基于证据理论的导弹对抗防御雷达作战效能评估方法

针对评估矩阵由随机数、区间数、模糊数以及空缺值等多种形式构成的作战效能评估问题,采用证据理论对不同方案在不同属性下的焦元进行识别,计算每个焦元的基本效用分配值,并基于信度函数和似真函数得到各个方案的效用区间,然后通过效用区间的比较得到各方案优劣排序,从而为导弹作战效能评估提供了一条有效途径.对某导弹与雷达对抗作战效能评估问题进行了实例计算,验证了此方法评估导弹作战效能的可行性.     

基于信度函数的决策方法探讨

本文阐述了用信度函数表示决策者主观信念的意义,探讨了信度函数与主观概率的联系,提出了两个基于信度函数的规范化决策方法.     

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,以D-S(Dempster-Shafer)证据理论为基础,指出了已有研究在焦元识别的方法及相应焦元语言评价信息量化上存在的问题.同时提出了一种基于D-S证据理论的改进方法,该方法重新进行焦元识别、计算基本可信度分配,然后进行证据合成,并根据信度函数做出决策.该方法具有评价结论稳定、决策规则简单的特点.     

一种解决D-S理论证据冲突的有效方法

D-S证据理论是一种有用的不确定性推理方法,由于证据合成公式存在不足,影响了证据理论的应用。针对有效融合高度冲突的证据,提出了一种新的有效加权冲突证据组合方法。该方法通过引入一个证据体距离函数,利用证据之间的相对距离确定了证据的权重,对系统中的证据加权平均后再利用Dempster组合规则实现信息融合。与其他方法比较,该方法在系统存在伪证据(干扰)时仍然能够有效快速地识别出目标,实例表明了该方法的有效性。     

基于信度势场算法的水下传感网络部署及仿真

针对水下传感器网络节点的三维部署,基于D-S证据理论,提出了检测信度和信度覆盖的定义,研究了水下传感器网络检测区域信度覆盖的变化,结合感知目标分布的先验概率和被动声呐节点的感知概率模型,提出了基于改进D-S证据理论和先验概率的节点部署算法(NAAEP),将目标感知信度的值转化为虚拟势场中所受的力的大小,根据感知节点在势场中受到合力的大小对节点的位置进行调节.利用MATLAB建立了水下传感器网络仿真模型,通过仿真实验验证了算法的有效性:该算法能够有效减少部署节点,减少节点能耗,扩大检测范围,提高网络的检测性能.     

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.     

基于证据理论的多任务抢修重要度决策

针对多任务抢修重要度决策中信息类型多样、描述不确定、传递不完整、历史无记录的现象,建立了基于证据推理的重要度决策指标体系和决策模型。将不同类型定性和定量决策信息通过相应的方法转换为同一框架下的基本信度效用值,然后根据各决策信息的重要度,通过证据理论合成方法对各因素基本信度效用值进行分类逐层合成,并根据决策信息中非空信息数量提出了重要度决策的量化方法。仿真算例验证了该方法的有效性。     

基于D-S证据理论的灰色定权聚类综合后评价方法

结合灰色定权聚类评估模型和D-S证据理论对项目综合后评价方法进行研究.应用差异信息序列熵理论,根据指标所蕴含信息量的多少确定聚类指标的权重;根据所得到的灰色定权聚类系数矩阵并把该矩阵经过适当转换, 把每一个聚类对象作为影响后评价结果的一条证据,考虑到证据推理中零绝对化问题存在的可能性, 给出了解决办法;利用Dempster合成法则, 得到了辨识框架中各子集的信度函数,根据信度函数最大值确定项目综合后评价的结果.可以充分利用定权聚类中所得到各聚类对象所属灰类的信息,减少了直接使用聚类系数最大化方法确定评价对象所属灰类造成的信息损失, 最后通过一个算例说明了该方法的实用性和有效性。     

基于证据推理的武器装备体系能力需求满足度评估方法

武器装备体系能力需求满足度评估中存在底层指标类型多样、评估信息不确定的问题. 针对这一问题, 提出了一种基于证据推理的满足度评估方法. 该方法首先构造信度规则库, 然后将多种类型的不确定性数据转换成统一的信度结构, 最后通过证据推理方法获得能力需求满足度分布. 文末, 以陆上区域防空武器装备体系能力需求满足度评估为例说明该方法的运用和优点.     

考虑信息源相关性的多属性应急决策方法

利用证据理论处理多属性应急决策时,通常假设信息源独立,有悖于现实情况.因此,提出考虑信息源相关性的多属性应急决策方法.首先,给出基于证据理论的多属性应急决策问题表示;其次,提出信息源相关程度的计算方法及考虑信息源相关度的证据合成规则,以融合证据信息;再次,给出基于Pignistic概率值的应急备选方案选择方法,扩大各方案之间的信度差异,以实现多属性应急决策的目的.最后,通过算例分析验证该方法在多属性应急决策中的有效性.分析结果表明,考虑信息源之间的相关性不仅使应急决策结果更加客观,同时弱化了证据理论有关信息源独立性的假设,扩大了其在实际应用中的范围.