广义证据理论的基本框架

针对经典证据理论不能有效处理辨识框架不完整情况下的信息融合问题,提出了一种广义证据理论.新理论定义了广义基本概率指派函数,对空集的广义基本概率指派大小表明了支持辨识框架不完整命题的程度,提出了能够融合广义基本概率指派的广义组合规则,该组合规则是一个与空集基本概率指派相关的函数,同时满足交换律和结合律.广义证据理论是经典证据理论的推广,当空集赋值为零时,广义证据理论退化为经典的证据理论.用算例表明了所提出的广义证据理论的有效性.     

模糊广义决策信息系统的证据特征与信任约简

探究模糊广义决策信息系统的证据特征和信任约简.首先,给出模糊广义决策信息系统中的模糊上、下近似算子及其相关性质.然后,基于证据理论探讨模糊广义决策信息系统的数值特征,并在模糊广义决策信息系统中,利用证据理论中的模糊信任和模糊似然函数对模糊近似集进行刻画.最后,根据模糊信任函数定义的属性重要度,提出模糊广义决策信息系统信任约简的算法,并给出实例验证其有效性.     

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.     

可变精度优势关系下的析取集值有序信息系统

集值信息系统是单值信息系统的一种推广,按照语义可划分为合取集值信息系统和析取集值信息系统两类。本文分析了析取集值信息系统中已有的4种优势关系的局限性,提出了一种可变精度优势关系,定义了可变精度优势关系下的析取集值有序信息系统,扩展了经典粗糙集理论。然后,在析取集值有序信息系统中引入了一种对象排序的新方法,该方法利用对象在信息系统中的整体优势度来对对象进行排序。最后,通过风险投资实例说明本文方法可以用于处理析取集值有序信息系统中的决策规则获取问题。     

多标记序决策系统中基于局部最优粒度的规则获取

多粒度是当前粒计算研究的一个重要方面.在实践中,人们往往选择比较合适的粒度层次来解决问题.作为信息系统的一种特殊情况,多粒度决策系统是经常使用数据表示形式.在这样的系统中,对象可以在属性的不同粒度层次上取不同的观测值.实际使用时,常常遇到在数据属性上需要比较大小,即属性带有序关系.序关系分析是多指标决策的重要内容,而粗糙集是一种处理序关系有效方法.围绕多标记序决策系统的知识获取问题来开展研究,首先,介绍了多标记序决策系统的概念;然后,在协调的多标记序决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则获取方法;最后,在不协调的多标记序决策系统中引入了广义决策,定义了广义最优粒度和广义局部最优粒度,并给出了基于广义局部最优粒度的属性约简和规则获取方法.     

一种D-S证据推理的BPA获取方法

针对多传感器数据融合中D-S证据推理方法的基本概率赋值获取存在主观性的问题,结合粗糙集理论,通过定义规则强度和决策扩充规则,提出一种基于决策表的证据获取和基本概率赋值客观确定方法,并以具体算例验证了方法的正确性和有效性。     

规则"真"的一般概念和"真"规则形式算法

在粗糙集理论框架内研究基于不完备信息系统的决策规则"真"的一般概念,讨论在一般"真"意义下最优决策规则的统一获取算法,其中首先探讨了在研究不完备决策系统时的基本考虑,然后讨论了决策规则的"真"的一般框架,引入了在一般"真"意义下广义决策向量概念,以此为基础,研究了最优决策规则的形式获取算法.     

基于概率多值信息系统的冲突分析和决策分析

在多值信息系统的基础上加入了概率度量,提出了概率多值信息系统;在概率多值信息系统中,使用Bregman散度对代理间的冲突度进行了定义,并以此得到各代理的联合类、中立类和冲突类;最后通过代理对问题集取值结果的均值和标准差,给出了一种概率多值信息系统中可行决策集的获取方法。     

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证据理论的多源信息融合方法在系留气球缆绳故障诊断中的应用研究

本文介绍了一种基于Dempster-shafer(D-S)证据理论的多源信息融合理论在系留气球缆绳故障诊断中的应用方法。分析介绍了D-S方法的基本理论、基本概率分配函数(BPA)的获取途径、组合法则和决策方法等。通过实例分析表明,该方法的应用可以大大降低原来只靠单个传感器判断的局限性和不确定性,给系留气球系统缆绳故障的判断提供了一种新的解决思路。     

集值模糊目标信息系统的近似分配约简

基于集值信息系统上的变精度相容关系,定义了集值模糊目标信息系统的模糊目标在给定相容水平下的上近似与下近似,提出了一定截集水平下的上近似分配约简与下近似分配约简概念,这种约简是单值目标模糊信息系统上精度约简概念的推广,同时也是经典目标信息系统上近似分配约简概念的推广.进一步,在集值模糊目标信息系统引入区分矩阵与区分函数,给出了计算上近似分配约简与下近似分配约简的方法.     

一种不完备决策表中的广义决策约简

现实世界中大量存在的信息系统是不完备的,研究了包含不确定性和不精确性两种因素的不完备信息系统,建立了一种基于相似关系推广的粗糙集模型并对这种情况下的不完备决策表进行分析.研究了广义决策约简的方法,根据约简生成了决策规则.     

基于D-S证据理论直接求代数约简和代数核

 针对不一致决策表,现有基于D-S证据理论的处理方法是将它先转化为一致决策表,再对所得的一致决策表计算其广义决策约简.具体算例研究表明,广义决策约简与代数约简有时并不一致.理论证明了广义决策约简仅与分配约简等价,针对不一致决策表,通过修改判断指标,提出一种基于D-S证据理论直接计算其代数约简和代数核的新方法,其正确性得到理论证明和数值算例的验证.     

基于粗糙集的分布式集值数据属性约简

有许多文献针对集中式集值决策信息系统进行了研究,但还没有针对分布式集值决策信息系统方面的研究。主要讨论了分布式环境下集值决策信息系统的属性约简问题。从概率角度给出了集值对象的相似性度量,定义了分布式集值决策信息系统中的粗糙集模型;以保持系统正域不变为准则,分析了分布式集值决策信息系统中子决策表和属性的可约性;随后,给出了分布式集值决策信息系统中属性对于系统可约的2个判定条件,并采用后向搜索策略提出了相应的属性约简算法;为了验证该方法的有效性,在5份数据集上进行了50组实验。实验结果表明,提出的方法可以在保持分布式集值决策信息系统分类能力基本不变的情况下约简掉冗余的属性。。     

不完备系统中基于特征关系的知识约简

以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的不完备系统为研究对象,根据特征关系讨论了其中的知识约简问题.在不完备决策系统中,引入了近似分布约简的概念并给出了相应的判定定理与辨识矩阵,为从复杂的不完备系统中获取知识提供了新的理论基础与技术手段.     

不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法

为了从不完备多属性决策系统中获取概率决策规则，提出了一种不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法. 给出了容差关系下相容度的概念，通过设定相容阈值给出知识的粗糙下近似、上近似和边界域，然后讨论了粗糙近似的基本性质和概率决策规则的获取.通过实例说明这个新方法的可行性和有效性.     

基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法

对传统粗糙集理论进行了扩展，提出了一种模糊-粗糙集模型。利用模糊集理论和Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化，并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵，把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系。提出一种基于模糊-粗糙集模型的归纳学习算法FRILA，此算法和决策树算法相比，具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点。实例验证了此方法的有效性。     

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值,另一方面通过D-S证据理论对GA-BP网络的输出进行融合。将此方法应用于高压电器设备故障诊断,仿真结果表明,该方法能克服传统BP网络易陷入局部最优问题,同时具有更好的识别结果。