基于高度冲突专家意见融合的水利工程应急决策

为解决D-S(Dempster-Shafer)证据理论无法有效集结高冲突专家意见对水利工程应急决策结果的影响,提出了基于Lance距离和信息熵改进D-S证据理论的水利工程应急决策中的专家意见融合方法。首先,利用改进的直觉模糊熵计算属性权重,充分考虑了决策信息的模糊性,得到各专家对方案的Mass函数;然后,使用Lance距离衡量任意两个专家之间的冲突和差异性得到评价证据的可信度,使用信息熵描述专家决策时的随机性问题得到评价证据的不确定度,并将二者折扣处理后得到专家综合权重,保证修正权重的准确合理;最后使用D-S证据组合规则计算修正后各专家对方案的Mass函数,得到最终决策结果。通过实例分析及方法对比验证了模型的有效性,结果表明,提出的方法可以有效集结高度冲突专家意见,与其他方法相比融合结果精度更高,考虑问题更为科学有效,可为水利工程应急决策提供依据。     

基于改进证据理论的群决策专家意见集结方法

针对Demsper组合规则无法有效集结群决策中高冲突专家意见的局限,提出了利用冲突系数和Jousselme距离综合表示证据冲突程度进而通过证据冲突度计算专家客观权重的方法,采用经典的Demsper组合规则对经权重修正后的专家意见进行了集结;提出了一种新的可能度计算公式及基于可能度的信任区间的决策方法。数值实例表明:提出的方法可以有效集结高冲突专家意见,与几种改进方法相比收敛效果更好。基于可能度的信任区间法与最大信任函数法和最大似真函数法相比,决策结果更加科学。     

证据理论及其在目标识别中的应用

随着防空作战环境的日益复杂,快速准确地进行空中目标识别显得尤为重要。多元信息融合为目标识别提供了一个新的思路,信息融合可在像素级、特征级及决策级3个层次上进行。基于证据推理的决策级融合以其在自动目标识别中特有的优势而成为研究的热点。为了解决Dempster组合规则在高冲突证据下存在的问题,对组合规则的思想进行了分析;讨论了针对该组合规则的两大主流修正方向:基于修正证据源的改进措施和基于修正Dempster组合规则的方法一些改进措施;针对空中目标识别问题,提出了综合运用各种改进思想的融合方法,给出了识别过程的流程图,算例结果表明本文方法的有效性。     

基于残缺语言区间信息的多属性群决策

针对属性权重为语言变量、评价信息为残缺语言区间信息的多属性群决策问题,提出了基于改进的模糊区间证据推理的分析方法.首先给出了残缺信息的随机变量表示方法,并根据专家在决策中的重要程度,将专家给出的决策矩阵组合成信任度矩阵,然后采用所提出的改进的模糊区间证据推理方法求得各方案的分布式评价值.计算各方案的模糊评价值,给出方案排序方法.最后给出了一个算例,证明了所提方法的有效性.     

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.     

基于修改模型的冲突证据组合方法

针对冲突证据的组合问题,提出一种基于修改模型的冲突证据组合方法.该方法具有以下特点:①只修改模型,不改变Dempster组合规则的结构.②考虑焦元属性之间及证据之间的相互关联性,引入距离函数,确定证据的权值,将平均证据代替冲突证据,减少冲突证据在组合规则中的作用,降低干扰对最终融合结果的影响;同时充分利用原始证据信息,提高了组合结果收敛到正确目标的效率.③能够解决一般冲突、一票否决、鲁棒性等冲突证据的组合问题.④认为冲突证据也是一种信息,加以利用,避免证据有效信息的损失.通过实验,验证了所提出方法的有效性.     

基于区间二型模糊多粒度证据融合方法的钢铁行业耗能决策

为了探索区间二型模糊背景下的多属性群决策方法，以多粒度概率粗糙集为基础，结合MULTIMOORA(Multi-Objective Optimization by Ratio Analysis Plus the Full Multi-Plicative Form)与证据融合理论，发展了一种基于区间二型模糊信息的多粒度证据融合决策模型.首先，提出多粒度区间二型模糊概率粗糙集模型；然后，通过离差最大化法和熵权法计算决策者权重和属性权重，依据多粒度概率粗糙集和MULTIMOORA法建立区间二型模糊多属性群决策模型，通过源自D-S证据理论的证据融合方法融合得出决策结果 .通过钢铁行业耗能的实例，证明提出方法的可行性与有效性，总体上，提出的决策模型具备一定的容错力，有助于获得强解释力的稳健型决策结果 .     

一种改进的证据推理组合规则

提出了一种新的证据理论组合规则，综合考虑了支持信息和冲突信息对合成结果的影响。在求出各个证据之间局部冲突之后，利用各个证据的可信度得到系统的全局冲突；以全局冲突作为参量定义了一个冲突证据有效性系数，该系数反映了冲突信息对最终融合结果的影响。算例验证结果表明，新的组合规则能够有效地处理证据中的冲突信息，得出合理的融合结果。     

信度决策树中推理策略的改进

指出现有信度决策树中推理算法的不足之处,给出了一种新的基于规则的推理算法.新算法充分利用信度函数理论处理不确定信息的优势,采用折扣规则修正叶节点的输出,考虑了测试属性权重对分类结果的影响,提高了分类的精度和可靠性.针对现有证据组合规则处理冲突证据的不足,提出了一种新的证据组合规则,可以将相对可信度等信息有效融入证据组合过程.     

基于Petri网与D-S证据理论的电力系统故障诊断

针对电力系统继电保护故障,利用概率Petri网对电力系统进行建模,获取有效的故障信息,并运用DS(Dempster-Shafer)证据理论对信息进行融合,得出诊断结果.针对传统D-S证据理论在处理冲突证据时会存在结果与源证据相悖的问题,在加权平均法的基础上提出一种改进的融合方法,根据各个证据到平均证据的距离与证据权重大小成反比的关系,计算每个证据的权重,再进行加权平均,最后利用D-S组合规则进行迭代计算.与传统方法相比,本文方法拥有更好的融合效果和更高的效率.仿真结果验证了改进方法的有效性.     

考虑融合权重优化与冲突信息来源的大坝安全综合评价方法

证据理论基于各监测项目及监测点数据进行大坝安全综合评价。然而,已有研究多采用Euclid距离等传统距离度量方法确定证据体的融合权重,且未考虑冲突信息来源,存在综合评价结果准确性较差的问题。针对以上问题,该文提出考虑融合权重优化与冲突信息来源的大坝安全综合评价方法。基于监测点-监测项目-监测类型的大坝安全评价信息融合层次结构,提出基于卡方散度与Shannon熵的证据体距离度量方法,获取监测点和监测项目层级的客观融合权重,克服已有方法未充分考虑证据体离散程度和不确定性的不足,提高了评价结果的可靠性。在监测类型层级采用乘积标度法计算主观融合权重,充分考虑专家经验,避免基于距离度量方法产生不合理权重(例如变形的权重小于环境量的权重);鉴于数据粗差是冲突信息的主要来源,提出基于鲁棒加权回归的季节趋势分解(STL)-孤立森林(iForest)算法作为数据粗差剔除方法,以消除冲突信息对评价结果的影响。工程应用结果表明：与基于Euclid距离度量、未考虑粗差剔除的证据理论方法相比,所提方法可靠性更高。     

“一带一路”视角下基于模糊证据推理的物流园区选址方法

基于模糊理论和证据推理理论提出了一种基于模糊证据推理的物流园区选址方法.该方法首先确定"一带一路"下物流园区选址的评价维度,然后采用专家评分的方式得到每个备选选址在不同维度上的模糊评分,接着采用模糊Dempster-Shafer规则将备选方案在不同维度上的得分进行集成,最后根据综合得分鉴别出最优的备选方案.本文提出的园区选址方法是证据推理理论在物流园区选址问题上的一种新的尝试,旨为企业界和相关政府主管部门进行"一带一路"物流园区选址决策提供新的支撑工具.     

基于局部冲突分配策略的证据理论组合规则

提出了一种基于局部冲突分配策略的组合规则，冲突主要分配给产生冲突的焦元，且分配给焦元的冲突大小取决干焦元的平均信度和证据的可信度。计算结果表明，新的组合规则不仅能够解决高度冲突证据的组合问题，而且能够从证据中提取更多的信息，使组合结果更为合理。     

基于DS证据的信息融合算法多指标融合

在雷达跟踪中,算法方案的综合评价可通过DS证据理论进行多属性融合。而在实际应用中存在部分指标缺失等问题,导致证据间出现高冲突,使得原始DS证据合成方法失效。在分析了多指标融合中由于3类信息不完整而导致的高冲突证据后,提出了将算法方案的综合评价作为群体证据,把单个证据与群体证据之间的模糊距离作为证据融合权重,基于权重改进DS证据合成方法,解决了高冲突证据下的多属性融合。实验结果表明基于群体证据模糊距离的DS证据合成方法可以较好地解决雷达跟踪中算法方案综合评价问题。     

基于证据理论的单一故障诊断方法比较研究

为了比较和研究证据理论中Dempster,Yager,PCR5三种组合规则的融合效果,构建多源传感器故障诊断识别框架,利用已有实验数据分别对基于3种组合规则融合多传感器信息诊断单一故障的过程进行仿真,并采用信息熵作为不确定性量度.结合融合后的基本概率分配函数和故障判定结果对各组合规则的融合效果进行定量比较、分析和评价.结果表明:3种组合规则均能够融合多传感器信息对所选的单一故障实现诊断,其中,Dempster组合规则的诊断结果具有最低的不确定性,Yager组合规则的效果相对较差.该研究对证据理论组合规则在冲突不明显时的融合效果进行了定量分析,是对已有定性分析研究的验证和补充.     

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。     

基于专家信任度的弹道导弹目标识别方法

为了改进弹道导弹目标识别过程中多传感器系统传输数据容易产生冲突,以及现有D-S改进算法对冲突证据与不冲突证据难以统一融合的问题,提出了基于专家信任度的弹道导弹目标识别算法,并给出了基于专家信任度的弹道导弹目标识别系统模型和专家知识库模型。新算法将收集到的证据分为冲突证据和不冲突证据,冲突证据集采用专家评判系统进行评判,不冲突证据采用传统D-S理论进行融合,然后将两者得到的结果进行再融合,得到决策结果。实例分析表明,与现有方法相比,新方法不仅能够在证据一致性很好时具有很高的精度,而且当证据高度冲突时也具有很好的融合效果。     

基于多属性群决策的柴油机故障证据融合方法

鉴于复杂机械系统中故障信息的不完备及不确定性造成证据理论在故障诊断决策级阶段融合的准确性问题,提出基于多属性群决策的故障证据融合方法.利用多属性群决策的属性分析,计算基于元素属性集合的决策体差异权重,以减小融合证据源的差异;结合柴油机目标故障的相似依赖关系,利用目标故障的可信度权重对冲突焦元信息再分配,旨在提高证据融合的准确性.对R6105AZLD柴油机台架试验结果表明:本文方法可大幅提高诊断准确度和鲁棒性.     

存在证据冲突的临近空间飞行器遥测数据相关性评价与融合方法

为了解决单一的相关性分析方法在分析临近空间飞行器遥测数据时存在局限性以及证据冲突问题,在相关系数分析评价与优势组合的基础上,提出了基于支持因子的证据理论融合算法。首先分别利用Pearson相关系数、Spearman相关系数与距离相关系数对遥测数据进行相关性评价分析,表明3种相关系数可优势互补。其次,建立了基于支持因子的证据理论融合算法,实现证据的冲突基本概率赋值函数分配,避免Dempster-Shafer证据理论(D-S证据理论)的一票否决和合成规则失效问题。最后,利用3种相关系数构造相关性证据并开展遥测数据相关性分析实验。结果表明：基于支持因子的证据理论融合方法能使Pearson相关系数、Spearman相关系数与距离相关系数的证据融合更加合理;在证据冲突大的情况下,相比相容系数的证据理论融合方法,相关概率计算结果准确度提高约6.55%,能更有效地处理证据冲突问题。     

融合支持度和不确定度的D-S证据理论及应用

为解决Dempster-Shafer (D-S)证据理论在处理冲突证据时,融合结果与事实相悖的问题,提出了一种新的冲突证据组合方法。首先,对Spearman相关系数进行改进并计算证据间的支持度,对原证据体进行第一次修正;然后,结合基于定积分的区间距离的优势,针对证据的不确定度进行分析,确定了新的折扣系数,对原证据体进行二次修正;最后,使用Dempster组合规则得到融合结果。算例分析表明,所提方法能有效地融合冲突证据,较经典改进算法有较高的基本概率分配。将所提方法用于碳/碳复合材料沉积数据,建立了一种基于改进D-S证据理论的碳/碳复合材料沉积质量预测模型,较几个经典分类器和已有的基于D-S证据理论的预测模型准确率提高了5%～13%,验证了方法的有效性。