基于多信息融合的失效DPM码识别

针对复杂生产流通过程中,传统算法无法对因防护不当和磨损污染等原因造成的金属刀具表面二维条码缺损和磨损等失效问题进行定位和识别的缺陷,设计了一个基于多信息融合的失效条码识别系统,完成刀具产品的识别和条码信息的提取.该系统利用图像传感器和重量传感器对刀具形状、残余条码纹理和重量等特征进行量化,提取高维特征向量.通过支持向量机与证据理论相结合,实现对失效条码的分类识别.实验结果表明,该系统能够对条码存在污损的刀具进行准确、快速地分类和识别,满足实际生产中的要求.     

基于D-S证据理论的金属薄壁罐焊缝缺陷检测

针对薄壁金属制罐焊缝的缺陷类型,提出两种基于机器视觉的焊缝缺陷检测方法,一种是累积灰度值波形分析法,另一种是帧差法。累积灰度值检测方法主要基于统计学原理,对焊缝部分所表现出来的统计学特征进行分析来判断焊缝是否存在缺陷;帧差法主要是根据连续两帧之差来检测是否存在焊缝缺陷。最后,通过使用Dempster-Shafer(D-S)证据理论来减少误判和漏判。实验结果表明,两种检测方法的结合使用,达到了90%以上的准确度。同时,由于算法计算量不高,对于检测的实时性要求也能得到满足。     

基于区间证据推理的多属性决策方法

针对多属性决策过程中出现属性信息的评估等级以及评估等级信任度不确定问题,提出一种区间证据推理方法。首先,采用区间评估等级以及区间评估等级信任度的形式表达评估信息的不确定性。其次,通过转换公式统一各属性评估的信任识别框架。然后,采用区间证据推理的集成公式集结区间不确定信息,处理评估等级、评估等级信任度和定量属性评估的区间不确定信息的集结问题。最后,采用期望效用理论对方案综合排序。为验证该方法的有效性,以某生鲜电商选择生鲜供应商为例,运用所提方法对区间形式的不确定评估信息进行处理,结果表明,所提方法能够处理属性评估信息的评估等级以及评估等级信任度不确定问题。     

基于云D-S证据理论的山区高速公路路段风险评判

为保障山区高速公路运营期间的行车安全,提出基于云模型和Dempster-Shafer (D-S)证据理论的山区高速公路路段风险性综合评判方法。结合以往研究和标准构建了包括道路线形、路面状况、安全设施、路桥隧情况、交通环境和服务水平6个指标的路段风险性评价体系。在此基础上,将路段风险性划分为5级并提出了指标的风险等级标准。以测点实测数据和专家评价值为依据确定指标特征值,采用云模型构建指标基本信度分配。基于D-S证据理论,利用融合规则将定性与定量指标多次融合,得到路段整体风险等级。将该模型应用到奉溪高速公路K46+800～K47+400标段风险评判中,得到路段整体风险等级隶属度向量为T=(0. 022,0. 947,0. 025,0,0,0),融合不确定度为0. 007。评价结果表明:该评测路段风险性为较低风险;基于云模型与证据理论的综合评判方法具有较好的可行性与适用性,实例评价结果与实际情况基本一致。     

“失权证据再提出”辨析

诉讼当事人双方的诉讼权利都应得到公平的维护,这不仅是正当程序的核心所在,也是司法公正的内在要求。辨析了司法实践中人们为原告撤诉后又起诉,能否再次提出上一次诉讼中未能提出的证据的问题。     

基于证据理论的信息安全管理度量

针对信息系统安全度量多指标、评价标准模糊的情况,提出了一种基于证据理论的信息安全管理度量方法,并给出了具体的度量步骤．本方法能较好地解决多样本度量不一致问题,并可有效地对度量结果进行融合,解决了目前的度量技术无法满足组织需求的问题．     

多尺度形式背景及其粗糙近似

首先提出一种新的多尺度形式背景的概念。在该背景中,随着尺度的变化,每一个属性所拥有对象呈现单调性的变化。其次,引入形式背景的粗糙近似概念,并讨论在多尺度形式背景下,不同尺度下近似集的关系。最后,在多尺度形式背景和决策多尺度形式背景下,通过借助信任函数和似然函数,研究它们在不同尺度下的关系,给出上、下近似协调集的定义。     

舰空导弹设计方案评估的证据理论模型

舰空导弹设计方案评估中存在很多不确定性。在构建舰空导弹设计方案评估指标体系的基础上,建立了证据理论评估模型,给出了具体计算步骤。仿真实例证明该方法较好地解决了评估中的不确定性问题,有一定的可行性和实用性,为优化舰空导弹设计方案提供了决策依据。     

基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策方法

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

证据理论在后勤装备保障效能评价中的应用

在装备寿命周期管理的每一个决策点上,效能评估都是正确决策的必要前提。分析了后勤装备保障效能评价中存在的许多难以量化的因素,利用专家经验等隐性知识,构建了基于证据理论的后勤装备保障效能评价体系,通过证据合成,消除控制了后勤装备保障效能评价中的不确定性,提高了评价决策的科学性。