基于反馈证据冲突度的概率转换

概率转换是不确定推理中的有效决策方法之一。首先,对现有概率转换公式进行分析,给出两类统一的概率转换公式。针对现有概率转换公式的给出过程较为主观,概率转换方法缺乏严密性的缺陷,提出基于反馈证据冲突度的概率转换方法。再利用遗传算法,求解最小反馈证据冲突度的转换概率。最后,将本文概率转换方法与现有的概率转换方法进行比较,结合仿真分析表明所提方法的有效性。     

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.     

基于马尔可夫状态转换方法的套期保值

中国商品期货市场由于各种因素影响导致期现关系的高、低波动状态发生变化, 这对套期保值产生重要影响, 将马尔可夫状态转换方法引入到中国商品期货市场最优套期保值研究, 分析状态转换下的套期保值. 研究表明, 期货市场和现货市场的关系表现为相异的高、低波动状态, 高波动状态的稳定性、持续时间均低于低波动状态, 市场所处的状态与基差变化密切相关. 套期保值绩效分析表明, 单一状态套期保值中MGARCH模型的效果好于VECM, 而VECM又好于VAR, 它们均优于OLS模型. 时变转换概率和常转换概率马尔可夫模型的套期保值效果优于单一状态下的套期保值.     

一种基于单向变异S-概率粗集的动态决策方法

针对因决策因素个数的减少而导致的决策精度降低的情况,提出了一种基于单向变异S-概率粗集的动态决策方法。利用单向变异S-概率粗集的属性动态迁移特性,结合知识库中的统计信息,讨论了单向变异S-概率粗集模型的属性概率性质。利用上述性质的讨论,给出了一个具体的军事动态决策实例,从而证明该方法可以有效地提高决策精度。     

区间直觉模糊统计判决与决策

针对统计判决与决策中存在的模糊性, 给出了模糊性区间直觉模糊集的描述方法. 首先, 给出了区间直觉模糊事件概率的概念; 其次, 在定义区间直觉模糊$t$模及$s$ 模的基础之上, 给出了区间直觉模糊事件概率所满足的基本性质, 证明了区间直觉模糊乘法定理、全概率公式和贝叶斯公式; 再次, 根据给出的区间直觉模糊概率的性质, 依据信息源类型的不同, 详细分析区间直觉模糊统计判决与决策的方法; 最后, 验证了该方法的有效性.     

元素失效相依时系统失效概率的计算

针对实际工程系统中元素失效的相依性,提出了元素失效的高阶关联度的定义,基于该定义并利用区间概率理论修改了传统的失效概率计算公式。复杂系统中元素失效的高阶关联度可以通过系统的层次结构和FMEA来确定。当系统中元素失效间存在相依时,关联度的定义和使用不仅使系统失效概率的计算变得容易,而且降低了计算结果的不确定性。实例计算验证了这种方法的正确性。     

灰色关联理论在辐射源识别中的应用

针对复杂战场电磁环境中辐射源目标识别难的问题,提出了一种基于灰色关联理论的辐射源识别方法.该方法首先提取辐射源信号的特征参数,同时选取灰色关联分析中的比较数列和参考数列;其次定义辐射源数据库为识别框架并计算各传感器基本概率赋值;最后进行证据组合与决策实现目标识别.最终的应用举例及对比实验验证了该方法的有效性.     

统计分析在学生成绩评估中的应用

主要目的在于实践一种基于统计思想的新方法,用以改善现行教育体制在学生成绩评估中不足.以一个班级的高考成绩为案例,用基本统计的思想和方法提取出了对于学生和老师各自有效的信息,并根据现行教育的宗旨,在每位同学的个人成绩信息表的制作上给出了建议.从统计思想出发提出的“学科突破概率”和“目标值上下限”两个新工具,将有助于学生目标的量化.     

基于概率信息系统决策规则的R0三I决策推理

讨论了一种概率信息系统用于表示对象与属性值之间的关系存在不确定性的信息.使用粗糙集和证据合成理论中的方法,给出了获取概率信息系统的扩展决策规则集的一般方法.使用R0三I推理方法实现了基于扩展决策规则集的R0三I决策推理判断.     

区间概率信息条件下的决策方法

区间概率为描述不确定性提供了一种新工具,但它不满足概率测度的可加性要求.提出了用Monte Carlo模拟法、非线性方法和线性方法将区间概率转化为满足可加性要求的概率测度--传统概率,使得区间概率信息条件下的不确定性决策问题可以通过现有的决策方法进行方案优选.     

基于可能度的语言直觉模糊PROMETHEE多属性群决策

针对权重信息未知的语言直觉模糊多属性群决策问题, 提出了一种基于改进的可能度和偏好顺序结构评估法(preference ranking organization method for enrichment evaluations, PROMETHEE)的语言直觉模糊多属性群决策方法。首先，基于Atanassov偏序和犹豫度, 改进语言直觉模糊数的可能度, 并证明其具有互补性、传递性等良好性质。其次，基于改进的可能度, 通过最大化决策者在属性上的加权平方可能度, 构造多目标规划模型, 求得每位决策者的属性权重。然后，建立群体共识反馈模型, 提高群体共识度, 结合修正的偏好关系和决策者主观权重, 提出修正系数来确定决策者权重。最后，通过实证分析验证该方法的可行性和有效性。     

一种用于网络系统可靠性计算的快速有效方法

针对大型网络系统故障模式间存在相关性,所导致的系统可靠性定量计算过程复杂且计算量大的问题,提出了网络系统可靠性定量计算的一种有效方法。通过定义故障模式之间的相关度,有效地考虑故障模式之间的相关性,给出了相关度的计算方法。从而可通过各故障模式的故障概率和故障模式之间的相关度综合确定系统的故障概率或可靠度。实例计算表明,该方法有较高的计算效率和精度,适用于大型网络系统的可靠性定量计算     

海上目标数据融合实例研究

在应用D S证据理论识别海面目标的过程中,重点研究了如何通过传感器数据实测值来确定基本概率分配函数(BPA)的方法。首先,对侦察雷达所能探测到的目标雷达信号的载频、脉宽、重频,应用证据理论将其组合,得到雷达参数的联合概率分配函数。根据雷达和舰船的对应关系,由雷达概率分配函数推导出目标平台的基本概率分配函数。再用测得的舰船目标的航速得到目标平台关于航速的基本概率分配函数,并最终用D S证据理论识别了海面目标,具有较大的实际应用价值。     

基于D-S证据理论的模糊聚类集成

针对现有集成方法在处理模糊聚类时的不足,提出一种新的模糊聚类集成方法。在证据合成的理论框架内,讨论在识别框架、概率分配函数、合成规则等问题。给出了3种基本概率分配方法：近似类别分配概率方法、归一化模糊海明距离方法以及二者证据合成的方法。分析指出合成的方法能够较好利用二者的优势进行互补,获取更为合理的基本概率分配方法。最后,通过实验讨论所提方法的参数设置、收敛性和有效性等问题。     

基于证据理论的集成神经网络故障诊断方法

以Dempster Shafer证据理论为基础,给出了基于神经网络的基本概率分配构造方法和诊断决策规则,提出了一种神经网络初步诊断和证据理论融合决策诊断相结合的集成神经网络故障诊断方法,建立了相应的功能模型。并以变速箱轴承故障诊断为例,详细说明了该方法的具体步骤。结果表明,经过多故障特征信息,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显减小,充分显示了该诊断方法的有效性。     

基于D-S的IBBA下的故障诊断研究

在导弹武器等复杂系统的D-S故障诊断中,因为影响基本置信分配值的因素增多,诊断领域专家有时只能给出基本置信分配值的某一范围或者某一模糊值.针对这种情况,提出了一种复杂系统的D-S故障诊断方法.首先根据诊断领域专家的诊断知识和经验,结合D-S证据理论的决策方法,给出一种基于不定基本置信分配的故障决策方法.然后根据D-S故障诊断的目的,在D-S证据理论的基础上,利用优化理论,提出一种不定基本置信分配下的D-S诊断方法,阐述了原理,构建了目标函数,给出了约束函数.最后,通过几组示例验证了所给出的故障决策方法和D-S诊断方法的合理性.     

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。     

Method for Risky Multiobjective Group Decision-Making and Its Application

The multiobjective group decision-making problem under risk is common in reality. This paper focuses on the study about risky multiobjective group decision-making problem where the index value is not certain. We give indexes classifying method and index normalizing formula of this type problem. By building objective function that minimizes general weighted distance from every alternative to the relatively best and worst alternative, the optimal membership degree of every decision-maker to every alternative can be obtained, and by building another objective function that minimizes general weighted distance from the optimal membership degree of every decision-maker to every alternative to the group optimal alternative and the group inferior alternative, the optimal membership degree of every decision-maker to every alternative can be obtained, which are both based on probability theory and fuzzy theory. Aftermost a model is established which collects group preferences. This method provides a new idea and     

基于DSm证据云物元模型的装备状态评估方法

针对装备状态各等级之间相互交叠的模糊过渡区域会导致状态划分存在主观性较强的问题,同时为了提高基于装备多特征参数融合的状态评估方法的准确度,提出了一种基于云物元模型的DSm(Dezert-Smarandache)证据建模及状态评估方法。该方法首先对特征参数进行基于云物元模型的DSm隶属度赋值,然后提出了一种基于灰靶贡献度的证据源修正公式,再通过隶属度与基本概率赋值(basic probability assignment, BPA) 间的关系求得DSm模型的BPA,最后将不同特征参数的BPA进行DSmT+PCR5(Dezert-Smarandache theory+proportional conflict redistribution rules)融合得到评估结果。通过实例分析,验证了这一新方法的有效性和优越性。