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.     

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。     

一种快速分层递阶DSmT近似推理融合方法(C)

针对超幂集空间中部分不确定焦元或者混合焦元具有信度赋值的情形,将混合焦元转化为统一形式;根据纯不确定焦元平分原则进行平分信度赋值,并将新的或固有的冲突焦元的信度赋值分配到相应的单子焦元上;利用二叉树分组技术对单子焦元进行刚性分组,实现细粒度超向粗粒度超幂集空间的映射;运用DSmT组合规则和比例冲突分配规则对粗化超幂集空...     

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.     

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D-S证据理论的不完全信息作战方案优选

针对带有不完全信息的作战方案优选问题,提出了一种基于D-S证据理论的多属性决策方法.首先由属性值构建残缺决策矩阵(矩阵中有某些未知元素),然后根据属性值的特征确定各属性对应的焦元.利用信任函数、似然函数和证据推理算法求得每个方案的效用区间和优先度,并根据优先度对所有方案进行排序,从而完成方案优选.该方法通过对作战方案优选过程中繁杂、不确定信息进行融合,可以较好地处理作战信息不完全对作战指挥决策的影响.以一类炮兵作战方案优选为应用算例,证明了该方法的有效性.     

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.     

基于综合信息元的多源数据集成

基于地理信息系统的空间分析模型一般采用传统空间叠加方法进行数据集成,这一方法在具体操作过程中叠加产生的单元在大小和数目上具有很大的不确定性,同时还会产生大量无意义的细小图斑,影响空间分析模型的有效实施．本文引入综合信息元作为地理信息系统空间数据采集、存储、管理以及空间分析模型的基本单元,它在一定研究目的和空间尺度下具有相对稳定的大小、均一的内部属性和清晰的边界．针对不同的相关因子以及数据类型,综合信息元可以采用数据叠加法、综合法和网格划分法等进行构建．一旦综合信息元得以确定,便可以此为基础,进行多源数据的集成,为空间分析模型的实施提供数据准备．本文进一步探讨了ARC／INFO环境下基于综合信息元的多源数据集成方法及其程序实现．结果表明,这一集成方法在精度满足分析要求的同时,集成效率大大提高,同时与传统数据叠加方法相比,不但单元数目明显减少,而且单元边界相对固定,可以避免传统数据叠加方法因多次叠加操作而增减图元数目以及由于大量无意义细小图斑产生而带来的误差．     

基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法

针对证据理论中证据冲突度量这一关键问题,提出了基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法.首先将证据的BPA向量投影到单位圆上,然后运用投影后证据向量的BPA矩阵和焦元关联矩阵构造归一化BPA矩阵,接着对其进行奇异值分解,最后根据奇异值定义证据的最大干扰分量与主分量,并将二者比值作为冲突度量.通过对Zadeh悖论扩展形式、完全冲突证据和焦元为嵌套子集等多种情况进行对比实验,验证了本文算法是较为理想的证据冲突度量方式,能够正确预测证据集的冲突程度.     

一种基于非封闭识别框架的改进证据推理方法

在证据融合推理时,由于系统中出现未知新命题和传感器收集的证据不可靠,使得Dempster组合规则不适用于冲突证据组合.为了有效地处理冲突证据,提出一种基于非封闭识别框架的改进证据推理方法.首先在封闭识别框架内增加一个表示新命题的集合,将封闭识别框架扩展为非封闭识别框架,给出新命题基本概率指派的赋值方法,然后给出非封闭识别框架下焦元的组合规则.在非封闭识别框架下,依据冲突焦元本身基本概率指派以及证据的可信度信息,将局部冲突在涉及冲突的焦元之间分配,最后通过实例结果表明,与封闭识别框架下的 Dempster组合规则结果相比,该方法可以有效识别出新命题.非封闭识别框架下的改进证据推理方法,可以通过在非封闭识别框架下,对新命题与已知证据及已知证据之间的两类冲突信息在局部分配,使最终证据推理结果向合理方向聚焦.     

证据合成的一般框架及高度冲突证据合成方法

针对D-S证据理论在合成高度冲突证据时会得到有悖常理的无效结果的问题,提出了有效解决冲突须同时修正证据源和合成规则的原则,并给出了证据合成的一般框架;在此框架下,提出了一种新的证据合成方法。该方法首先对证据源进行两级可靠性度量处理,然后再按照合成规则进行合成,最后采用基于Pignistic概率距离计算的权重把冲突系数分配给各焦元,实现对合成结果的合理修正。实验结果表明:该方法能有效地解决高度冲突证据的合成问题,与其他合成方法相比,该方法合成效果更好。     

信任函数的内外测度和随机集合

从概念和信任值的更新方式等方面，比较了几种主要的信任函数的概率解释方法，证明了当假设空间有限时，可将信任函数的内外测度理解为一种随机集合．     

多相混输泵内气液两相分布的随机分形模型

为了更为准确地描述多相泵内气液两相的分布规律,基于分形理论建立了一种两相气液分布随机分形模型,得到了其生成过程和程序算法,并分析了随机变量对气液分布模型的影响,研究了分形维数、分形面积及分形级数等参数与气液混相的截面含气率、气泡大小分布范围和气液分布规律之间的关系。结果表明:分形维数和分形面积越大,多相泵内气液混相中含有的大气泡数目越多,截面含气率越大,气泡大小的分布更加均匀;分形级数越大,含有的气泡数目越多。     

P2P网络中基于L-模糊集的信任模型

目的 研究P2P网络环境下实体之间的模糊信任关系,建立基于L-模糊集理论的P2P网络信任模型.方法 以模糊集理论为基础,利用L.模糊集理论,对实体间的信任关系进行自然语言建模,给出信任级别的自然语言定义机制,以此建立P2P网络环境下基于语言变量的多条信任推荐机制和信任评价机制.结果 建立了一种基于三I算法进行模糊推理和信任演绎的P2P网络信任模型(L-fuzzy trust).结论 仿真实验表明该信任模型在性能上得到了比较明显的提高.     

基于信任优势的不确定多属性决策方法

文章针对以信任函数表示的不精确、不确定的属性信息,引入信任优势描述信任函数之间的占优关系;基于信任优势的概念,结合ELECTRE-III方法的思想,由信任优势关系得到各属性的局部偏好关系,将Pignistic概率期望值作为定量测度,利用赋值级别高于关系得到方案之间的赋值有向图,根据赋值有向图计算净流,对方案进行排序;最后给出一个算例对该方法进行了说明。     

一种基于模糊理论的信任度评估模型

信任是信息安全的重要保证.针对主观信任评估的不确定性,提出了一种基于模糊理论的信任度评估模型,运用模糊理论给出了信任度的等级机制和综合评估机制.为体现权重的不确定性,考虑权值依据评估值动态变化,利用变权法实现了主观信任评估的权重分配.根据综合评估得到的可信值,评估信任模型的可信度.实例分析验证了基于模糊理论的主观信任评估方法的可信性、有效性和合理性.     

相关部分已知时的相关证据合成

通过用集函数取代基本概率分配函数,给出了当相关部分已知时2个相关证据的合成方法,从而弥补了Dempster-Shafer证据理论中的一个缺陷.此外,当2个相关证据之一的焦元具有嵌套结构时,给出了一种简捷的算法.     

基于改进证据理论的导弹状态评价方法

 为研究导弹状态评价方法,将导弹的状态分为优、良、中、差和故障5个等级。若一个或多个状态参数测试不合格,可以直接判定导弹处于故障状态;若所有状态参数测试均合格,表明导弹是合格的。对于测试合格的导弹,在评价特征参数状态的基础上,构建了基于改进证据理论的导弹状态评价模型,对所有特征参数的状态合成并决策,确定了测试合格的导弹的状态退化等级。针对利用证据理论在合成状态特征参数过程中的冲突分配问题,在分析现有改进证据理论方法的基础上,采用将全局冲突细分为局部冲突并按照冲突焦元值权重分配的方法,对证据理论进行了改进,通过实例分析,验证了改进方法的有效性。