D-S推理的炮位侦校雷达目标模糊识别

随着对战场透明度的要求越来越高,炮位侦察校射雷达不仅要快速准确侦察敌方炮位和校正己方射击,还应根据弹丸的飞行特性,确定发射弹丸的武器平台类型,从而为目标威胁判断和指挥决策提供支持.在基于D-S证据理论的基础上,应用模糊识别理论,通过对模糊隶属度进行重新分配,探讨了对炮位侦察校射雷达战场目标进行识别的算法,列举了具体的实例,实验结果验证了算法的有效性.     

D-S 证据理论应用中的一种图解方法

D-S证据理论是对概率论的进一步扩充,在多传感器数据融合中,有着广泛的应用.当利用D-S合成公式进行融合时,由于需计算的项数较多且不易直接判定具体该有哪些项,容易造成漏项或错项,引起计算错误.提出了一种直观、简单的图解法,可使需计算的项一目了然.     

贝叶斯推理模型Index-GMVAE在随机数据缺失填补中的应用

变分自编码器(VAE)推理随机缺失数据还原是近年来一种新兴的数据填补方法,但传统的VAE算法存在后验分布单一,变分推断证据下界收敛慢等问题.因此,提出了一种采用高斯混合后验分布和缺失数据位置掩码推理缺失数据还原的新的贝叶斯推理网络框架——Index-GMVAE.在Mnist手写数字数据集和Adult数据集上分别做了实验...     

坦克排决策支持系统火力机动模块研究

基于D-S证据理论及灰数AHP层次分析法,研究了火力机动样式的选择系统.根据传感器收集的战场情报进行数据融合,给出了用于目标识别的D-S证据理论算法,并针对具体的战场目标进行了相应的算法改进.运用灰数AHP层次分析法对战场的具体目标进行相对比较判断,然后依据灰数AHP层次分析法得出的具体数据选择最佳火力机动样式.     

基于D-S推理的灰关联通信电台识别研究

为了解决通信电台识别问题,在灰关联识别的过程中,引入D-S证据理论,通过对信号的积累和对信任度的重新分配,对识别结果进行了有效的融合,提高了辐射源的正确识别率。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

基于云模型和D-S证据推理的防空信息战系统效能评估

基于对防空信息战的因素分析,建立了防空信息战系统指标体系,论述了D-S证据推理的数学性质及其证据合成法则,提出了基于云模型的定性评测和证据推理的综合评价方法,通过证据推理的聚合作用,综合多个不同类型专家的意见,结合云理论实现定性与定量之间的相互转换.最后对防空信息战系统进行实例分析,证明该方法的科学性和直观性,从而拓展了武器系统效能分析的思路.     

基于DS/AHP的导弹发射阵地选择方法

战术导弹发射阵地选择是导弹作战兵力运筹的重要组成部分,其本质是一多准则多属性决策问题。传统的层次分析法无法明确描述这类问题中所蕴涵的不确定性,通过DS证据理论的引入,研究了战术导弹发射阵地选择的DS/AHP方法,应用实例说明了该方法的可行性和有效性。     

基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估

基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。     

一种改进的证据权重确定方法

针对Dempster方法在合成高冲突证据时存在的问题,分析了现有改进方法的缺点,提出了一种新的改进方法。该方法首先利用证据之间的相似系数求出各证据的初级权重;然后引入权重折扣因子,将冲突证据的权重按折扣因子折算后并入到其他证据的权重中,得到各证据的综合权重;最后对证据加权平均后再利用D-S组合规则进行组合,通过算例比较表明改进后的方法合成结果更加有效。     

一种改进的证据理论合成规则

随着证据理论在信息融合领域中的广泛应用,对冲突证据的处理成为证据理论和应用研究热点。提出了一种基于证据重要度和聚焦度的新的合成规则,首先根据各个证据的重要度对冲突证据进行修正,再对冲突进行细化并考虑证据焦元的基数对D-S合成法则的影响,将冲突信息提取后加入组合规则中。通过实验比较和分析,结果说明该方法不仅能够处理一般性冲突问题,也能处理"一票否决"和"鲁棒性"问题。