GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法。一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋值,另一方面通过D-S证据理论对GA-BP网络的输出进行融合。将此方法应用于高压电器设备故障诊断,仿真结果表明,该方法能克服传统BP网络易陷入局部最优问题,同时具有更好的识别结果。     

分布式主客观证据融合模型及其应用

为了有效地提高油田剩余油分布预测的准确率和可靠性,通过BP神经网络联合模型与两级D-S证据推理模型的优势互补进行主客观证据融合,实现了剩余油分布多属性特征的准确分类．提出了将BP神经网络分类结果的可信度及专家系统推理结论的可信度作为D-S证据推理模型输入证据基本概率赋值的有效方法．实际应用与结果分析表明了上述方法的有效性,为各类多源信息融合系统的研究和工程实现提供了示例、途径和有益的经验．     

D-S证据理论在目标识别中的应用

分析了D-S证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论,构造了融合结构,该结构通过预处理先对单一传感器在时域上融合,再对预处理后的数据进行多传感器数据融合,实验结果证明了目标识别的基本概率赋值有了明显提高,验证了这一结构的正确性和有效性。     

无人驾驶车在越野环境中障碍身份识别

针对无人驾驶车越野条件下的环境感知问题,基于Dempster组合规则实现了障碍目标的身份识别.首先,基于CCD和激光传感器提取5个特征作为障碍物特征证据;然后,将传感器数据转换到证据空间,选用模糊插值法求取障碍物身份隶属度进而获取相关系数;再次选择经验公式,根据障碍物类型和环境加权系数计算基本概率赋值函数;最后,基于Dempster的组合规则求得融合后的总概率赋值函数,制定决策规则并识别障碍身份.实验结果表明基于D-S证据理论识别障碍物身份具有良好鲁棒性和实时性.     

一种D-S证据推理的BPA获取方法

针对多传感器数据融合中D-S证据推理方法的基本概率赋值获取存在主观性的问题,结合粗糙集理论,通过定义规则强度和决策扩充规则,提出一种基于决策表的证据获取和基本概率赋值客观确定方法,并以具体算例验证了方法的正确性和有效性。     

基于模糊神经网络和证据理论的瓦斯突出评判策略

针对影响煤矿瓦斯突出因素的不确定性和复杂的非线性关系,不能够利用经典的数学理论建立精确的预测模型,将模糊神经网络和D-S证据理论有机结合,提出了基于模糊神经网络和D-S证据理论的煤矿瓦斯突出危险等级评判策略.首先对传感器采集的待评判采掘面参数进行预处理,使用模糊神经网络得出第一步的融合结果,并将其进行归一化处理,归一化函数作为基本概率赋值函数,然后将归一化之后的数值作为基本概率分配值,再用D-S证据理论进行第二次数据融合,作出最终评判.实验结果表明,该方法具有良好的适应性并能得到准确性较高的评判结果.     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法.一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋...     

基于异类传感器的战场运动目标识别算法

利用异类传感器的互补特性,提出了一种新的运动目标识别算法:选取目标速度、第1主频、第2主频作为识别的有效特征;运用模糊推理得到目标分类信息的基本概率分配函数;把D-S证据推理和基于概率分配函数的决策相结合,获得对目标的有效识别.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于D-S证据理论的说话人识别方法

提出一种新的说话人识别方法,即将D-S证据理论应用于说话人识别中。该方法通过抽取说话人特征,用D-S证据理论对语音特征矢量的各个分量进行数据融合,重新分配基本概率赋值,并依此得出证据可信度,从而达到识别说话人身份的目的。仿真实验证明使用D-S证据理论对说话人的识别比使用矢量量化有更好的识别效果。     

基于信息融合理论的空间点目标识别实验结果分析

提出一种三级融合的多传感器信息融合空间点目标识别方法,将BP网络和D—S证据推理有效地结合起来.第一级融合采用神经网络进行识别,第二和第三级采用D—S证据理论进行识别.仿真结果证明,本文提出的方法能较好地解决复杂目标和诱饵的识别问题.     

基于D-S证据理论的岩体质量分级组合评价方法

现有岩体质量分级方法评价结果存在非一致性的问题.为此,在组合评价思想的基础上,选取多种岩体质量分级方法作为基础分级方法,建立了岩体质量分级组合评价计算模型.并考虑到D-S证据理论是一种较严谨的不确定性推理方法,其具有较强的信息融合能力,并且能够反映不同信息之间的一致性和冲突性,将其引入建立一种新的组合评价方法合成规则.然后,针对D-S合成规则需要解决确定基础分级方法基本概率分配函数这一问题,引入欧氏距离建立基础分级方法基本概率分配函数的确定方法,从而最终建立基于D-S证据理论的岩体质量分级组合评价方法.最后,工程实例分析表明,3种基础分级方法存在冲突性,但是D-S证据理论能够较好地解决这一问题.     

以组合故障案例为证据的一种诊断推理方法

针对单纯依靠案例特征之间的相似性进行推理、结果中将存在不确定性信息的问题,通过引入证据理论,将搜索结果中的故障模式构成目标识别框架,并基于案例之间的相似度,给定各故障模式的基本概率赋值.利用证据理论的组合规则,对搜索出的相关案例样本进行信息融合,从全局相似度中有效地分离出案例对特定故障模式的确定性信息,从而降低了推理结果中故障模式的不确定性信息.对大机组实际故障数据的应用,证明了方法的有效性,为组合故障的案例推理提供了解决思路.     

基于D-S证据理论的柴油机故障诊断

D-S证据理论已经广泛应用于各种故障诊断中,但基本概率分配是证据理论的重要一步.运用典型样本的数据融合方法对柴油机供油系统的3种故障进行诊断,避免了D-S证据理论应用中基本概率赋值难以分配的问题,减少了方法的主观性.实践结果表明,该方法可以有效的判别出柴油机故障类型,具有工程实用价值.     

D-S证据推理及算法实现

D-S证据理论在多源信息数据融合领域得到广泛应用,针对该理论的实现算法也逐渐为人关注。本文首先简要分析了D-S证据推理的基本理论,然后以一具体示例描述了D-S算法的推理过程,最后基于微软最新推出的.NET平台,利用C#编程语言实现了D-S证据推理算法。