基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断

针对单一分类器进行故障诊断时诊断精度不高、随机性强的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法,构建了信息融合诊断框架。首先,利用BP神经网络、支持向量机、径向基神经网络构建初步诊断层,将提取的特征信息进行初步诊断;然后,利用改进的D-S证据理论构建融合诊断层,将初步诊断层的诊断结果进行融合,并根据诊断规则得到最终的诊断结果;最后,采用不同的信息融合方法对滚动轴承故障数据进行对比研究。试验结果表明:使用改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法能够有效提高证据可信度,降低不确定性,提高故障诊断精度和故障诊断模型的鲁棒性。     

基于D-S理论的神经网络作战效能预测方法

提出一种基于D-S理论的神经网络预测方法,采用改进的证据理论对作战效能预测指标体系进行优化选取,降低了由于预测指标体系的模糊性和不确定性造成误差;在此基础上,建立基于Elman网络的作战效能预测模型,通过对作战效能的预测仿真及测试,验证了该方法的可行性和优越性。     

一种改进的D-S冲突证据合成方法

产生反直觉结果是D-S证据理论在融合冲突证据时经常出现的问题,为了解决这一问题,提出一种改进的D-S冲突证据合成方法。利用Pignistic概率距离衡量证据间的冲突;同时,引进证据间相似度、支持度、确定度、决策度以及可信度来共同确定证据的权重,合理地分配冲突在各命题的比例;并对存在冲突的证据进行修正处理;最后,利用统一信度函数模型对证据进行合成。通过算例验证并与其他方法进行对比表明,所研究的方法在处理冲突证据时优于其他方法,鲁棒性和收敛性更好。     

基于权值改进D-S理论的对空目标识别融合

针对传统证据理论证据高冲突性问题,提出了一种基于权值改进型Dempster-Shafer(DS)理论的对空目标识别方法。在研究D-S证据理论数学模型基础上,依据泛函距离空间理论,更新计算各个传感器的信度函数可靠性权值,对各个传感器的基本概率赋值函数进行修正,最后利用D-S合成公式对各个传感器进行融合判决。仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种基于相似性测度的证据合成公式

针对经典D-S规则融合冲突证据时会出现结果有悖于常理的问题,提出一种基于相似性测度的证据合成公式。利用相似性测度构造证据源可信度,进而得到焦元可信度。将焦元可信度作为冲突信度分配系数以改进合成公式,利用改进的合成公式对证据源进行数据融合。算例结果表明,该方法能有效解决冲突性证据的融合问题,较之以往方法具有收敛性强和可靠性高的优点。     

BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求.     

基于定性信息的装备技术状态评估

利用定性信息对装备技术状态进行评估是提高评估时效性的有效手段.通过对装备技术状态评估研究现状的分析,论证了运用D-S证据理论进行装备技术状态评估的可行性.结合D-S证据理论的特点,提出了适用于装备技术状态评估的可信度分配策略.采用基于投影的证据融合方法,以解决传统D-S证据理论在融合高冲突证据时的缺陷.在评价决策中运用最大基本信度状态评价准则进行评价决策.最后,将提出的分析方法,应用于某具体装备的技术状态评估中,验证了该方法的有效性.     

一种修正的冲突证据融合方法

对于冲突证据,D-S证据理论无法使用甚至无法得出正确的结果,进而引发了专家学者的研究。针对该问题,提出了一种新的冲突证据融合方法,建立了多传感器综合可信度的计算模型,根据综合可信度得到多传感器的合成结果,采用D-S证据理论对合成结果进行组合,既解决了高冲突问题,又解决了低冲突问题。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

基于改进D-S证据理论的雷达生存效能

为了综合分析雷达的生存效能,通过调整非关键因素和不确定因素的基本可信度对证据理论中证据合成规则进行了改进,并基于改进D-S证据理论提出了雷达生存效能评估模型.改进后的证据合成规则不仅减小了证据的冲突,而且仍然满足证据的基本可信度之和为1的基本要求,保持Dempster合成规则所具有的可交换性.通过雷达生存效能模型应用的一个实际例子计算表明,证据理论是一种科学的效能评估方法,具有可行性和实用性,改进后的证据合成规则能够较好地分析雷达的生存效能.     

基于测试数据的导弹状态维修优化决策方法

针对部队面临训练、战备、演习或作战任务时,由于时间紧迫,工作繁多,无法为单个部件或分系统一一制定维修方案,只能通过测试掌握导弹的整体状态,从整弹的层面制定维修保障方案,采取维修措施的实际问题,提出了一种基于测试数据的导弹整弹状态维修优化决策方法。首先,针对传统D-S证据理论无法很好的处理高冲突证据的合成问题,在分析现有改进D-S证据理论的基础上,建立了基于改进D-S证据理论的导弹状态评估模型,对导弹的当前状态进行了评估;其次,利用灰色模型对评估结果较差的导弹进行状态预测,判断其状态进一步劣化的趋势,为后续的决策制定提供依据;最后,根据导弹的状态评估与预测结果,分析导弹的维修需求,制定合理的维修决策方案。实例验证结果表明,提出的导弹状态维修优化决策方法符合部队实际,采取的维修措施针对性更强,并可克服以往凭主观经验制定维修计划的问题。