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基于BP神经网络的D-S证据理论及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
命题基本概率分配(BPA)的确定是D-S证据理论得以广泛应用的关键之一.目前,大部分确定方法受专家知识偏好影响较大,难以反映客观情况.将BP网络运用到基本概率分配的确定过程中,使得BP网络和D-S证据理论两者有机地联合应用,这样既可利用D-S证据理论来表达和处理不确定信息,又可以充分发挥BP网络的自学习、自适应和容错能力.文中建立了基于BP网络的D-S证据理论的故障诊断模型,并给出了证据的融合算法.仿真实验表明,该模型可行. 相似文献
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针对模拟电路故障诊断中单一诊断模型诊断结果模糊性与不确定性较大的不足,基于信息融合原理,提出一种结合神经网络、支持向量机(SVM)与DS证据理论的综合诊断模型。在分析了传统BP神经网络与支持向量机的缺点后,分别用改进的免疫遗传算法和粒子群算法对其进行结构优化。利用两种模型的初步诊断结果进行DS证据理论的基本概率分配(BPA),得到证据理论的两个证据体。采用DS融合算法进行决策层融合诊断,定位故障元件。仿真验证表明,该方法可以有效提高故障诊断的准确率,避免了单一诊断模型的偶然性与不确定性。 相似文献
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针对任务风险难度量、评估信息不确定性强等问题,提出一种Z-number和改进DS证据理论的风险评估方法。利用Z-number方法描述评估指标,得到各风险等级的初始基本概率分配(basic probability assignment,BPA);基于信度熵和皮尔逊相关系数改进DS证据理论克服悖论问题进行信息融合,确定风险的最终等级;接着,基于信息融合结果引入Joussleme距离求解专家可信度。最后,以重装空投任务为例,验证本文所提风险评估方法的合理性,并对比分析不同改进DS证据理论方法得到的结果,验证所提方法的有效性和准确性。 相似文献
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基于改进的 D-S 证据理论在设备故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
多传感器、多手段检测的信息融合技术在设备检测中的应用日益广泛,而常用的基于D-S证据理论的融合技术除了没有给出可信度的分配方法外,融合结果上还有很多不足之处。探讨了可信度的分配问题,提出了几种改进的融合方法,较好地解决了证据冲突时的否定性、积化性和敏感性问题。 相似文献
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针对飞机电源系统故障互相关联的特点,应用多传感器数据融合技术,将多种故障报警信息经证据理论决策,得出较准确的唯一故障类型。在分析了飞机直流电源系统故障现象及原因后,建立了电源系统故障诊断的基本概率赋值表。通过对基本概率赋值的计算,比较了3种融合理论方法的准确性;最后,通过实验验证了3种故障类型推理方法的正确性。 相似文献
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针对神经网络中两种常用的网络类型BP和Elman,在模拟电路故障诊断中的应用过程的特点——各自网络都有自身缺陷,提出基于BP-Elman神经网络与证据理论相结合的故障诊断方法.首先BP-Elman网络得出其各自的初步诊断结果,经过必要的转换将其转换成证据理论的概率赋值,作为证据组合的依据;证据理论组合规则将初步诊断结果融合得出决策级诊断结果.通过对某装备位置调节器板的故障诊断过程表明,该模型经过尽可能融合有效故障信息,大大提高了系统的诊断精度和诊断正确率,而且有效降低了系统不确定性. 相似文献
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国外空军光电对抗装备综述 总被引:1,自引:0,他引:1
空军光电对抗装备用于对敌方光电武器装备进行侦察、干扰、削弱或破坏, 并保障己方机载人员和光电设备正常工作。主要包括光电侦察告警设备和光电干扰设备,前者探测并确定威胁源的特征和方位,后者对威胁源实施诱骗和干扰。机载光电告警设备 相似文献