空军作战仿真不确定区间数据处理方法研究

不确定区间数据在空军战役仿真中大量存在,相对于点状不确定数据的广泛研究,人们对不确定区间数据的研究相对较少。从研究不确定数据产生的原因入手,提出了基于证据理论的多维不确定区间数据处理方法,解决了不确定区间数据分割组合问题,为不确定数据在空军作战仿真中的应用提供了有益的参考。     

美国非法证据排除规则与德国证据运用禁止规则之比较

非法获得的证据能否作为定案的依据 ,历来为各国刑事证据理论所关注。美国和德国作为英美法系和大陆法系的典型代表 ,分别确立了非法证据排除规则和证据运用禁止规则。研究了两国排除规则的内涵、发展历史、适用范围及存在差异     

基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别

采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性.     

改进D-S证据理论的舰载弹库安全性评估

从提高舰船的生命力和部队战斗力出发,分析了影响舰载弹库安全的各个因素及其联系之后,建立了舰载弹库安全性评价指标体系.针对评价中难以客观确定专家的可信度以及D-S证据理论无法有效合成冲突证据的问题,提出了一种基于P距离确定证据信息量的证据合成方法,并以此进行舰载弹库安全性评估.算例表明改进后的证据理论能够很好地解决存在人为因素和不确定因素的评估问题,对舰载弹库安全性评估的结果较为满意.     

基于粗集理论证据加权的电子目标识别法

在对电子目标进行识别时,往往采取多传感器融合的D2S证据理论进行处理,但是由于传统的D2S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,基于此将粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真实验及其结果表明该方法对电子目标识别是有效的,尤其在传感器受到干扰时,具有较强的现实意义。     

基于加权D-S证据理论的辐射源目标识别

在目标识别中D-S证据理论应用较为广泛,该理论要求各传感器的重要程度相同,与作战使用相矛盾.就此提出了基于加权D-S证据理论的时空域目标识别方法,突出了不同传感器在目标识别中的地位和作用,使目标识别结果更接近作战实际.     

多源目标识别中冲突证据的融合策略研究

随着防空反导作战环境的日益复杂,快速准确地进行真假目标识别显得尤为重要。针对多源目标决策级识别中冲突证据融合问题,在综合分析现有改进证据理论方法的基础上,引入新的冲突度量系数,提出了一种通过在融合流程中增加智能判断环节,以冲突系数为判断依据,对具有不同冲突系数证据选择不同组合规则进行证据组合的融合方法,并给出了策略的流程图。最后进行了实例验证,结果表明新策略能对不同未知信度和不同识别框架冲突证据进行快速有效的融合。     

基于D-S证据融合的转子碰摩故障诊断方法

转子碰摩故障可以体现在转子振动、定子振动和转子瞬时转速波动等多项信息中,每种信息代表了不同侧面的故障特征,因此可通过多信息融合方法来提高诊断的正确性.为此,构造了基于定子振动和转子瞬时转速信号的转子碰摩故障诊断识别框架,采用S函数确定了mass函数的形式,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的推理方法,将定...     

踹自己一脚的智慧

清朝康熙时期,大臣明珠是掌权最大的官员之一,为人为官不但清廉正义,而且疾恶如仇,因而有不少以权谋私、贪污腐败的官员都对他恨之入骨,无不欲除之而后快。有一年,明珠正在暗中与几位贪官较劲,结果反而被那几位贪官联合起来反咬一口,陷害明珠贪污     

神经规则与案例融合的专家系统知识表示和推理

为了对专家系统中的知识进行表示,并使得推理变得更加准确高效,介绍了一种结合符号规则、神经网络和案例的方法。该方法是把一种混合规则,即神经规则和案例结合在一起。它与传统的基于符号规则推理不同的是,即使有一些未知的输入,也可以执行基于神经规则的推理。实验证明,与传统的专家系统比较,混合推理可以提高故障诊断的效率和精确度。