多源信息搏弈融合模型的研究及其在ETC中的应用

将搏弈论与信息融合技术相结合,针对多源信息冲突环境下的信息融合问题,提出了一种新的通用型融合功能模型多源信息搏弈融合功能模型.该模型在搏弈思想指导下,把局中人、对策和支付作为模型的基本要素,把目标识别或局势评估作为模型的核心功能,把融合中的冲突与合作视为多源信息以不同策略进行的交互搏弈.针对不确定性环境下的态势评估或目标识别,提出了以贝叶斯网络为基础的问题表示及求解方法.在应用中,将博弈融合模型及算法应用于ETC电子不停车收费中的车辆身份识别.实验表明,在车辆身份的识别过程中,博弈融合模型优于传统的信息融合方法,并能有效地改善识别结果,从而验证了博弈融合模型及其算法的有效性和具体应用价值.     

油藏预测中的贝叶斯网络融合方法

针对油藏分布预测的问题,提出了一个贝叶斯网络融合模型并设计了相应的算法.数据预处理时,为消除对地质、测井、钻井等多个专业和领域的数据分类所产生的误差,采用了数据聚类分析中k-平均算法,并针对专业领域数据的特点对算法进行了扩充与优化.最后,融合中心将贝叶斯网络输出的客观概率知识与领域专家知识进行主观融合,得出结论.实验表明,这一方法解决了油藏问题研究中传统方法(单一神经元网络模型方法)设计困难,训练周期长、速度慢,分类结果不精确等缺点,可以满足油藏分布预测的要求.     

一种基于贝叶斯网络的故障预测方法

为了研究故障在复杂工程系统中的传播机制,根据关键节点的状态异常信息预测系统发生故障的概率,提出一种基于贝叶斯网络的故障预测方法.根据工程系统自身固有的网络拓扑结构,构建了多层贝叶斯网络模型,利用定性趋势分析法将时间信息融入网络节点中,使得网络具有处理时序信息的能力,便于进行故障传播机理分析和故障预测.提出了基于元器件健康度的根节点故障概率确定方法,针对完备数据集和非完备数据集,选择不同的参数学习方法确定贝叶斯网络的条件概率表,采用多树传播算法进行联合概率推理,由系统根节点运行状态推测其余节点的故障概率.算法在Quanser三自由度四旋翼直升机上进行了仿真应用,结果验证了该方法的可行性和有效性.     

信息融合与贝叶斯集成的船用中高速发动机磨损故障诊断

为了解决船用中高速发动机磨损故障诊断准确率偏低的问题,提出多源信息融合与贝叶斯网络集成的磨损故障诊断方法。利用贝叶斯参数估计算法进行多源故障征兆信息融合,通过大量发动机磨损故障实测数据,结合该领域专家知识,建构贝叶斯磨损故障诊断网络,并建立朴素贝叶斯分类器,简化融合结果,最终通过最大后验概率估计值识别磨损故障模式。经实际故障案例计算分析,验证了该诊断方法的有效性及网络模型建构的准确性。     

基于改进贝叶斯网络和Hausdorff距离的电网故障诊断

针对解决复杂故障情况下依靠单一开关量信息诊断可靠性差的问题,提出了一种基于改进贝叶斯网络和Hausdorff距离的多源信息融合的电网故障诊断方法.结合关联规则建立元件的贝叶斯网络模型,完成从保护装置动作的开关量信息到元件静态故障度的转化;在此基础上引入Hausdorff距离算法将元件两端的电流暂态幅值差异转化为暂态故障...     

基于时效性分析的动态贝叶斯网络故障诊断方法

针对柴油机多源信息故障诊断中,由传感器采集的不确定性信息造成的融合误差问题,从多源传感器信息时效性角度,提出一种基于信息时效性机会窗口的动态贝叶斯网络故障诊断方法.首先,根据多源传感器不确定性信息的变化规律建立信息时效性机会窗口,计算得到目标状态偏离信息;其次,利用目标状态偏离信息动态调节贝叶斯网络观测节点信息效用,降低不确定性信息对融合误差的影响.R6105AZLD柴油机台架试验表明,引入该方法后故障诊断灵敏度增强,故障后验概率的对比差距提高到35%.     

自适应安全分析和监测系统机理分析

对探测具有低信噪比特征的恐怖分子活动问题,其中包括"恶性的"或("恐怖分子活动")交易和嘈杂的("良性的")交易,提出了以隐马尔可夫模型和动态贝叶斯网络为基础的自适应安全分析和监测系统,用于帮助情报人员识别恐怖威胁,预测恐怖分子的可能活动.作为一种以交易为基础的分析工具,类似于有噪声背景的目标跟踪问题,将一系列在现实交易中可疑的人、地方和事情作为数据输入,利用隐马尔可夫模型,在前置变量法和时序似然比探测算法的基础上,提供描述恐怖分子网络节点状态的部分(不完整)观测数据的软性证据;构建分层贝叶斯网络,软性证据以可能性信息形式从隐马尔可夫模型传送到贝叶斯网络进行信息融合,用于升级贝叶斯网络的推理.和反恐网络模型相结合,自适应安全分析和监测系统收集、共享、识别信息,并且评价和预测恐怖分子网络的状态,为抑制可能的恐怖威胁给出可行性建议.     

基于威胁博弈理论的决策级融合模型

针对多传感器信息融合系统中普遍存在的冲突信息环境下的融合系统决策问题,提出了一种新的基于威胁博弈的决策级信息融合模型·该模型将冲突环境下的融合过程视为局部决策空间、策略空间和全局决策空间上的变换过程,并以此构建融合中心的一种结构模型·在融合算法的研究中,以威胁博弈的算法实现融合中心的多传感器交互决策·在应用中将该模型用于丰满水电仿真系统调速器PID模型的参数在线调整·经现场应用表明,该模型可以有效地解决原PID模型参数整定困难而导致的系统转速和频率振荡等问题·     

基于主观贝叶斯多传感器数据融合的AGV精确定位研究

针对室内自动导引运输车（Automated Guided Vehicle,AGV）定位偏差大、精度不足的问题，提出了一种基于主观贝叶斯网络的传感器数据融合定位方法.该方法首先结合卡尔曼滤波模型，对不同传感器的数据进行滤波处理，并通过主观贝叶斯网络模型计算信息增益大小，从而自主地选择传感器数据；再将选择的传感器数据进行融合；最后根据融合后的传感器信息进行AGV位置状态更新，获得更精确的AGV位姿信息.仿真实验结果表明，在室内实验环境中，主观贝叶斯网络融合算法能够实现多传感器的数据互补.与RUKF算法相比，该方法的均方根误差缩小到了0.17 m，定位精度提高了43.6%，定位时间缩短了0.071 s，效率提高了4.5%，数据稳定性提高了47.8%，其定位偏差明显小于单传感器的定位偏差，证明了该方法的有效性.     

基于小数据集贝叶斯网络建模的偏差源诊断方法

针对装配过程尺寸偏差的小样本检测条件,提出了基于条件独立性检验的结构学习算法,结合柔性装配偏差关系模型,推导了贝叶斯网络子节点的先验条件概率,将小数据集与先验概率融合并获得贝叶斯网络参数,实现了装配偏差影响因素的贝叶斯网络建模,并用于某车型侧围装配过程的偏差源诊断.结果表明,所提出的偏差源诊断方法具有较高的准确性.     

多特征博弈的目标跟踪算法

针对视觉目标跟踪领域中,采用单一特征的跟踪算法鲁棒性较差的问题,提出一种基于博弈论思想的多特征融合目标跟踪算法。在Mean Shift视觉跟踪框架下,将目标的颜色特征和运动特征作为两个博弈者,通过寻求二者博弈的纳什均衡,使不同特征对跟踪结果的贡献达到最佳平衡,进而更好地体现特征融合的优势。实验结果表明,该算法对目标剧烈运动、遮挡和背景多运动物干扰有较强的鲁棒性。通过基于博弈论的多特征融合方式在传统Mean Shift算法的基础上提出新算法,算法具有较好的跟踪性能。     

基于博弈论的WiMAX接纳控制算法研究

为了使WiMAX无线城域网能够很好地支持多种业务,提出了一种基于博弈论的接纳控制算法.该算法在新连接和基站之间建立了一个非合作二人博弈模型,并根据纳什均衡决定对新连接的接纳与否.最后与传统的静态和动态算法相比较.仿真结果表明,该算法在保持较高资源利用率的同时,能够很好地保证不同业务流的QoS.     

基于仿真的博弈系统优化策略研究

以石头剪刀布博弈系统为例,提出一种新的理论方法优化该系统,目的是在不受其他因素影响下最大化玩家获得的收益,这种新方法即凸优化.引入非零和矩阵建立凸优化算法模型,定量地创建了石头剪刀布博弈系统收益方程,这种方法前人鲜有研究.创新地提出了博弈系统最优值的临界方程即鞍点方程,并用强对偶理论证明了该方程的正确性.重点研究凸优化中的Newton算法对石头剪刀布博弈系统进行数据仿真和最大化玩家获得的收益.仿真结果表明,数值结果与理论假设相一致,验证了该方法的可行性和正确性.该研究对于理解博弈系统和应用凸优化具有十分重要的意义.     

匹配博弈理论及其发展

匹配是市场的重要功能之一，匹配博弈理论运用博弈理论研究现实双方市场的稳定、及因缺乏稳定而失灵问题。2012诺贝尔经济学奖颁给了匹配博弈理论的创立者和推广应用者，然而国内对匹配博弈理论的研究几乎空白。鉴于此，本文系统介绍了匹配博弈理论的基本模型和算法，梳理了其应用领域及发展情况，并指出了未来的研究方向。     

BeO分子基态（X^1∑^＋）的结构与势能函数的理论研究

采用量子力学abinitio从头算,运用Gaussian03软件包中的三种方法结合不同基组优化计算了BeO分子基态（X^1∑^＋）的结构,选用二次组态相互作用QCISD（T）方法结合、6-311＋＋G＊＊（3af,3N）基组对BeO分子基态（X^1∑^＋）进行了单点能扫描计算;用Murrell-Sorbie函数表示分子解析势能函数,得出了相关系数和力常数,并计算出了BeO分子的光谱数据（ωe、ωeXe、Be、αe、De）,结果与实验光谱数据吻合较好。     

客户驱动的硫化车间非合作博弈生产调度研究

以客户利益为核心,建立客户驱动的非合作博弈的硫化车间多目标调度模型,将制造任务、硫化机映射到博弈模型中,将客户订单的完工时间和硫化成本组合形成收益函数,将模型的求解转化为对Nash均衡点的求解,设计遗传算法对非合作博弈模型的Nash均衡点进行有效求解,通过求解结果验证模型的正确性。     

多小区认知无线电网络中基于非合作博弈的功率控制算法

功率控制技术是认知无线电网络的关键技术之一。本文对多小区认知无线电网络进行分析,建立非合作博弈模型,提出一种新的适用于多小区认知无线电网络基于非合作博弈的功率控制算法,分析指出了该算法存在唯一的纳什均衡,并通过数值仿真分析了该算法的性能,用户可以以相对较低的发射功率获得较高的效用和服务质量,具有一定的实用性。     

非合作流速与拥塞控制博弈的应用

针对Internet用户的贪婪行为,引入非合作博弈理论,为非合作网络中的流速与拥塞控制行为建立模型,论证了上述博弈模型中Nash均衡点的存在性和惟一性.在分析了求解Nash均衡点解析解的基础上,设计实现了一种分布式流速控制算法(FCAG-SL).仿真实验表明,FCAG-SL算法具有良好的收敛性,应用流可以获得比其他拥塞控制算法更高的效用和整个系统的效用,验证了算法的可行性和有效性.