论的全局灵敏度分析方法.用证据理论对认知不确定性变量进行表征,并提出两种基于证据理论的随机采样方法,包括一次随机抽样法和二次随机抽样法.运用条件概率理论,提出存在认知不确定性条件下混合不确定系统的Sobol'全局灵敏度指标,经过理论推导给出一阶灵敏度及总灵敏度的计算公式,并设置单循环的拟蒙特卡罗方法实现灵敏度的近似数值计算.开发了灵敏度分析程序,并给出了典型应用实例.实例表明,新方法的分析结果正确,计算工作量可控.     

基于Dempster-Shafer证据理论的矿山遥感分类

本文分析了矿山用地的特点,利用Dempster-Shafter证据理论用信任区间表示判决结果的特点,计算地类不确定性分布图,以CBV为最大划分像元归属类别原则对遥感图像上的矿山用地进行分类.实验结果表明,D-S证据理论用于矿山用地分类的精度高于最大似然方法的精度.     

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.     

软交换软件二次开发在治黄应用的思路和方法

软交换属于三网合一的NGN架构,是目前最成熟的三网融合的技术,功能十分强大,但目前厂家提供的软交换设备和应用软件,主要是为日常生活通信服务设计的,无法满足专业应用的需求,因此,只有进行软交换应用的二次开发才能发挥软交换技术和平台的作用。本文介绍了软交换技术二次开发的重要意义和在治黄应用中的思路和具体方法。     

基于粗糙集和证据理论的设备状态评估方法

为准确判定复杂设备健康状态，提出一种基于粗糙集理论和证据理论的健康状态评估方法。鉴于粗糙集只能处理离散指标，首先提出一种基于动态模糊C-均值聚类算法的连续型评估指标的离散化方法；再通过基于互信息的属性约简算法对复杂设备健康状态评估指标进行约简；然后对约简的评估决策表进行处理，构建基本信度分配函数；最后利用D-S合成规则进行多指标合成得到健康状态，进一步挖掘评估指标与健康状态间的关系。实例研究及对比分析表明该方法能有效提高决策可信度，减少评估的不确定性。