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BP神经网络的军民融合维修保障任务区分

针对军民融合维修保障任务区分问题,通过构建军民融合装备维修保障能力评估指标体系,利用证据合成理论对维修保障能力指标进行评估,设计BP神经网络模型,通过MATLAB运算得到军民双方维修能力评估值,结果分析表明,BP神经网络具有较强的解决非线性问题的能力,能够作为军民融合维修保障任务区分问题决策的依据。     

组合网络与证据理论相结合的电路故障诊断

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.     

火灾等级标准问题的数量化研究

在定性分析现有火灾等级标准的基础上,做出了火灾等级标准的数量化探讨。将D-S证据理论方法应用到火灾等级的综合评价中,将死亡人数、重伤人数、直接财产损失三个重要指标作为评定证据进行信息汇集,将汇集结果作为评定标准,针对中国消防年鉴中530起重、特大火灾进行实例计算,并做出总体分析、特例分析和边界值分析。结果表明该方法克服了单因素评价的不足,使评价更加科学、合理。     

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。     

我不会放弃我的信仰

我只不过是个凡夫俗子,我不是上帝,因此,我要像耶稣那样为自己辩护。他曾说:如果我说了什么有罪的话,请拿出证据来指证我。我是一个卑微、无足轻重、易犯错误的人,除了要求敌人提出所有可能反对我教义的证据来,我还能要求什么呢?至尊的皇帝陛下,各位显赫的亲王,听我说话的一切高低贵贱人士,我请求你们看在慈悲上帝的分上,用先知和使徒的话来证明我错了。     

证据推理法在C4ISR系统可靠性评价中的应用

首先参考外军NATO COBP阐述了不确定性处理在C4ISR系统评价中的重要性,鉴于ER方法的先进思想,介绍了ER(Evidential Reasoning)方法在不确定条件下的基本评价框架,并对ER方法和AHP方法,D-S证据理论以及模糊综合评价方法进行了比较综合,针对我军C4ISR系统可靠性评价中的数据不完备等实际问题,初步应用此方法进行评价,对决策人员有一定的参考意义.     

基于DIS证据推理的高炮武器系统效能评估

阐述了D/S证据推理的数学原理,探讨了D/S证据推理方法在高炮武器系统效能评估中的应用,并建立了高炮武器系统效能评估模型,最后结合具体实例进行分析。     

基于贝叶斯网络的态势估计时间推理方法

基于贝叶斯网络的态势估计方法是目前态势估计领域中的主要方法之一,然而,传统的贝叶斯网络不具备时间语义,因此无法解决态势估计中的时间推理问题.基于此,对贝叶斯网络进行改造,研究了时间贝叶斯网络的构建方法.通过一个战场想定,说明了时间贝叶斯网络构建、推理的过程与方法,证明了提出方法的有效性.