决策融合

摘要： 2019年以来,东阳市自然资源和规划局以机构改革为契机,将工作方式革新作为促进体制机制创新的重要引擎,在自然资源监管领域,积极探索以高起点、高标准建设“慧眼守土”自然资源动态监管平台,以信息化推进节约集约用地“双提升”,致力打造新常态下科技与业务融合、数据与决策融合、管理与服务融合、机制与效能融合的“四位一体”自然资源管理新格局。目前,平台已依托通讯基站、高层建筑等构筑物在江北街道做了试点,共布设7个前端感知设备。

摘要： 目前已有的研究结果表明现有抗肿瘤药物的有效性高度依赖于患者的基因组学特征.如何为每位肿瘤患者量身定制最佳的治疗方案是重要又富有挑战性的前沿课题.针对该课题,文中提出抗肿瘤药物反应预测方法,运用机器学习技术,对患者肿瘤基因测序数据进行处理、特征提取及建模,预测各种不同抗肿瘤药物的疗效反应.首先,提出基于多尺度关联规则的数据挖掘方法,对基因组学数据进行不同尺度的特征挑选.进而通过累积窗函数对挑选后的基因组学数据进行局部累积,进一步执行数据压缩,提取具有较强整体表达性的基因特征信息.然后,以多层全连接神经网络为模型、以提取的多尺度累积基因特征为输入样本,进行训练和建模.最后,分别采用特征融合和决策融合,实现某一肿瘤基因测序数据对于各种不同抗肿瘤药物反应结果的预测.在COSMIC、GDSC数据库上的仿真实验表明,文中方法在敏感性、特异性、准确率、特性曲线面积值等关键性能指标上均取得较优值.

摘要： 内河航标标示了可航行水域的边界,是保障内河船舶安全航行的重要前提。面向内河航标不同故障模式,构建一种基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型。采用两个BP神经网络分别训练航标基础属性数据与环境因素数据,计算独立的证据值;通过DS证据理论实现航标运行状态识别结果的决策融合。结果表明,基于BP-DS证据理论的航标状态识别模型精度达到80%以上,高于传统经验阈值判别法。

摘要： 组群成员间的交互关系建模是组群行为识别的核心技术。本文为解决复杂场景下组群关系繁琐、关系推理时复杂度高并存在信息冗余等问题,提出一种交互关系分组推理的模型。首先,利用CNN网络和RoIAlign提取视频帧中的场景信息和个人信息作为初始特征,利用个人空间坐标对人群进行二分组(例如:在Volleyball数据集中,利用参与者的bounding boxes的X坐标信息进行排序,然后为每个人建立序号ID,并从左到右将12名成员分为2组);其次,将划分后的2个局部分组以及全局场景组群,分别利用图卷积网络(Graph Convolutional Network,GCN)进行组交互关系推理,并确定各自组内的关键人物;然后,以全局关系特征作为真实值,将二分组的局部关系特征合并作为预测值,构建两者之间的交叉熵损失函数反馈优化上一级分组交互关系GCN网络,旨在确保2个分组的关键人物与全局关键人物匹配成功。再以全局交互关系中的关键人物信息为指导,分别与2个分组的关键人物进行匹配,将匹配成功后2个小组中的关键人物作为目标节点,建立组间关系图,并经GCN推理得到组间的关系特征;最后,初始特征分别与组间和全局交互关系特征融合得到2个群组行为支路,经过决策融合得到最终的识别结果。实验表明,在Volleyball数据集和NBA数据集上分别取得93.1%和48.1%的准确率。

摘要： 为了解决高轨宽带、高轨移动、低轨星座卫星通信系统融合使用时,运行态势不全面、不精确等问题,设计了基于决策融合的多卫星通信系统态势分析技术。首先,借鉴数字孪生理论,建立板卡级、设备级、节点级、网络级、应用级5个层级体系化数字空间模型。其次,提取数据特征,得到高质量数据样本。最后,通过决策融合分析方法,对数据样本运用多种算法进行初步分析,再将不同算法的分析结果进行融合得出最终结果。结果表明,基于决策融合分析,能够对真实多卫星通信系统的不同指标主题得出较好的分析结果。因此,决策融合得到的分析结果可以帮助卫星通信系统运维人员更好地优化多卫星通信系统的运行状态。

摘要： 微表情作为揭示潜在情绪的一个重要通道,是一种无意识的、不受大脑控制的非语言面部信息,能够反映人们最真实的心理感受和心理状态。但是,微表情存在动作幅度小且快速出现、不易被捕捉等特性,使得单一模态的微表情识别准确率难以提升。针对上述问题,提出一种微表情面部颜色特征提取算法,并将其提取的特征与微表情纹理特征进行决策融合,从而构成微表情双模态情感识别模型。该模型首先通过均匀动态纹理识别方法从经过预处理的微表情数据中提取相应的纹理特征;其次计算微表情两帧序列图片的每一个像素点之间的Lab色差,由此获得面部的颜色特征,并对其进行嵌入式特征选择以剔除冗余的特征;然后分别训练两种模态的分类器,并将两种模态训练得到的分类信息进行决策融合;最后得到微表情情绪分类结果。模型在微表情数据集CAMSEⅡ和SMIC上进行了实验。实验结果表明,微表情的纹理单模态和面部颜色单模态的平均识别准确率约为64.73%、51.64%和63.58%、50.48%,而决策融合后微表情情绪的识别结果约为68.11%和66.43%,高于融合前微表情的识别准确率,说明文中提出的微表情双模态情感识别模型明显提高了微表情的识别能力。

摘要： 为夺得决策优势,马赛克战和边缘作战应运而生.边缘指挥与控制(command and control,C2)是有效利用马赛克战兵力设计原则和实现边缘作战概念的必然选择.通过分析C2信息传递流程,提出决策融合的新理念.基于决策融合理念,提出边缘C2组织结构和中心与边缘相结合的C2组织结构.通过示例验证了该C2组织结构的科学性和可行性.

摘要： 火焰检测作为火灾事件自动识别的关键技术,其检测的准确性对于火灾的事先预防和快速响应尤为重要。然而,现有方法不能有效地利用火焰的综合属性给出令人满意的检测结果。本文设计了一种基于多属性的火焰检测算法,融合火焰的颜色和运动属性,提高了复杂监控视频中的火焰检测准确率。为了利用火焰的瞬时运动特性,设计了一个基于深度运动特征的运动熵描述符表示火焰的运动属性。最后,构建了一个火灾检测视频数据集,包含371个有火和无火视频片段,其中的负样本非常具有挑战性。实验结果表明,本文方法得到了良好的火焰检测性能,检测准确度达91.18%,误报率仅为8.53%。

摘要： 脑电信号的识别与分类是脑机接口技术的热点研究问题,单一分类器不能很好利用特征以及分类器的适应性,导致识别的准确率很难进一步提高,基于线性判别分析的分类决策级融合策略,可用于提高脑-机接口系统的分类准确率。首先,通过分离出两种分类器的假性试验特征,从这两种方法中选择更有可能正确决策提高分类准确性;其次为了测量每个决策的不确定性,使用与所对应分类器的最大和第二大相关系数提取特征向量。基于这一思想,提出了一种新的决策选择器,该方法通过整合两种基于线性判别分析的算法选择更有可能是准确的决策,从而达到提高脑电信号分类准确度。实验结果表明,该方法通过与精度相近的算法相结合在运动想象数据分类上获得了较好的分类准确率。

摘要： 为弥补传统的单一成像监控方式的不足,对车间人员实行智能化的行为管控,提出了一种决策级的双光融合行为识别算法。在实地调研车间环境后采集了6类异常行为和3类工作行为,自建车间可见光-红外行为样本库,重新训练YOLOv5网络获取可见光和红外模型。建立了一种决策级的融合策略,能够同时识别双光数据中的目标并融合,得到最终的行为识别结果。在自建数据集上进行实验,结果表明融合算法的识别精度达到了93.04%,推理速度满足实时的识别要求。与仅使用单一数据源的算法相比,精度分别提升3.43%和0.84%;与其他5种特征级融合检测算法相比,精度均有大幅提升,证明了该融合方法的优越性。该方法可以有效地规范车间生产行为,并对异常行为进行及时预警,具有实际的工程应用价值。

摘要： 粗糙集理论是一个解决不确定、不精确和不协调数据的多属性决策融合问题的数学工具.本文以经典粗糙集理论为基础,首先从粒计算的角度研究了覆盖广义粗糙集的演化过程,提出了一种统一的广义粗糙集研究框架,扩大了粗糙集理论的应用范围.在此基础上,本文改进了基于E条件熵的启发式属性约简算法,提高了计算结果的合理性和完整性,构成了决策融合过程中的核心算法.然后,本文用一种基于模型的技术解决了不完备信息系统的决策融合问题,体现了广义粗糙集在复杂信息系统中的应用价值.最后,本文提供了一个完整的应用实例,并与DBN深度置信网络的决策融合效果进行了对比,验证了基于广义粗糙集的决策融合方法的优势.

摘要： 在认知无线电中,次级用户对特定频段的主用户信号进行检测,以判断该频段是否能为自己复用.对主用户检测而言,检测精度和检测时间均是重要的性能指标.本文在保证所需检测精度的约束下,以基于AND准则和OR准则的主用户检测为例,分析了决策融合主用户检测的检测时间,并推导出了两种准则下平均检测时间的解析表达式.通过对比两种准则下的平均检测时间,本文还证明了,检测精度相同时,OR准则在检测时间方面优于AND准则.数值仿真验证了上述结论,并显示OR准则检测时间的优势在高检测精度约束或低信噪比的场景中更明显.

摘要： 无线传感器网络工作在恶劣的火灾环境中,节点易损而失效,同时火灾现场噪声和微彼对网络通讯的干扰,要求设计恶劣环境下节点间的有效通讯机制,解决信号冲突、信息融合及信息有效传送路径等问题,实现大量节点间的协同工作,增强网络的稳定性.rn 近年来,无线传感器网络决策融合问题受到了广泛关注.在对传统的分布式决策融合系统进行研究的基础上[1][2],针对其带宽受限的特点,文献[3]给出了决策融合系统中各传感器节点上的带宽分配原则,文献[4]中对决策融合系统的融合规则进行了研究,文献[5]和文献[6]分别对传感器数量不确定和相关观测条件下的决策融合问题进行了讨论.文献[7][8]中,在传感器局部决策的传输过程中引入了设限传输策略.rn 值得指出的是，目前对无线传感器网络决策融合的研究主要基于瑞利衰减信道(传感器与融合中心间仅有非视距(None-Line-of-Sight，简称NLoS)分量)，在一些恶劣的消防通信环境中，衰减信道呈单边高斯分布，而当前基于衰落程度更大的单边高斯衰落信道的研究还很少。为此，本文在结合传感器局部决策的设限传输策略的基础上，对基于单边高斯衰落信道的无线传感器网络决策融合问题进行研究，并对得到的决策融合规则通过仿真进行了性能分析。

摘要： 水深是重要的水文要素.与水深现场测量手段相比,遥感技术具有覆盖广、周期短、费用低、空间分辨率高的优势,尤其可以反演获取船只无法靠近和难以进入区域的水深资料,是水深测量的一种重要手段.为了有效地挖掘立体影像的角度信息,本文开展了水深立体影像反演融合模型研究,提出了基于模糊隶属度的多角度遥感反演融合方法,并以西沙群岛北岛为研究区,实现了上述模型方法的实验应用.研究结果表明:本文提出的水深立体影像反演融合方法可较为充分地利用已有的遥感影像资源,有效地挖掘多角度信息,对水深反演精度提升有较大贡献——其中,平均相对误差比立体像对中精度较高的前视影像小15.3％,为17.2％;平均绝对误差降低了0.1m,为0.8m.

摘要： 风电机组运行过程复杂,单一的物理仿真或单一的经验总结都难以实现对整个运行过程的状态监测和故障诊断,复合式智能故障诊断技术能够将两种方法有机地结合起来.利用风电机组在线状态监测系统采集数据并预处理,采用FFT、FNN和专家系统推理机对不同类型的故障进行诊断,采用决策融合技术对诊断结果进行优化,构建风电机组复合式智能故障诊断系统.将该系统与风电场CMS系统和SCADA系统相结合,对风电机组进行状态监测与故障诊断,以某风电场主轴轴承故障为例,分析振动幅值、故障发生时间、故障部位及故障程度,根据诊断情况,给出专家建议.该系统具有很强的通用性、适应性、容错性和易实现性,提高了分析问题、推理及优化、远程诊断分析能力,达到了较高的智能化水平.

摘要： 本发明公开了一种融合用户信息的系统，该系统包括：融合用户信息感知实体和融合IP消息(CPM)使能者实体；其中，融合用户信息感知实体用于获取来自多用户信息源的用户信息，对获取的用户信息进行融合，将融合用户信息提供给所述CPM使能者实体；CPM使能者实体用于根据所述融合用户信息，进行CPM业务控制和决策。本发明还公开了一种用户信息的感知、融合和决策的方法，该方法包括：融合用户信息感知实体获取来自多用户信息源的用户信息，对获取的用户信息进行融合；CPM使能者实体根据融合用户信息，进行CPM业务控制和决策。采用本发明的系统及方法，能实现实时准确的用户信息查询，从而提高CPM业务控制和决策的能力。

摘要： 本发明公开了一种融合用户信息的系统，该系统包括：融合用户信息感知实体和融合IP消息(CPM)使能者实体；其中，融合用户信息感知实体用于获取来自多用户信息源的用户信息，对获取的用户信息进行融合，将融合用户信息提供给所述CPM使能者实体；CPM使能者实体用于根据所述融合用户信息，进行CPM业务控制和决策。本发明还公开了一种用户信息的感知、融合和决策的方法，该方法包括：融合用户信息感知实体获取来自多用户信息源的用户信息，对获取的用户信息进行融合；CPM使能者实体根据融合用户信息，进行CPM业务控制和决策。采用本发明的系统及方法，能实现实时准确的用户信息查询，从而提高CPM业务控制和决策的能力。

摘要： 本发明涉及一种基于多属性决策以及多主体融合的共享储能选型方法，该方法包括以下步骤：建立共享储能以及用户运行控制系统模型，通过线性规划求解；在系统模型的基础上，从共享储能和用户两个方面设定共享储能选型的指标，用以评价不同共享储能类型的优劣；分别从共享储能和用户两个方面对共享储能选型的指标通过多准则妥协解排序方法进行评价，得出评价后的分数；将各个共享储能和用户对于每个共享储能选型方案的指标值进行融合，选出综合考虑各个主体后最优的共享储能类型。本发明专利综合考虑共享储能服务于多个主体，将多准则妥协解排序方法与证据理论相结合，进行共享储能选型，对共享储能的研究推广具有重要意义和应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于知识融合与深度强化学习的紧急切机决策方法，属于电力系统稳定性控制领域，包括：根据任一故障工况相应的当前紧急切机控制策略，仿真得到第一母线电压和第一发电机功角数据；利用BDQ网络智能体决策出新的紧急切机控制策略；根据新的紧急切机控制策略，仿真得到第二母线电压和第二发电机功角数据，计算相应的奖励；将不同故障工况下的第一母线电压、第一发电机功角数据、新的紧急切机控制策略、第二母线电压、第二发电机功角数据和奖励作为第一样本，并训练BDQ网络智能体，重复上述操作直至训练后BDQ网络智能体决策得到的紧急切机控制策略有效。减少离线紧急切机控制措施制定的时间，提升工作效率，实用性强。

摘要： 本发明提供一种基于一二次融合的配电线路保护整定和决策下放方法，属于配电技术领域，在输电线路上采用差动功率法，在母线上采用差动电流法，可实现配电线路保护全覆盖，给出了面向系统的功率法边界条件，并且在面对瞬时性故障时，配备了重合闸，在重合闸中采用后加速独立整定重合闸断路判据的方法快速恢复供电，提高了初次跳闸的选择性避免过多负荷在初次跳闸中被误断电，在重合闸的过程中采用检同期来降低在合闸后系统的波动，减少合闸带来冲击，造成误跳闸二次故障，本发明采用独立整定重合闸断路判据，可快速恢复非故障区供电，提高供电的连续性；这种基于全线路保护的电网故障诊断处理方法，具有一定的理论基础和工程实际意义。

摘要： 本发明公开了一种变电站融合数据中心的建设决策方法，包括获取待建设的变电站融合数据中心的项目数据信息；计算待建设的变电站融合数据中心的建设成本、运营成本和收支费用；根据计算结果对待建设的变电站融合数据中心进行建设决策。本发明提供的这种变电站融合数据中心的建设决策方法，通过创新的建设决策过程的客观技术设计，不仅实现了变电站融合数据中心的辅助建设决策，而且科学性好、适用范围广且稳定可靠。

摘要： 本发明公开了一种基于决策级融合的电力设备热故障诊断方法、设备及介质，方法包括：获取电力设备的红外图像，使用红外图像作为像素级红外光谱特征，利用超像素分割算法将红外图像分割为若干个超像素，将每个超像素作为1个空谱相似性特征；将像素级红外光谱特征记为di＝1，其余超像素级空谱相似性特征记为di＝2，3，…；利用低秩矩阵分解方法，分别从像素级红外光谱特征di＝1和所有超像素级空谱相似性特征dj＝2，3，…提取各自的热故障区域si＝1、si＝2，3，…；对所有提取的热故障区域进行融合，得到电力设备的热故障区域。本发明提高对电力设备的热故障诊断精度，从而提高电力设备智能化运检水平。

摘要： 本发明公开一种基于车路感知融合技术在前车切入场景的控制决策方法。该方法包括：基于所述本车的车载感知设备获取关于所述前车的第一类目标信息；基于所述本车的车载OBU设备获取关于所述前车的第二类目标信息；根据所述第一类目标信息和所述第二类目标信息，预测所述前车是否将要切入所述本车的所在车道；响应于所述前车将要切入所述本车的所在车道的预测结果，根据预定的辅助驾驶控制决策策略确定所述本车的辅助驾驶控制方式，所述辅助驾驶控制方式为触发AEB制动、触发温和减速制动或者对驾驶员进行前车切入预警。根据本发明，能够有效地解决现有车辆主动安全技术无法有效地避免因前车切入而导致的碰撞事故的发生的问题。

摘要： 一种混合特征融合和决策融合的多模态情感识别方法，属于模式识别和情感识别领域。本发明实现方法为：一、使用卷积神经网络框架构建图像情感识别网络，获取图像特征以及图像情感状态；二、使用循环神经网络框架构建文本情感识别网络，获取文本特征以及文本情感状态；三、构建多模态信息融合情感识别网络，构建主分类器用于融合图像情感状态和文本情感状态并获取主情感分类，构建辅助分类器用于融合图像特征与文本特征并获取辅助情感分类，融合主情感分类与辅助情感分类获得最终情感分类。本发明利用多模态信息间的信息互补，避免单模态信息由于信息模糊或缺失等因素导致的情感识别准确率低问题，为多模态数据融合及情感识别提供新思路。

摘要： 本发明提供一种基于多特征决策融合的音频copy‑move篡改检测与定位方法、系统、存储介质和电子设备，涉及数字音频技术领域。本发明包括计算待检测视频中每个字节的多种典型特征，并比较任意两个字节的同种典型特征的相似度，直至两两比较完毕，获取完整的相似度比较结果；所述多种典型特征至少包括基音频率特征、颜色自相关图特征和短时能量特征，即分别从频域、空间域、时域三个不同域提取最典型的特征，可以在一定程度上保证单特征的检测准确率；融合所述完整的相似度比较结果，完成所述待测音频文件的copy‑move篡改检测与定位，基于多特征决策融合可进一步提高定位的精准度，实现准确定位篡改的具体位置。