冲突证据决策新方法及应用

冲突证据决策方法研究是证据理论重要研究课题。鉴于现有的证据理论改进方法在冲突证据决策过程中存在计算量较大,归一化过程不合理,证据组合效果不理想等一系列问题,提出基于二次组合的冲突证据决策方法。首先,提出新的基于二次组合的冲突证据决策方法的流程图;然后,提出新的乘性归一化规则,并对新的乘性归一化规则进行算例分析,验证其合理性;最后,分析现有冲突度量函数的不足,并提出新的冲突度量函数,并分析冲突度量函数的合理性。通过算例分析,并与现有证据组合规则的比较表明,所提方法不仅计算量得以改善,组合结果也得到提升。      

融合粗糙集与D-S证据理论的航空装备故障诊断

针对航空电子装备故障诊断中出现的多源诊断信息存在冲突的情况,基于粗糙集与证据理论在处理不确定问题时的优势,提出了一种融合粗糙集与证据理论的故障诊断方法.该方法利用粗糙集将信息源给出的诊断数据转化为证据理论中的mass函数,进行结果融合.同时,该方法给出边界粗糙熵的定义,并基于边界粗糙熵获得反映各信息源在诊断融合过程中重要度的动态权重参数,提出一种新的证据理论的冲突合成规则.仿真实验表明,该方法可以有效地提升诊断信息融合结果的准确性,在航空电子装备故障诊断方面有较好的实用价值.      

证据源权重的计算及其在证据融合中的应用

证据融合是提高目标识别准确性的有效方法.为了解决高度冲突证据融合时产生不合理结果的问题,提出了证据源权重的评定原则.引入了证据距离的概念,根据证据源权重的评定原则,提出了证据源权重的计算方法,实现了对各传感器证据的按权相加修正,从而在信息融合之前消除了冲突证据,避免了不合理结果的产生.为了有效利用先验知识,提高目标识别的效率,分两种情况设计了证据融合的方案,并进行了融合复杂性分析.分别对两种证据融合方案进行了仿真试验并进行了比较分析,仿真结果验证了使用证据融合进行目标识别的有效性.     

面向冲突证据的改进DS证据理论算法

DS证据理论在处理不确定信息上的优势在各个领域得到广泛应用。针对传统DS(Dempster-Shafer)存在的证据冲突问题，提出了一种改进的DS证据理论算法。首先，结合皮尔逊相关系数的相关性限制和融合过程零因子的修正，较大程度上减少分配与整体非相关证据体的权值，修正证据体的整体重要程度；然后，按照修正后的基本概率分布(BPA)进行DS组合规则计算，得到融合结果。在解决常见冲突证据和证据体融合数量等方面与其他改进DS证据理论算法进行比较，所提算法收敛速度更快，融合的可信命题基本概率结果更高，因而验证了算法的有效性。      

基于DS证据理论的航天设备寿命预测方法

以动量轮为研究对象,提出一种基于D S证据理论和Bayes理论的信息融合及寿命预测方法。首先,挖掘多个寿命信息源的内、外部信息作为Bayes多源验前信息,并构建证据集合;其次,利用合成规则对证据集合进行合成,得到合理的验前融合权重的分配结果;然后,利用Bayes方法求解寿命参数的融合验后分布,并计算寿命参数的估计值;最后,根据参数估计值预测设备的剩余寿命。仿真结果表明,基于多源寿命信息融合的预测结果与单一来源的寿命预测结果相比,更加接近于设备的真实寿命信息。     

基于证据理论的潜艇舱室综合环境质量评价

以我国核潜艇舱室环境为研究对象,开展综合环境质量评价研究.经分析确定与潜艇舱室环境质量相关的影响因素主要包括温度、湿度、空气污染物、颗粒状污染物、微生物及噪声.为克服上述多评价因素之间的多项性和不确定性,提出采用基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的潜艇舱室综合环境质量评价方法.该方法是在层次分析法的基础上,引入证据理论,利用D-S合成公式对不同权重的多个专家评价信息进行合成.该方法能够有效综合多个不同权威评价专家的不确定性评价意见,提高评价结果可信度.      

基于SVM的低空飞行冲突探测改进模型

为保障通航飞行器在低空空域的飞行安全,提出了一种基于支持向量机（SVM）的飞行冲突探测改进模型。首先,建立适应于飞行器的保护区。然后,利用改进型ID3决策树算法将搜索空间降低到局部的方法筛选具有潜在飞行冲突的飞行器,并利用随机森林（RF）选择合适训练集。最后,利用tanh函数优化容易饱和的sigmoid函数对SVM分类结果的概率映射。通过仿真验证和对比分析,结果表明:利用基于密度聚类的DBSACN算法去除异常点,将剔除产生误报和虚报的数据作为训练集优化SVM分类器,改进的飞行冲突探测模型的误报率和虚报率分别降低了0.6%和1.9%,算法执行效率得到提高,而且具有较好的抗干扰能力与稳定性。      

基于多信号流图的诊断贝叶斯网络建模

多信号流图与贝叶斯网络是两种不同的建模方法,对两种建模方法的异同分析表明多信号流图到贝叶斯网络的转化是可行的.为了降低诊断贝叶斯网络模型的开发费用,提出了一种基于多信号流图的诊断贝叶斯网络建模方法,从模型结构和模型参数两个方面论述了多信号流图向诊断贝叶斯网络的转化方法.依据该方法生成的诊断贝叶斯网络模型具有应对复杂系统故障诊断的证据冲突及不确定性问题的优点.实验证明所获得的诊断贝叶斯网络模型的诊断准确性与多信号流图模型一致.     

基于D-S证据理论的知识融合及其应用

知识融合是上世纪末提出的一种新概念,它不但能够融合数据、信息,而且还可对方法、经验,甚至人的思想进行融合.针对企业失败预警问题,提出了一种基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论的新的知识融合方法,该方法主要包括数学建模、知识融合以及结果分析与决策三个步骤.给出了基于D-S证据理论知识融合方法的具体实现:提出了一种数学建模方法,将信息熵的概念引入到基础概率分配的确定中;针对企业失败预警问题,推导了基于D-S证据组合理论的知识融合公式;提出了一种简洁的融合结果分析与决策方法.最后通过对具有典型企业风险特性的两个上市公司进行分析和处理,验证提出的基于D-S证据理论的知识融合方法的有效性.结果表明,该方法能有效降低企业失败预警方法的不确定性.      

用于卫星姿态机动控制的一种自适应模糊控制器

卫星的姿态机动控制要求机动快速和较强鲁棒性.纯模糊控制器响应快、鲁棒性好,能够方便地应用人的智能,但是模糊规则库的构建需要预先获取足够的语言信息.从Lyapunov函数出发设计了一个稳定的直接型自适应模糊姿态机动控制系统,控制器能够在初始语言信息很少的条件下通过自适应律调整语言信息参数而得到合适的模糊规则,使控制器具有更强的适应能力.数学仿真比较了在完全没有语言信息和有一条语言信息的情况下控制系统的表现,表明仅有一条语言信息时控制系统性能就能够显示得十分出色.最后,仿真结果证实了自适应模糊控制器良好的鲁棒性.      

Glacier mapping based on rough set theory in the Manas River watershed

Precise glacier information is important for assessing climate change in remote mountain areas. To obtain more accurate glacier mapping, rough set theory, which can deal with vague and uncertainty information, was introduced to obtain optimal knowledge rules for glacier mapping. Optical images, thermal infrared band data, texture information and morphometric parameters were combined to build a decision table used in our proposed rough set theory method. After discretizing the real value attributes, decision rules were calculated through the decision rule generation algorithm for glacier mapping. A decision classifier based on the generated rules classified the multispectral image into glacier and non-glacier areas. The result of maximum likelihood classification (MLC) was used to compare with the result of the classification based on the rough set theory. Confusion matrix and visual interpretation were used to evaluate the overall accuracy of the results of the two methods. The accuracies of the rough set method and maximum likelihood classification were compared, yielding overall accuracies of 94.15% and 93.88%, respectively. It showed the area difference based on rough set was smaller by comparing the glacier areas of the rough set method and MLC with visual interpreter, respectively. The high accuracy for glacier mapping and the small area difference for glacier based on rough set theory demonstrated that this method was effective and promising for glacier mapping.     

DS/FH混合系统快速同步的研究

对于DS(Direct Sequence)/FH(Frequency Hopping)混合系统,提出了一种快速同步方案.同步包括捕获和跟踪两个阶段,在捕获阶段,利用快速频率识别方法对接收信号频率进行估计,实现混合系统的快速捕获;在跟踪阶段,根据获得的接收信号频率信息,等待在某一个特定的频率,通过直扩信号的捕获、跟踪、解调过程,获取接收信号的跳频同步信息,从而实现混合系统的快速同步.建立了DS/FH混合系统同步过程的数学模型,推导出采用该方案平均捕获时间表达式以及等待搜索同步法平均捕获时间计算公式.在高斯白噪声环境下,仿真结果证明了方案的有效性,在E_c/N₀=-15?dB时,通过合适的门限选取,混合系统的最小平均捕获时间可以缩短为一般常用等待搜索同步法的1/4.     

基于模糊关联分类器的民机超限事件诊断方法

现有的民用飞机超限事件智能诊断模型大多属于“黑盒”模型,不利于分析超限事件发生的原因.为此提出了一种基于模糊关联分类器(FAC,Fuzzy Associative Classifier)的民用飞机超限事件诊断方法.该方法抽取发生超限事件时对应的QAR(Quick Access Recorder)参数快照取值,采用模糊C均值(FCM,Fuzzy C-Means)聚类算法对抽取的QAR参数取值模糊预处理,然后基于Apriori算法生成模糊关联分类规则库,并由遗传算法对其进行裁剪,结合模糊分类推理方法形成FAC.采用B737-800实际样本数据进行了验证.实验结果表明,所提出的FAC能有效诊断超限事件,FAC识别超限事件的错误率与最小二乘支持向量机(LS-SVM,Least Squares Support Vector Machine)模型相当,但其解释性方面优于LS-SVM.