D-S证据理论在目标识别中的应用

分析了D-S证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论,构造了融合结构,该结构通过预处理先对单一传感器在时域上融合,再对预处理后的数据进行多传感器数据融合,实验结果证明了目标识别的基本概率赋值有了明显提高,验证了这一结构的正确性和有效性。     

D-S证据理论在炮兵战场电磁辐射源识别中的应用

采用D-S证据理论的数据融合方法解决炮兵战场电磁辐射源识别问题。阐述了D-S证据理论用于多传感器数据融合的基本概念、合成法则、一般步骤及决策准则。与单传感器单周期的目标识别结果相比较,多传感器多周期的方法能显著提高目标识别能力,并将它应用于炮兵战场电磁辐射源识别的数据融合中解决了问题,试验结果证明了该方法的正确性和有效性。     

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。     

基于D-S 理论的目标识别

利用目标回波所提供的信息 ,在 D- S理论的基础上 ,综合利用各种目标识别方法进行目标识别 ,在很大程度上提高了目标识别率及识别结果的可信度 ,且有更好的目标分类效果。     

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.     

BP和D-S结合的多传感器协同目标识别推理机制

针对多传感器协同目标识别的基本概率赋值在实际应用中存在容易导致决策可信度低等难以解决的问题,提出一种基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器协同目标识别的推理机制。简述了BP神经网络理论和D-S证据理论,构建了目标识别推理框架,推理了算法可行性,进行了实例仿真,通过信息融合,不确定性的基本概率赋值下降到0.000 8,表明该推理机制的有效性。     

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。     

模糊相似性及D-S理论的目标识别融合方法

由于试飞环境的复杂性和噪声干扰等因素的影响,使得对空中目标的识别存在一定的不确定性,为了提高目标识别的正确率,根据传感器对目标的测量,提取的目标特征信息,依据模糊相似性测度,得到传感器报告的信任度,以信任度作为加权系数对各测量的隶属度进行加权决策,再依据D-S证据组合规则,最终得出目标识别融合的结果.给出的方法能在复杂试飞环境中有效地识别目标.基于模糊及D-S理论的目标识别融合方法具有实现简单、运算量小和识别结果可靠等优点,具有一定的理论意义和实用价值.     

基于模糊集与改进证据理论的目标识别

在基于模糊理论目标识别基础上,通过对模糊隶属度进行重新分配,较好地克服了随机因素的影响,同时对已有的证据理论合成进行改进,将模糊集理论和改进的证据理论结合,可望进一步提高对空中目标的正确识别率.     

基于贝叶斯证据框架下 SVM 的油层识别模型研究

支持向量机(support vector machine,SVM)方法在石油测井领域的油层识别中取得了很好的应用效果,但SVM方法的识别效果受到惩罚参数和核参数的影响,不同的参数组合直接影响识别精度的优劣.为了在油层识别中获得更好的识别效果,提出一种基于贝叶斯证据框架下SVM的油层识别模型,即根据测井数据的训练样本信息,采用贝叶斯证据框架的理论求解惩罚参数以及核参数,再通过所求得的决策函数对测井数据的测试样本进行识别.实际测井数据实验表明,基于贝叶斯证据框架下SVM的油层识别模型的油层识别效果得到提高,优于传统SVM方法和基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的SVM方法.     

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.     

Using the Dempster-Shafer Theory of Evidence to Rank Documents

Multi-source information can be utilized collaboratively to improve the performance of information retrieval. To make full use of the document and collection information, this paper introduces a new information retrieval model that relies on the Dempster-Shafer theory of evidence. Each query-document pair is taken as a piece of evidence for the relevance between a document and a query. The evidence is combined using Dempster’s rule of combination, and the belief committed to the relevance is obtained. Retrieved documents are then ranked according to the belief committed to the relevance. Several basic probability assignments are also proposed. Extensive experiments over the Text REtrieval Conference (TREC) test collection ClueWeb09 show that the proposed model provides performance similar to that of the Vector Space Model (VSM). Under certain probability assignments, the proposed model outperforms the VSM by 63% in terms of mean average precision.     

基于Dempster-Shafer证据理论的组合基因预测

使用Dempster-Shafer证据推理理论组合多个基因预测程序可以组合来自多个信息源的基因预测信息,多个基因预测程序组合后的预测效果明显好于单个基因预测程序的效果.     

钢筋混凝土梁损伤的振动诊断

利用时间序列法中的ＡＲ或ＡＲＭＡ模型得到时的脉冲传递函数的特点，提出了由传递函数求出结构动力特性的方法。同时，通过分析实验钢筋混凝土梁的振动信号，得到了故障对格林函数影响的规律性在此基础上建立的初步故障诊断因子。     

基于框架理论的英语词汇习得优化方案

20世纪60年代,Fillmore将“框架”这一概念引入语言学,框架语言学的诞生为词汇和语法研究提供了一种基于认知的方法。文章在框架理论视域下,提出了三套英语词汇习得优化方案：一是将母语词汇框架与英语词汇框架区分开来;二是尝试建构新的英语词汇框架;三是使用框架理论强化对具有“非常规意义”英语复合词的理解和记忆。     

基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.     

基于Dempster-Shafer证据理论的数据融合技术研究

系统地研究了Dempster-Shafer（D－S）证据推理的数据融合技术,分析了传感器基本概率分配函数（basic probability assignment-BPA)的构造方法,分别对双传感器随参数分布的几种情况进行了检测融合,利用红外场景生成器生成的3－5μm和8－12μm双通道的红外背景及目标的序列图像,仿真了融合对探测操作特性（receiver operating character-ROC)曲线的性能改进,对AGEMA THV900型双通道红外热像仪的小目标图像也开展了实验处理,均取得了预期的结果。     

基于Dempster-Shafer证据理论的虹膜图像分类方法

为了提高虹膜图像的分类率，提出了一种基于证据理论的虹膜图像分类方法．该方法利用虹膜图像的纹理变化信息来提取虹膜灰度信号的比率特征，并结合证据理论实现了虹膜图像的决策分类，降低了不确定性因素对图像分类的影响，提高了分类率．在相同的实验条件下，对不同数量的虹膜图像进行了实验验证，结果表明，该方法在保持了分类稳定性的同时，其分类率比直方图交叉分类方法和直方图比率特征分类方法分别提高了6．96％和4．44％．     

空腹拱架的静力性能分析

在节点竖向集中荷载作用和边界上、下弦节点约束条件下,采用空间梁单元分析了13个空腹拱架的算例.重点讨论了矢跨比和厚跨比对结构静力性能的影响.分析表明,空腹拱架的矢跨比在1/4-1/6时,其强度指标和刚度控制均较为理想;拱架厚度对结构静力性能的影响较小.对空腹拱架的简化分析进行了对比计算,表明可将拱架按轴向刚度等效为单层拱架进行分析,可用于结构初步设计时对强度和刚度的控制.结论可为类似工程的应用提供参考.     

基于证据理论的AUV目标识别研究

根据D2S证据理论能很好表示“不确定性”和“不知道”的特点,对比不同的数据融合算法,在分析D2S证据理论的性能特点基础上,提出了一种基于自主式水下航行器的扫描声纳和水下摄像机两种视觉传感器采集信息的基本概率分配函数的方法和规则,并且分析了自主式水下航行器上的扫描声纳和水下摄像机这两种视觉传感器的信息在目标位置求解中的应用,同时利用Dempster合并规则,分析计算这两种视觉传感器在自主式水下航行器进行目标类别识别时的合成融合值.通过列表分析,表明增加了目标识别的可信度,减少了目标的不确定性.