基于Petri网与D-S证据理论的电力系统故障诊断

针对电力系统继电保护故障,利用概率Petri网对电力系统进行建模,获取有效的故障信息,并运用DS(Dempster-Shafer)证据理论对信息进行融合,得出诊断结果.针对传统D-S证据理论在处理冲突证据时会存在结果与源证据相悖的问题,在加权平均法的基础上提出一种改进的融合方法,根据各个证据到平均证据的距离与证据权重大小成反比的关系,计算每个证据的权重,再进行加权平均,最后利用D-S组合规则进行迭代计算.与传统方法相比,本文方法拥有更好的融合效果和更高的效率.仿真结果验证了改进方法的有效性.     

基于关联系数定义下的证据合成新方法

对于有高度冲突的证据,D-S证据理论的融合规则可能会得出错误的结果.为了解决这一问题,在D-S证据理论基础上提出了一种新定义—关联系数,用它来量化证据之间的关联程度.关联系数考虑了集合中多子集对证据合成的不确定性影响,并在此基础上加入信度熵度量信息量的大小.利用关联系数和信度熵作为权重因子对原始证据进行修正,设计了一种新的多源信息融合方法.另外,通过具体的算例应用,验证了新提出的证据合成方法具有广泛的有效性和适用性.     

不同证据合成规则下的P2P信任模型比较

将D-S证据理论运用到P2P系统的全局信任模型中逐渐成为人们关注的焦点.然而,D-S证据理论作为信息融合的一种有效工具,其合成规则存在着一定的局限性.比较和分析了各种证据合成规则,并将这些证据合成规则应用到同一信任模型上,仿真和分析表明不同合成规则下的同一信任模型的成功交易率差异较大.     

基于D-S证据理论的说话人识别方法

提出一种新的说话人识别方法,即将D-S证据理论应用于说话人识别中。该方法通过抽取说话人特征,用D-S证据理论对语音特征矢量的各个分量进行数据融合,重新分配基本概率赋值,并依此得出证据可信度,从而达到识别说话人身份的目的。仿真实验证明使用D-S证据理论对说话人的识别比使用矢量量化有更好的识别效果。     

D-S理论在开放识别框架下的推广

针对无法获取完备识别框架的应用背景,把证据模型建立在一个随着证据组合而不断完善的开放识别框架上,提出一种推广的Dempster-Shafer(D-S)证据理论--开放框架D-S理论(OFDST).基于DFDST定义证据的支持函数与反对函数,对证据的信任函数模型进行全新诠释,揭示Dempster组合规则的线性实质.最后通过一个实例验证了该理论的合理性与有效性.     

D-S证据推理及算法实现

D-S证据理论在多源信息数据融合领域得到广泛应用,针对该理论的实现算法也逐渐为人关注。本文首先简要分析了D-S证据推理的基本理论,然后以一具体示例描述了D-S算法的推理过程,最后基于微软最新推出的.NET平台,利用C#编程语言实现了D-S证据推理算法。     

D-S证据理论在带式输送机故障诊断中的应用

针对带式输送机存在输送距离长、运量大、速度快、使用环境恶劣等问题,基于D-S证据融合理论在处理由不知道所引起的不确定性方面具有独特优势,将D-S证据理论应用于带式输送机故障诊断中。详细论述了D-S证据理论及基于证据理论的带式输送机故障诊断过程。实验表明:D-S证据理论能有效提高诊断可信度,是一种有效的带式输送机故障诊断方法。     

基于模糊神经网络和证据理论的瓦斯突出评判策略

针对影响煤矿瓦斯突出因素的不确定性和复杂的非线性关系,不能够利用经典的数学理论建立精确的预测模型,将模糊神经网络和D-S证据理论有机结合,提出了基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判策略.首先对传感器采集的待评判采掘面参数进行预处理,使用模糊神经网络得出第一步的融合结果,并将其进行归一化处理,归一化函数作为基本概率赋值函数,然后将归一化之后的数值作为基本概率分配值,再用D-S证据理论进行第二次数据融合,作出最终评判.实验结果表明,该方法具有良好的适应性并能得到准确性较高的评判结果.     

基于信息融合的QoS路由选择策略研究

以提高网络资源利用率,为用户提供高质量服务为目的,将D-S证据理论的信息融合方法引入到QoS路由选择中,对QoS路由中的带宽、时延、时延抖动和包丢失率进行信息融合,并得出网络模型的仿真实验结果.     

基于D-S证据理论的柴油机故障诊断

D-S证据理论已经广泛应用于各种故障诊断中,但基本概率分配是证据理论的重要一步.运用典型样本的数据融合方法对柴油机供油系统的3种故障进行诊断,避免了D-S证据理论应用中基本概率赋值难以分配的问题,减少了方法的主观性.实践结果表明,该方法可以有效的判别出柴油机故障类型,具有工程实用价值.     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法.一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋...     

基于D-S证据理论和RBF网络的航空发动机叶片损伤图像识别技术研究

针对航空发动机叶片损伤图像采集过程中存在的不确定性因素及单一RBF网络或D-S证据理论在叶片损伤图像识别中存在的不足,提出一种基于D-S证据理论和RBF网络相融合的决策级信息融合损伤图像识别算法。首先,用RBF网络对损伤图像进行初步识别;然后,将RBF网络识别输出结果作为D-S证据理论的基本可信度分配;最后,利用D-S联合规则进行合成,得出最终识别结果。通过单一优化RBF网络的图像识别结果和融合识别结果的对比分析,证明了该方法在航空发动机叶片损伤图像识别方面的优越性。     

基于D-S证据理论的岩体质量分级组合评价方法

现有岩体质量分级方法评价结果存在非一致性的问题.为此,在组合评价思想的基础上,选取多种岩体质量分级方法作为基础分级方法,建立了岩体质量分级组合评价计算模型.并考虑到D-S证据理论是一种较严谨的不确定性推理方法,其具有较强的信息融合能力,并且能够反映不同信息之间的一致性和冲突性,将其引入建立一种新的组合评价方法合成规则.然后,针对D-S合成规则需要解决确定基础分级方法基本概率分配函数这一问题,引入欧氏距离建立基础分级方法基本概率分配函数的确定方法,从而最终建立基于D-S证据理论的岩体质量分级组合评价方法.最后,工程实例分析表明,3种基础分级方法存在冲突性,但是D-S证据理论能够较好地解决这一问题.     

D-S理论中证据合成规则的分析与改进

文章详细分析了D-S证据理论的证据合成原理;针对D-S证据理论的不足,对其合成规则进行了改进,基本原则是要求多种来源的概率分配函数的合成结果满足"少数服从多数"的思维习惯;在Yager合成规则的基础上,给出了一种新的证据理论合成规则,使冲突证据的合成更为合理。     

基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别

 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于D-S 证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上,运用D-S 证据理论对单传感器的多特征信息进行数据融合;根据传感器接收信号信噪比来确定传感器可信度,将该可信度作为D-S 证据理论组合规则中的证据权值,以此来完成目标识别。本文提出的方法综合考虑了传感器的多特征信息和传感器的可信度,克服了传统的D-S 证据理论对证据冲突处理能力有限的缺陷。实验结果表明,该方法具有较高的正确性和有效性,提高了目标识别的精度。     

Dempster-Shafer证据理论驱动的邻域粗糙分类方法

为了进一步改进邻域分类器的分类机制,提升分类性能,提出Dempster-Shafer(D-S)证据理论驱动的邻域粗糙分类方法.首先,采用邻域决策错误率作为属性重要性的指标研究基于邻域决策错误率的属性约简方法,通过删除冗余属性,为分类学习提供重要的属性集合;其次,改变传统多数投票机制,将D-S证据理论引入邻域样本的信息融...     

基于落影相似度的证据合成规则

在多传感器目标决策系统中,由于敌方或者环境的影响,由D-S合成规则,会得出与直觉相悖的结论。提出了一种改进的证据合成规则。首先,利用条件布尔代数距离定义了证据的落影距离,并推出证据的落影相似度;然后,由证据的落影相似度定义证据的可信度,作为证据参与组合时重要程度的权值;最后,按照Murphy的平均加权证据合成规则对证据进行组合。理论分析和数值算例表明：该方法是有效的,且在冲突信息目标决策上优于一些现有方法。     

D-S证据理论中冲突问题的解决方法

针对传统D-S证据理论中冲突证据合成存在的问题,提出一种基于数学模型修正证据源的冲突证据合成方法.在不改变Dempster组合规则的前提下,逐一比较识别元素的基本概率分配值和平均基本概率分配值,结合数学模型修正基本概率分配.仿真结果表明,该方法在处理冲突证据合成时有效、可行.     

基于偏差的冲突证据融合的改进方法

在Dempster-Shafer(D-S)证据理论中,传统D-S组合规则在证据高度冲突时存在失效问题,会产生与常理相悖的结论.为此,文中提出了一种改进的处理冲突证据的融合方法,即通过计算各证据到命题平均支持度的偏差,来检测和消除冲突证据,并对最后结果进行修正,以合成来自不同识别框架的证据.计算实验结果表明,该方法能有效处理冲突,得到符合实际的组合结果,相对于其他典型算法,该方法在收敛性和可靠性上有明显改进.     

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.