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.      

多源知识融合处理算法

多源知识融合可有效提高判决结果的可靠性和置信度.借鉴信息融合的思路,分析了知识融合方法和一般模型.重点讨论了基于Bayes准则、基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论以及基于模糊集理论的知识融合算法,给出了基于3种知识融合算法的具体处理步骤,并从算法特点和适用性、实用性等方面对3种知识融合算法性能进行了对比分析.通过知识融合在合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)图像融合中应用的仿真实验,验证了知识融合算法的有效性.     

独立电源多智能体信息融合故障诊断方法

对独立电源系统进行故障诊断与预测研究是保证整个复杂运动装置系统安全性工程的重要环节.分析了目前独立电源故障诊断系统中存在的问题,提出采用多传感器信息融合和多智能体技术相结合的方法来提高故障诊断的可靠性和系统的扩展性.利用智能体的自主性、分布性和协作性,构建了独立电源多智能体信息融合故障诊断系统.根据独立电源故障征兆的特点,将D-S(Dempster-Shafer)证据理论引入到多神经网络的诊断结果融合技术中,阐述了多神经网络局部诊断智能体和D-S证据理论融合诊断智能体的具体实现方法.最后,以某型航空电源故障诊断为例,给出了故障实例的诊断仿真,结果表明该方法可有效提高诊断可信度.     

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D-S证据理论的GPS/MM组合系统车辆定位算法

根据分段、特征提取等地图匹配关键技术探讨了地图匹配的一般原理,提出了基于D-S证据推理理论的GPS(Global Positioning System)/MM(Map Matching)组合算法,提高了GPS单点定位精度.仿真结果和跑车实验验证结果表明上述方法是行之有效的.地图匹配算法不增加系统的硬件成本,对目前广泛应用的车载GPS导航定位系统是一个有效的解决方案.      

证据理论和神经网络结合的目标识别方法

提出用证据理论和神经网络结合的高分辨率雷达(HRR)目标识别方法,即首先把多个目标高分辨一维距离像送入学习矢量量化神经网络,进行目标类证据估计;然后用D-S证据理论对各次估计结果进行融合.提出了连续特征空间离散化及类支持度构造的方法,并分析了神经网络识别的误差原因.仿真实验结果表明,这种方法的输出正确识别率比仅仅使用矢量量化神经网络有较大的改善,抗噪能力也有所提高.     

神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究

基于D-S(Dempster-Shafer)证据理论,比较和研究了相关数据和不相关数据的融合方法,分析了多传感器数据融合的算法:集中式融合算法和分布式融合算法.经过实验证明,执行分布式有反馈融合算法时的效果最好.然后利用该算法,提出了和线性内插神经网络相结合的识别方法.利用4种飞机的步进频率雷达的高分辨率一维距离像,将神经网络的识别结果作为证据分别送入传感器进行融合,进行识别研究.实验证明,与单纯利用神经网络的方法比较,目标的正确识别率得到了改善.     

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.     

考虑分布参数依赖的风险混合不确定性分析方法

在定量化风险评估中,针对变量分布参数存在依赖时的混合不确定性传播问题,提出一种考虑分布参数完全依赖、部分依赖以及独立传播情形的双层混合不确定性刻画与传播框架,内外层分布参数不确定性分别用概率分布与可能性分布刻画,采用蒙特卡罗模拟法与模糊扩展原则相结合的数值求解方法。针对认知不确定性分布参数依赖性,构建了统一的认知不确定性分布参数依赖性模型,并给出依赖性系数的概念。为实现认知不确定性分布参数独立性采样,设计了基于D-S证据理论与随机集相结合的不确定性传播算法,相比于概率刻画下的双层蒙特卡罗方法,计算代价有效降低。以某型氢氧发动机贮箱共底漏气率为算例,验证本文方法的有效性与可行性。     

基于MDP的诊断策略构建方法

针对传统方法忽略测试通过的不确定性因素,缺乏长周期寻优机制,难以在复杂测试系统中生成全局最优诊断策略的问题,提出了一种基于马尔可夫决策过程(MDP)的诊断策略构建方法。该方法将故障检测、隔离的过程表述为系统故障状态的马尔可夫过程,通过引入折扣因子与目标权重,构造了综合效用准则函数的无限折扣模型,并利用策略迭代算法求解出全局平稳最优诊断策略。实例表明,该方法充分考虑了测试通过的不确定性,可实现全局平稳策略寻优,能够有效地指导测试系统实现快速故障检测和隔离。      

基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估方法

将辐射源威胁评估作为多属性决策问题进行处理时，侦察方无法获取敌方辐射源的所有信息，而逼近理想解排序（TOPSIS）法在处理“贫信息”问题时很难得到完美结果，而且其仅仅考虑指标之间的欧氏距离，无法反映各指标间的关联性。针对TOPSIS法存在的问题，将灰色关联分析（GRA）和TOPSIS法结合，提出一种基于博弈论的GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型。在构建辐射源目标综合评价指标体系的基础上，运用博弈论（GT）思想将区间层次分析法（IAHP）所得主观权重和信息熵所得客观权重进行组合得到综合权重，能够较大程度减少单独赋权带来的信息损失。在基于GRA-TOPSIS辐射源威胁评估模型下，构建了关于战场态势的决策信息系统，通过与传统TOPSIS法进行对比仿真，验证了所提方法的有效性，有助于对辐射源进行更精细准确地排序。      

瞬态平面热源法热物理性能测量准确度和适用范围的标定——常温下标准Pyroceram 9606材料热物理性能测量

瞬态平面热源法作为一种非稳态热物理性能测试技术,其测量范围、测量准确度和试验参数的确定是正确评价和应用这种测试技术的前提条件。详细介绍了瞬态平面热源法的测量原理以及常温下的测量装置,描述了采用Pyroceram 9606热物理性能标准材料研究瞬态平面热源法在实际测试中各种试验参数对测量准确度的影响,并由此考察这种测试方法和测试装置的测量准确度。     

基于RS-CRITIC的空战目标威胁评估

针对不确定信息下的空战目标威胁评估问题，提出了一种基于粗糙集（RS）理论和指标重要性相关（CRITIC）法的目标威胁评估模型。首先，通过CRITIC法确定准确信息下的目标威胁值，利用数据挖掘（MD）启发式算法求解最佳分割集合，将目标威胁值离散化处理后替代粗糙集决策信息系统中的决策属性。其次，基于构建的完备粗糙集决策信息系统，通过决策矩阵实现属性约简和目标威胁评估最小决策规则提取。最后，将规则应用于不确定信息下的目标威胁评估。仿真结果表明:所提模型能够实现信息缺失下的目标威胁评估，减少了主观因素和先验知识的影响，扩展了粗糙集理论应用范围。