D-S证据推理

摘要： 轻型合成营是实施改革强军和战斗力提升的重大建设成果,是未来陆军部队实施地面突击作战的重要战术力量之一,与传统战术作战力量相比,具有力量组成多元、火力打击猛、突击力强的特点,同时,给营指挥控制带来了巨大挑战。通过分析轻型合成营高原山地进攻作战特点,科学建立轻型合成营高原山地作战指挥控制能力指标体系,利用D-S证据理论确定指标权重,构建陆军轻型合成营高原山地进攻作战指挥控制能力数学评估模型,采用区间理论赋值并进行了仿真实例分析。论文的研究能够应用于陆军轻型合成营指挥控制能力的定量评估,从而有针对性地提升轻型合成营高原山地指挥控制能力。

摘要： 从风光互补海水淡化系统运行特性出发,提出一种基于D-S证据推理和层次分析法的系统安全性评估方法,对系统历史、当前以及未来预测状态的众多安全性指标进行融合评估.方法首先建立三阶Volterra级数预测模型;其次,提出基于变异系数的指标融合权重动态求取方法;随后,建立基于D-S证据推理的两级融合框架,对单一时刻安全性指标和三种时刻评估结果进行融合;最后,基于层次分析法融合子系统评估结果,并引入期望效用得到综合安全性评估结果.选取相关系统的主要安全性指标,利用系统监测数据进行实验,得出方法可有效评估系统安全性.

摘要： 针对拱坝结构损伤诊断中测试信息不完备及诊断精度问题,引入D-S证据推理信息融合技术对基于统计模式的多损伤识别诊断结果进行有效融合.在环境激励荷载作用下,采集拱坝结构在健康和损伤两类工况下的动力响应数据,并对数据样本分段建立ARMA模型,对模型中的AR参数进行特征提取,获得主成分矩阵.利用拱坝损伤前后的前两阶主成分,作均值控制图并计算两状态间的马氏距离作为双诊断指标.将双诊断指标的判别结果分别概率化,计算其合成Mass函数,进而求出损伤以及非损伤的信度区间,从而进行拱坝损伤诊断.该方法在拉西瓦拱坝损伤仿真试验的应用表明,D-S证据推理融合后的测点损伤图有效改善了单一损伤判别指标的诊断效果.

摘要： 在“辽河流域水环境管理技术综合示范”项目中,大量复杂数据日益增多,存在较普遍的“一数多源、数出多门”的问题,给环境信息管理带来巨大挑战.针对这一问题,采用数据融合技术将来自各层级多部门的数据采集、业务管理等系统的异构数据进行处理,转化为可共享于各层次且辅助决策与预警的信息集.同时针对数据规模大的特点,使用了MapReduce工具,并利用D-S证据推理算法进行融合推理来降低规模.

摘要： 完全依赖卫星导航信息融合的方案自主性差、完好性难以保证;而完全利用其它自主导航的方式,精度也难以保证,针对这些问题,提出了基于混合式架构的多源导航信息自主管理方法.利用联合故障检测方法,解决了对卫星干扰的有效检测,使完好性得到保证;设计了基于D-S证据推理的信息优选策略,针对典型无人机任务场景进行了仿真分析,结果表明信息优选策略降低了多故障检测方法同时应用的虚警率,提高了导航精度.

摘要： 针对信息不足、噪声会导致模拟电路故障诊断效率降低问题,提出基于小波分解、主成分分析和神经网络的信息融合故障诊断方法.为了减少噪声影响和减低故障特征维数,采用该方法对电路测试信号进行小波多尺度分解、主成分分析和归一化预处理.根据不同测试激励源,分别构造独立神经网络完成故障初级定位,进而运用D-S证据融合初级诊断结果实现故障最后定位.研究结果表明:所提方法能充分利用不同信息源对容差下模拟电路故障进行诊断,且定位准确率高.

摘要： 战场机动效果评估是作战指挥员的一项重要工作.通过对战场机动时效性、机动到位率、机动隐蔽性和战斗力保持程度等主要内容的分析,建立了战场机动效果的评估指标体系,给出了基于D-S证据推理的不确定多属性决策方法及其在战场机动效果评估中的应用.以某战场的三个机动方案为例进行了仿真分析与计算,验证了该方法的有效性和合理性.

摘要： 如何合理利用多源先验信息，是小子样 Bayes 理论方法应用中亟待解决的一个问题。目前，多源信息融合还没有统一的准则，融合理论方法的不同会使得融合结果有所差异。为了解决上述问题，基于证据推理理论，提出了一种多源信息先验分布融合方法，将通过各种融合准则获得的先验分布进行再融合，得到了一种合理的综合先验分布，最后建立了基于证据理论的 Bayes 可靠性评定模型。仿真结果表明，该融合方法是合理可行的，相比使用单一信息融合方法更科学且合理。%Bayesian method is an important and suitable approach for system reliability evaluation in small sample cir-cumstance. In order to reduce the testing data, all kinds of a priori information must be used, so the information fusion of multiple sources becomes a key problem in Bayesian analysis. A new method based on the Dempster-Shafer evidence theory is proposed to realize the information fusion of multiple sources, which can integrate more a priori distributions obtained through different fusion criteria. Simulation shows that the proposed method is effective.

摘要： 在复杂的战场电磁环境中,基于多传感器的属性特征关联方法是获得稳健辐射源目标识别的有效途径.考虑到单一识别算法的缺陷,综合模糊集合理论和DS理论的优点,提出一种基于模糊贴近度的DS推理辐射源识别方法,采用格贴近度作为相似性测度确定概率分配函数,并利用DS理论对多传感器信息进行有效融合.仿真结果表明,即使在恶劣的噪声环境下该方法亦具有较好的目标识别率,从而为工程应用提供了有益的参考.

摘要： 发电项目投资过程各阶段的风险是一个复杂的动态系统，其风险评估过程中不确定因素很大。通过分析发电项目投资风险，建立了涉及多阶段、多因素和多主体的发电项目动态风险评估模型，该模型综合了决策者态度等多个影响因素。rn 基于该评估模型采用D-S证据推理方法，将影响风险的多种不确定性定性指标转化为定量的指标，对发电项目投资动态风险进行了科学合理的综合评估。

摘要： 发电项目投资过程各阶段的风险是一个复杂的动态系统，其风险评估过程中不确定因素很大。通过分析发电项目投资风险，建立了涉及多阶段、多因素和多主体的发电项目动态风险评估模型，该模型综合了决策者态度等多个影响因素。rn 基于该评估模型采用D-S证据推理方法，将影响风险的多种不确定性定性指标转化为定量的指标，对发电项目投资动态风险进行了科学合理的综合评估。

摘要： 发电项目投资过程各阶段的风险是一个复杂的动态系统，其风险评估过程中不确定因素很大。通过分析发电项目投资风险，建立了涉及多阶段、多因素和多主体的发电项目动态风险评估模型，该模型综合了决策者态度等多个影响因素。rn 基于该评估模型采用D-S证据推理方法，将影响风险的多种不确定性定性指标转化为定量的指标，对发电项目投资动态风险进行了科学合理的综合评估。

摘要： 发电项目投资过程各阶段的风险是一个复杂的动态系统，其风险评估过程中不确定因素很大。通过分析发电项目投资风险，建立了涉及多阶段、多因素和多主体的发电项目动态风险评估模型，该模型综合了决策者态度等多个影响因素。rn 基于该评估模型采用D-S证据推理方法，将影响风险的多种不确定性定性指标转化为定量的指标，对发电项目投资动态风险进行了科学合理的综合评估。

摘要： 发电项目投资过程各阶段的风险是一个复杂的动态系统，其风险评估过程中不确定因素很大。通过分析发电项目投资风险，建立了涉及多阶段、多因素和多主体的发电项目动态风险评估模型，该模型综合了决策者态度等多个影响因素。rn 基于该评估模型采用D-S证据推理方法，将影响风险的多种不确定性定性指标转化为定量的指标，对发电项目投资动态风险进行了科学合理的综合评估。

摘要： 汽轮机轴系故障诊断是困扰电厂运行的主要问题，当前开发了一些专家系统来帮助运行和人类专家分析和诊断轴系故障。运行中发现专家系统应用于轴系故障诊断时出现了置信度低、各故障差异小等问题。本文提出采用D-S 证据融合理论和模糊综合判别方法融合多次专家系统多次诊断的结果，通过多个故障诊断实例说明了该方法的有效性。

摘要： 汽轮机轴系故障诊断是困扰电厂运行的主要问题，当前开发了一些专家系统来帮助运行和人类专家分析和诊断轴系故障。运行中发现专家系统应用于轴系故障诊断时出现了置信度低、各故障差异小等问题。本文提出采用D-S 证据融合理论和模糊综合判别方法融合多次专家系统多次诊断的结果，通过多个故障诊断实例说明了该方法的有效性。

摘要： 汽轮机轴系故障诊断是困扰电厂运行的主要问题，当前开发了一些专家系统来帮助运行和人类专家分析和诊断轴系故障。运行中发现专家系统应用于轴系故障诊断时出现了置信度低、各故障差异小等问题。本文提出采用D-S 证据融合理论和模糊综合判别方法融合多次专家系统多次诊断的结果，通过多个故障诊断实例说明了该方法的有效性。

摘要： 汽轮机轴系故障诊断是困扰电厂运行的主要问题，当前开发了一些专家系统来帮助运行和人类专家分析和诊断轴系故障。运行中发现专家系统应用于轴系故障诊断时出现了置信度低、各故障差异小等问题。本文提出采用D-S 证据融合理论和模糊综合判别方法融合多次专家系统多次诊断的结果，通过多个故障诊断实例说明了该方法的有效性。

摘要： 汽轮机轴系故障诊断是困扰电厂运行的主要问题，当前开发了一些专家系统来帮助运行和人类专家分析和诊断轴系故障。运行中发现专家系统应用于轴系故障诊断时出现了置信度低、各故障差异小等问题。本文提出采用D-S 证据融合理论和模糊综合判别方法融合多次专家系统多次诊断的结果，通过多个故障诊断实例说明了该方法的有效性。

摘要： 本发明公开了一种基于DS证据推理的移动目标防御最优策略选取的方法。本发明步骤如下：建立攻防博弈模型；攻击者选择攻击策略；防御者观察到攻击策略，攻防双方计算收益；精炼贝叶斯均衡求解得出最优防御策略；防御者通过DS证据推理修正攻击者类型后验概率。其中建立攻防博弈模型包括：定义攻防博弈模型；定义攻防收益量化。攻防双方计算收益步骤包括：防御者根据观察到的攻击策略计算后验概率；攻防双方计算各自收益；根据以往攻击记录的特征属性形成攻击类型推理决策表；根据决策表确定攻击证据的基本概率赋值。本发明弥补了现有模型中先验概率的不足之处，使防御策略收益更加合理，提高了系统前期的防御成功率。

摘要： 本发明公开了一种基于DS推理的无线传感器网络多目标跟踪数据关联方法，包括：步骤1，利用前一个无线传感器网络节点发送的信息得到关于目标的预测信息，对当前无线传感器网络节点所观测到的不确定信息构建基本信任函数指派模型；步骤2，根据所述基本信任函数指派模型，由证据理论的组合规则组合不同证据得到综合信息，根据综合信息实现数据关联。本发明结合预测信息，对不确定信息构建了简单地易于在节点上实现的基本信任函数指派模型，实现了对由节点观测到的不确定信息的表示；根据证据理论的组合规则组合不同证据得到综合信息，实现数据关联。由于信息的互补，最终的数据关联效果很好，关联精度高。

摘要： 本发明公开了一种基于DS证据推理的移动目标防御最优策略选取的方法。本发明步骤如下：建立攻防博弈模型；攻击者选择攻击策略；防御者观察到攻击策略，攻防双方计算收益；精炼贝叶斯均衡求解得出最优防御策略；防御者通过DS证据推理修正攻击者类型后验概率。其中建立攻防博弈模型包括：定义攻防博弈模型；定义攻防收益量化。攻防双方计算收益步骤包括：防御者根据观察到的攻击策略计算后验概率；攻防双方计算各自收益；根据以往攻击记录的特征属性形成攻击类型推理决策表；根据决策表确定攻击证据的基本概率赋值。本发明弥补了现有模型中先验概率的不足之处，使防御策略收益更加合理，提高了系统前期的防御成功率。

摘要： 本发明公开了基于冲突证据修正的DS证据理论改进方法，首先，针对各命题对证据计算众数，然后根据各证据与众数的证据距离确定出修正冲突证据的权重，最后修正后的证据与非冲突的证据使用DS组合规则得到融合的结果。仿真实验表明，该方法在不改变DS组合规则的基础上，能够有效的处理冲突证据问题，相较于其他方法简单有效，算法收敛快，可靠性高。

摘要： 本发明公开了一种基于DS证据理论的处理冲突证据的实现方法，涉及DS证据理论技术领域，包括以下步骤：计算证据可信度；计算平均证据计算焦元可信度；由焦元距离计算焦元合理程度D[mi(A)]；将冲突分配并构造新证据m；对新证据进行Dempster组合。本发明通过定义证据权重计算平均证据，利用平均证据计算各证据焦元距离，根据焦元距离将冲突重新分配给各焦元，构造新证据体，对新证据体进行传统Dempster组合，得到融合结果，实现在处理高冲突证据时准确度高、收敛速度快，较好地解决了高冲突证据融合问题。

摘要： 本发明公开了一种改进DS证据理论的多证据信息融合方法。按下述步骤进行：a.根据皮尔逊相关性系数计算证据体相关性矩阵；b.分配证据体信任度权重，得到证据体可信度；c.使用证据体可信度对原始证据体BPA进行修正，得到新的BPA矩阵；d.将所述新的BPA矩阵中值为0的项进行零因子修正；e.修正后，按照经典DS组合规则进行计算，得到最终的命题支持度值。本发明在解决冲突、对于合理命题的融合基本概率方面均表现优异，同时在合理命题的基本概率计算上收敛速度更快，精度更高。

摘要： 本发明涉及一种实体描述推理知识库构建与推理证据量化信息获取方法和装置。该方法利用大规模非结构化开放文本建立实体描述推理知识库，所述实体描述推理知识库包括实体描述知识库和实体关联传导库；针对输入的事件或事件描述列表、事件对或事件描述对列表，通过实体链接，在实体描述推理知识库中进行检索，返回事件之间的推理证据与传导强度。本发明拓宽了现有逻辑推理类知识库的范围，可提高现有知识库的逻辑推理能力；本发明可以灵活地应用于单事件推理、双事件对推理等不同推理场景，并在获取方式上可根据实际需求快速变换。

摘要： 本发明公开了一种用于医学图像分类的证据推理方法，包括获取已有的医学图像并与真实标签一一对应标记得到训练数据集；构建用于医学图像分类的证据推理原始模型；采用训练数据集训练用于医学图像分类的证据推理原始模型得到用于医学图像分类的证据推理模型；采用用于医学图像分类的证据推理模型对实际的医学图像分类并给出对应的分类证据。本发明还公开了一种包括所述用于医学图像分类的证据推理方法的可视化证据标记方法。本发明首次将证据推理集成到深度学习框架中，可用于提高医学图像分类的可解释性和泛化性；同时提出了一种新的显式证据推理范式来计算医学图像的分类结果；因此本发明具有较好的可解释性，而且可靠性高，准确性好。

摘要： 灰色关联分析与改进DS推理的电子设备故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域。本发明是为了解决现有技术不能采用简单的方式并准确的实现节点测试设备的故障诊断与故障预测能力的问题。提取被测电子设备的故障特征构建每个故障特征的参数子空间；采用灰色关联分析方法计算每个故障特征的参数子空间内每个故障特征参数与故障类型样本中特征参数的灰色关联度；从多个灰色关联度中选取关联度最大的特征参数对应的故障，作为被测电子设备的初步故障类型；对每个灰色关联度进行概率赋值，得到每个故障类型的基本概率赋值，采用改进的DS证据推理融合方法对基本概率赋值进行融合，获得被测电子设备最终的故障类型。它用于诊断电子设备故障。

摘要： 本发明公开了一种基于DS推理的无线传感器网络多目标跟踪数据关联方法，包括：步骤1，利用前一个无线传感器网络节点发送的信息得到关于目标的预测信息，对当前无线传感器网络节点所观测到的不确定信息构建基本信任函数指派模型；步骤2，根据所述基本信任函数指派模型，由证据理论的组合规则组合不同证据得到综合信息，根据综合信息实现数据关联。本发明结合预测信息，对不确定信息构建了简单地易于在节点上实现的基本信任函数指派模型，实现了对由节点观测到的不确定信息的表示；根据证据理论的组合规则组合不同证据得到综合信息，实现数据关联。由于信息的互补，最终的数据关联效果很好，关联精度高。