基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法．讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家．该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成．实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果．     

证据网络及其在航天系统安全性分析中的应用

针对航天系统安全性分析与评价中面临的不精确、不完全信息难以处理等问题,在D-S(Dempster-Shafer)证据理论研究的基础上,借鉴贝叶斯网络的建模思路,提出了一种新的风险安全性分析与评价方法--证据网络分析方法。给出了证据网络的定义,研究了证据网络的基本建模思路与框架,包括网络结构构建、网络参数表示、原始数据预处理、网络推理算法、评价结果分析,并总结了该方法的操作流程与步骤。最后,通过某航天系统安全性分析与评价算例验证了证据网络分析方法的可行性与有效性,为安全性管理与决策提供辅助支持。     

扩展的证据合成规则及其在多目标跟踪中的应用

针对多传感器多目标跟踪问题,利用随机集理论对证据合成规则进行了扩展,并基于“OR”合成规则提出了一种多传感器多目标跟踪的新方法.首先,将观测数据作为证据,目标状态作为识别对象,依据证据与识别对象间的相关度确立它们间的基本概率赋值.然后利用“OR”证据合成规则对证据进行合成.最后将合成的基本概率赋值作为权重因子对目标状态进行更新.仿真实验表明,与全局最近邻域方法相比,新方法能提高目标状态估计的精度.     

综合集成方法的理论及应用

介绍了综合集成方法国内外研究简况以及我们近年来在从事国家基金会重大项目中的部分工作。     

一种改进的D-S证据合成方法及其应用

针对高度冲突证据的合成问题,分析了传统Dempster组合规则及其改进方法的不足,提出了一种新的冲突证据合成方法。该方法首先计算证据之间的距离矩阵和相似度矩阵,然后计算各证据获得其它证据的支持度,将支持度归一化处理得到各证据的可信度,最后基于可信度采用加权平均的方法将证据冲突概率分配给各个命题。数值算例结果表明,该方法减小了冲突证据在组合规则中的作用,有效地降低了干扰信息的影响,能够得到合理的融合结果。     

模糊概率在综合评价大豆品种中的应用

本运用模糊概率法综合评价了黑龙江省西部地区大豆区域试验的１３个品种，结果表明，各参试品种的优劣次序为富裕２０５，嫩丰１４，嫩亚系４，嫩抗８４０８－６，８７２９，庆８７５６，钢８１６８－８，合辐８７－５５０，合丰２５，绥８２４７－１，东农２０７０，哈８８－３０６２，哈８８－２４９９。这种评价结果与实际完全条例，本方法具有更简便易行的特点。     

基于德尔菲法的专家意见集成模型研究

以德尔菲调查法为背景,研究专家评价意见的集成问题,通过构造专家意见的可靠度函数,设计专家意见集成的可信度,在保留专家意见独立性基础上,综合考虑一致性、协调性要求,建立专家意见集成的优化搜索模型,获得专家意见集成的最佳协调方案,实际应用显示该模型具有良好的使用效果和广泛的适应性.     

改进的证据理论在目标识别中的应用

针对传统证据理论用于目标识别时基本概率指派(basic probability assignment,BPA)难以确定的问题,提出一种基于灰色关联度的改进的证据理论并将其用于空袭目标识别。即通过对获取信息与参考模式的灰色关联度进行折衷归一化,确定证据对空袭目标集的BPA,进而使用证据合成规则对传感器获取信息进行融合得到目标识别结果。实例证明了此方法的有效性。     

非精确概率下基于证据理论的典型系统可靠性模型

当系统的各个单元的失效概率为不精确概率时,传统的概率方法难以使用,而区间分析法等非概率方法得到的结果则比较粗糙.基于证据理论,建立了非精确概率下串联、并联、串并混联、k-out-of-n等典型系统的可靠性模型,利用信任函数和似然函数、根据证据推理,将单元可靠性中的不确定性传递到顶层系统,从而得出系统失效概率和可靠度的概率分布的上下界.实例分析表明,提出的方法能较好的处理可靠性计算中的不精确信息,且比区间分析法得到的有效信息更多.     

基于证据理论的数据关联算法

数据关联技术是多传感器目标跟踪系统中最核心而且也是最重要的部分。由于缺乏跟踪环境的先验知识以及受传感器自身性能的制约,整个量测过程不可避免地引入量测误差,密集环境中的目标跟踪比较困难。针对这个问题,提出的新算法利用概率数据关联方法进行密集杂波环境下的数据关联,结合证据理论的思想对多传感器量测信息进行优化组合,有效地减小了量测误差对跟踪目标的影响。通过仿真结果可以看出,改进算法大大提高了跟踪精度,并具有良好的抗干扰能力,适用于解决工程实际问题。     

Nonlinear Combination Forecasting Model and Its Application

Ｔｈｅｂａｓｉｃｍｅａｎｉｎｇｏｆｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｆｏｒｅｃａｓｔｉｓｃｏｍｂｉｎｉｎｇｍａｎｙｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｍｏｄｅｌｓｔｏｇｅｔｈｅｒｔｏｆｏｒｅｃａｓｔ,ａｎｄｉｔｉｓｕｓｕａｌｙｌｉｎｅａｒｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎａｇｏ．Ｉｎｆａ...     

反向推理型诊断问题专家系统通用构建模型

在对诊断问题分析研究的基础上,根据诊断问题的形式特点,利用因素空间理论,为诊断问题给出了一个新的定义,由此定义出发,得到一种快速有效的反向推理假设集自动生成方法,最后给出了反向推理型诊断问题专家系统的通用构建模型。     

基于焦元距离的冲突证据组合规则

由于Dempster-Shafer理论(Dempster-Shafer theory, DST)组合规则归一化计算导致冲突信息的不合理分配,使得处理高冲突证据时常常得到违背直觉的合成结果,因此在很大程度上制约了它的应用。提出了一种基于焦元距离的冲突证据组合规则,首先通过定义焦元距离的概念来获得证据源的权重因子,并引入了焦元置信指派的数学期望和方差关系来定义证据焦元的信任度和相似度,通过分析局部冲突产生的原因,利用冲突焦元提供的信息将冲突信息进行局部分配。实验结果表明,新的组合规则不但可以有效地解决高冲突证据融合问题,而且在最差的融合顺序下也能得到合理的融合结果。     

基于粗糙集与证据理论的决策规则合成方法

如何根据规则进行决策是决策规则应用必须解决的核心问题之一。针对该问题,提出了一种决策规则的合成方法,为根据多条规则进行决策提供了崭新的思路。首先,获取规则,计算支持度、信度等信息;然后,将规则信度转换为可信度分配,综合属性重要性和规则支持度两方面因素,计算可信度分配的权重;最后,运用证据理论对可信度分配进行合成。实验表明,规则合成方法能够对决策规则,尤其是冲突规则进行有效合成,得出可靠的决策。     

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.     

Study on the Integration of Decision Support System with Multiple Expert Systems

ＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅＩｎｔｅｇｒａｔｉｏｎｏｆＤｅｃｉｓｉｏｎＳｕｐｐｏｒｔＳｙｓｔｅｍｗｉｔｈＭｕｌｔｉｐｌｅＥｘｐｅｒｔＳｙｓｔｅｍｓＷＡＮＧＺｏｎａｉｕｎ；ＦＥＮＧＳｈａｎ（ＩｎｓｉｔｕｔｅｏｆＳｙｓｔｅｍｓＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｈｕａｚｈｏ...     

CBR技术在枪械方案设计专家系统中的应用

介绍了基于实例推理的基本原理、系统特点和运行机制,并将基于实例的推理技术引入到枪械方案设计中,建立了枪械方案设计专家系统的模型。研究了枪械设计实例的表达、索引、调整、修改和推理机制,建立了XML的实例表达形式,以及权值邻近法和归纳推理法相结合的索引机制,并用设计实例对系统进行了验证。     

一种新的基于模糊模型的非线性组合预测方法及其应用

针对线性组合预测方法的局限性,提出了一种基于T－S模糊模型的非线性组合预测新方法,并给出了相应的反向传播学习算法．理论分析和应用实例表明：该方法具有很强的学习与泛化能力,在处理诸如非线性系统中时间序列的组合建模与预测方面有很好的应用价值．     

两种新的DS合成法则仿真近似算法

DS合成法则计算时间复杂度是影响DS理论广泛应用的主要原因之一,介绍了几种著名的近似算法,并分析了它们的优劣性,指出了这些方法的存在的问题。给出了两种新的仿真近似算法,这两种新方法不需要预先限定焦元的个数,计算过程直观、方便,结果合理。仿真试验结果表明,这两种方法的计算结果和Bayesian方法非常接近,但不存在Bayesian方法的不合理之处。对几种算法作了进一步分析研究,给出了三种算法间的关系。     

复杂规划问题的证据合成寻优方法及在电源规划中的应用

模拟人类寻优思维,将下降可行方向推广为证据合成网络,构造了证据合成算法和相应交互式寻优方法,并应用于电源规划问题