D-S证据理论中冲突证据组合分析

分析了D—S证据理论组合冲突证据时存在的缺陷，以及国内外对此的各种改进方法，包括对证据组合规则的改进和对融合模型的改进，并通过实验比较检验了几种方法的有效性。     

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。     

融合D-S证据理论的DBN电路故障诊断算法

针对传统电路故障诊断方法准确率不高的问题,提出深度信念网络(Deep belief network,DBN)与加权D-S证据理论相融合的故障诊断算法.利用DBN模型对两类证据体故障数据进行自适应特征提取,完成各故障模式的初步分类;基于初步分类结果获取证据体,对各故障模式的基本概率分配(Basic probability...     

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。     

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。     

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.     

一种新的冲突证据合成方法

该文在探讨已有冲突证据合成方法的基础上,提出了一种新的冲突证据合成方法—基于证据自冲突和证据间距离最小的证据合成方法(M-C合成方法),并通过实例说明了这一方法的优良特性.     

基于C-OWHA算子的区间证据理论及其应用

为解决经典区间证据合成方法具有计算复杂、不满足结合律等问题,利用连续区间数据有序加权调和平均(C-OWHA)算子提出一种新的区间信度合成方法.该方法借助C-OWHA算子构造区间信度点化函数,使得区间基本概率分配函数转化为点信度函数,再结合Dempster合成规则将转化后的点信度进行融合.最后,将该方法应用于一个算例,以说明该方法的实用性.     

基于证据理论的结构失效概率计算方法

提出了一种基于证据理论的失效概率P_f计算方法.对于具有n个随机影响因素的工程结构,定义结构失效的命题为F.把每个随机变量的样本空间等分成有限个子区间,确定每个子区间的基本可信度分配（BPA）.用Dempster法则对n个随机因素的BPA进行合成,然后求得F的信度Bel（F）和似真度Pl（F）.用Bel（F）和Pl（F）的平均值作为失效概率P_f的近似估计.数值验证表明,用该方法计算P_f可达到满意的精度.用所提出的方法计算四方形混凝土基础的失效概率,计算结果验证了该方法的正确性和有效性.     

基于变权重和D-S证据理论的桥梁安全评估

桥梁结构的安全评估受环境侵蚀、材料老化、外部荷载等多源因素的影响,采用单一指标评价桥梁的安全性容易产生误判.因此,提出一种基于信息融合的多因素桥梁安全评估方法.该方法首先确定每种因素的变化区间,通过多工况数值计算提取典型的力学指标,利用信息熵和模糊层次分析法确定指标的变权重及单指标的等级划分原则并转化为基本概率指派函数.采用Dempster组合规则确定融合后的安全等级,从而建立桥梁的安全评估先验数据库.将该方法应用于预应力连续梁桥的安全评估中,结果表明该评估方法客观、合理,具有一定的工程实用性.     

建筑基坑土钉支护的设计理论与工程实践

介绍了基坑支护及理论计算,探讨了"复合土钉支护计算"工具软件的产生及其在工程实践中的应用.     

基于证据推理的隧道坍塌多源信息融合评估

由于影响因素众多,隧道坍塌风险评估是一个多属性决策问题.单源信息评估方法难以充分考虑所有的风险因素,导致预测结果存在偏差.为了评估隧道坍塌风险并提供更准确的风险控制策略,本研究提出了一种新的多源信息融合方法,该方法将云模型（CM）、支持向量机（SVM）和基于证据推理（ER）相结合.对多个信息源进行分析,得到不同的坍塌风险评估模型（目视检查数据通过SVM获取分类概率值,监测数据通过云模型获取概率值）.每个模型的质量都由可信度和重要性权重来评价.然后运用ER规则融合各个评估模型的结果,给出总体的坍塌概率风险评估.与D-S理论相比,ER规则在处理高冲突信息方面具有更大的优势.当不同信息源的风险评估结果不一致时,D-S理论的融合结果往往会与常识相反,ER规则融合由于考虑了评估模型的重要性权重和可信度,更适用于高冲突信息的融合.该方法已成功应用于福建莆炎高速公路的鱼塘溪隧道.结果表明,所提出的多源信息融合方法的评价准确率为87.5%,而单源信息融合方法的评价准确率小于70%.此外,即使不同模型的风险结果存在较大的冲突,该融合模型也具有良好的性能.     

一种基于证据理论的组织内知识共享风险评估方法

给出了一种组织内知识共享风险的分析与评估方法·首先,通过对国内外有关知识共享的相关研究的分析,找出使组织产生知识共享风险的主要因素,在此基础之上,通过采用问卷调查和统计分析的方法,建立了组织内知识共享风险评估指标体系,该指标体系主要包括四方面风险,即组织结构方面风险、组织文化方面风险、关键人员方面风险和知识技术方面风险等;然后根据该指标体系并针对指标评估信息具有不确定性和不完全性的特点,给出了一种基于证据理论的知识共享风险评估方法;最后,通过一个算例说明了如何通过该方法评估组织内知识共享风险·     

计算机工程能力教育的思考

在软件产业蓬勃发展和亟需高级软件设计、开发人员的大环境下。如何培养学生的软件工程能力是一个当务之急的课题。从国家建立软件学院到工程认证都反映了大家对这一问题的思索和应对。比较共同的做法是强调到企业实训,并将其推崇到非常高的地位。而无论是从理论还是实践,这一做法都存在很多致命的问题。文中结合多方调查和实践给出我们在这一问题上的观点,从深度工程实践的角度重塑课堂教育,通过构建学生的核心知识架构、底层观、大局观和系统观,建立学生可持续发展的工程实践能力。     

大学生自主创新能力的实践理性

培养一大批具有创新精神、创新意识、创新能力的大学生,事关国家现代化和提高国家竞争力的重大战略,刻不容缓。大学生的自主创新能力具有实践理性,通过教育使大学生树立创新的责任感和自信心,有利于在创新实践中充分挖掘大学生的创新潜能。在创新实践中,要充分发挥大学生的主观能动性,发挥高等院校教师的指导作用。高等院校、政府、社会要创造条件,给大学生提供创新实践的机会和平台。     

“一器多用”，提高学生实践能力

实施多层次实验教学的改革思路,利用同一套实验装置,开设不同层次的实验,提高学生的实践能力和培养学生的创新能力。以物理化学实验为例说明之。     

射频电路教学中的理论与工程实践

通过对射频电路教学的特点进行分析,探讨射频电路理论学习与实验的关系。提出在理论教学中穿插以仿真软件实现的验证实验,以加强学生对理论知识的理解,同时提出将开放式实验引入到射频电路实践教学中。通过循序渐进的开放式实验,以及针对性的工程实践能力训练,使学生能够将射频电路理论学习与工程实践良好地结合起来,消除理论学习与工程实践的脱节,提高学生的理论水平以及工程实践能力。     

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.