基于多模型的模拟电路软故障诊断

针对电子装备模拟电路故障诊断过分依赖专业技术人员和诊断专家的不足,提出利用信息融合技术,综合极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)、支持向量机(SVM,Support Vector Machine)以及BP(Back Propagation)神经网络等智能故障诊断模型,对模拟电路软故障进行诊断的故障诊断方法。通过对不同模型分别输入不同频率的电压信号,得到每个模型的诊断结果;采用DS(Dempster-Shafe)证据理论对每个模型诊断结果的可信度进行评估,确立每个模型诊断结果的组合置信度。通过不同模型诊断结果的决策层融合,最终获得诊断结果。以某型装备滤波电路的故障诊断为例,多模型融合诊断结果的准确率比单一方法模型的诊断准确率有了明显的提高,证明了该方法的有效性。     

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。     

一场事故引发的故事

正官兵家属彭某将一面印有"义正辞严、锄强扶弱、剑胆琴心、济困扶危"的锦旗送到桂林边防检查站,以表达自己对该站公职律师罗澔为其车辆肇事纠纷提供法律援助的感激之情。官兵家属彭某驾驶车辆与一辆轿车发生交通事故,双方就车祸赔偿数额不能达成一致,现场发生争执,随后轿车车主故意开车撞伤并殴打彭某。彭某向派出所报案,但是派出所干警一直     

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...     

基于证据理论的常规导弹阵地生存防护研究

着眼于阵地生存防护对策分析中的不确定性,提出了一种基于证据理论判别来袭武器类型的方法,通过对武器威胁度的评估,建立了来袭武器威胁等级判据,构建了详细的生存对策,可为常规导弹阵地生存防护决策提供有效的辅助支持.     

基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法研究

提出了一种基于D-S证据理论和AHP的故障诊断方法,给出了基于AHP法的基本概率分配构造方法.最后,结合故障诊断实例,详细阐述了该诊断方法的应用过程,在对多个传感器提供的证据进行合成后,诊断结论的可信度明显提高,不确定性明显降低,证明该诊断方法合理有效.     

一种基于证据理论的陆战场机动平台情报关联方法

针对陆战场情报来源对象不明的问题,提出了一种采用证据聚类技术对陆战场机动平台情报进行分类以实现目标关联的方法。该方法针对陆战场机动平台的特点,建立描述该类情报的证据理论模型;并将各情报之间的矛盾量化成冲突因子,推导分类优化函数;然后采用平均场模拟退火算法进行情报分类。     

一种新的证据表示模型及其在敌作战意图识别中的应用

根据所获得的敌作战意图相关信息的特征,首先提出了证据支持最简形式、证据支持二元形式、同型证据等概念,在这些概念的支撑下,研究了将证据支持二元形式表示为证据支持最简形式的正交和问题,其结论用于表示敌作战意图及其特征信息之间的相关性,从而建立对敌作战意图的识别体系,完成对敌作战意图的最终判定。新的证据表示模型有效地简化了作战为证据的特征信息的表示和合成,降低了计算量。给出的具体应用示例也证明所提出的算法结构的可行性和有效性。     

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.     

论裁判文书中证据说理的语言技巧

从语言运用的角度探讨证据说理中有关举证,质证、认证三个环节的语言技巧问题,是适应法律文书改革的迫切需要。举证环节的语言表述主要采用总分语段,以适应内容由粗到细的需要;质证环节的语言表述主要采用并列语段,以适应内容由静到动的;认证环节的语言表述主要采用然否语段,以适应内容从公式化到个性化的需要。