基于改进证据理论的导弹故障诊断方法

文章在阐述D-S证据理论基本概念、合成规则和推理过程的基础上,研究了新的冲突权重分配方法和改进的冲突证据合成方法,并建立了导弹装备故障诊断推理模型,实例验证该模型的有效性。     

证据推理冲突问题研究

证据推理是一种重要的人工智能方法,广泛应用于数据融合、数据挖掘和智能决策。但 Dempster组合规则对于高冲突情况的处理不是十分合理的。首先研究了几种组合规则的改进方法和造成其缺陷的机理,给出一类组合规则的改进方法,基于有无先验给出两类算法。仿真结果表明新的证据推理组合规则在处理冲突方面的性能得到了明显的改进。     

基于云模型和改进D-S证据理论的目标识别决策方法

在目标识别决策系统中,多探测器多源信息融合的模糊性和不确定性以及各探测周期所得信息的冲突互斥会造成目标识别决策不精准。为解决这一问题,提出基于云模型和改进D-S （Dempster-Shafer）证据理论的目标识别决策方法。首先,将目标识别准确性这一语言评价值划分为不同评价区间等级,以不同评价等级标准云为参照将各探测器各探测周期所得信息转化为云决策矩阵,得出各周期各等级隶属度,进而构建出基本概率分配函数（mass函数）;其次,基于证据理论引入冲突度、差异度、离散度3类衡量冲突大小的参数,定义了一种新的证据冲突参数,同时改进证据冲突融合算法,对各探测器各周期证据体进行修正并融合;再次,结合各探测器权重加权得出各目标综合识别决策的mass函数对目标进行决策;最后,结合算例,验证该方法的适用性,并与其他方法相对比验证了本文方法的优越性。     

一种修正的DS证据融合策略

 提出了一种修正的DS 证据融合策略,以解决证据冲突情况下的融合问题,该方法综合利用了传统DS 证据理论方法所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高两方面的优点。该方法先对DS 证据理论的结果与加性策略结果之间的一致性做出判断,如果一致性好,则采用DS 证据理论的结果作为最终结果,这样就保证了算法收敛性,否则,用加性策略的结果对DS 证据理论的结果进行修正,从而保证算法的可靠性。该方法在解决冲突证据的合成问题方面体现出良好的适应能力。     

基于改进证据网络的空战动态态势估计方法

针对无人机空战态势估计既需要综合考虑多类型因素影响,又需要具有不确定性推理能力的特点,建立了一种基于改进证据网络的动态态势估计模型并设计了威胁等级评估推理方法。首先,考虑空战决策时间较短的特点,提出变量框架等级缩减方法以提高网络运行效率;然后,针对空战态势信息具有大不确定性的特点增加冲突数据自适应融合算法以及网络证据的时间序列预测,提高证据的合理性;最后,引入时空融合思想和变权机制将前一时刻的威胁信息作为评判后一时刻威胁的重要标准,应用威胁在时间维度上的递归合成增加信息在时间方向的传递,改善了由于证据失真引起的评估结果的不合理性问题,并通过仿真验证了该方法的有效性。     

一种有效的基于DSmT的合成公式

针对DSmT在解决强冲突证据融合问题时存在的不足,提出了一种有效的冲突证据合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对冲突量进行重新分配。仿真结果表明,新的合成公式提高了目标识别的可靠性与合理性,即使对于高度冲突的证据,也能够取得理想的合成结果。     

基于改进信息融合的航空发动机状态评估方法

针对航空发动机状态监测数据的模糊性和随机性,结合贝叶斯粗糙集和D-S证据理论,提出一种改进信息融合的状态评估方法。首先对样本数据进行离散化处理,通过基于区分矩阵的属性约简算法对影响发动机性能的特征参数进行提取,生成最佳决策表。然后根据置信增益函数重新定义了贝叶斯粗糙集,利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本信任分配。最后利用证据合成法则对多个证据进行合成,得到评估结果。通过实例计算,验证了改进方法应用在航空器发动机状态评估中的有效性以及在处理不完备信息问题时的优越性。     

证据冲突下自适应融合目标识别算法

 利用证据理论对空中目标识别系统的观测信息融合时,Dempster规则对低冲突信息的融合结果较为理想,但无法对高冲突信息有效融合。Dubois &; Prade(DP)规则及证据折扣法可对高冲突信息进行合理融合。为使不同融合方法发挥各自优势,提出一种自适应融合算法。首先将矛盾因子和证据距离两者结合以更全面地表示证据冲突程度,当冲突较小时,选用Dempster规则,反之,根据冲突的具体情况选择使用DP规则或证据折扣法。通过目标识别实验对多种算法进行了对比,表明本文算法既能对高冲突证据进行合理融合,又能使融合结果快速收敛,可以有效地提高识别速度及正确率。     

基于D-S证据理论的目标属性辨识研究

D—S证据组合理论已经成为不确定性推理的一种重要方法，基于该理论的多传感器决策层信息融合已得到广泛应用。本文在简要介绍D—S证据组合理论框架基础上，阐述了基于D—S证据组合理论的信息融合一般步骤及决策层判决方法；分析了发生证据严重冲突时，Dempster证据组合规则出现的不可靠和不合理的本质原因，介绍了针对D—S证据组合规则进行修正的几种主要方法；最后，提出了需要继续深入探讨的问题。     

模糊推理和证据理论融合的航空发动机故障诊断

提出了一种模糊推理与证据理论相结合的航空发动机故障诊断方法.首先,根据故障征兆信号,结合专家经验对发动机故障原因发生的可能进行模糊推理,解决故障诊断中的模糊性问题;其次,将模糊推理结果作为证据的基本置信度分配,确保赋值的准确性;最终,采用证据组合规则对多个证据进行融合决策,减小故障诊断的不确定性测度,并解决证据间的冲突问题,从而实现对故障源的精确定位.实验结果表明,该方法可行且有效.