基于改进PIC参数的证据理论融合算法效能评估

基于PIC参数提出了TPIC参数,并提出用TPIC参数对证据理论融合系统性能进行评估的方法.融合的目的是为了得到对目标更准确、确定的认识,用TPIC参数给出了多证据融合系统融合输出对正确目标确定度的度量方法,通过度量融合后对正确目标的确定度来实现融合性能的定量评估,解决了以往熵方法评估仅以不确定性作为标准而不考虑融合结果正确性的问题,并由仿真实验验证了方法的有效性.     

基于离散量和用户兴趣贴近度的协同过滤推荐算法

针对传统协同过滤算法在计算用户相似度过程中,由于数据稀疏性导致的无法计算、失真、虚高等问题,提出一种融合离散量和兴趣贴近度的相似度度量方法。收集用户对项目的评分数据,从全信息量角度进行分析,通过引入离散量相关理论进行用户评分向量间的相似度计算,对评分相似的用户进行初步筛选,利用用户兴趣贴近度对相似度结果进行进一步加权处理,得到融合用户兴趣偏好信息的相似度结果,以此为基础,采用协同过滤算法进行个性化推荐。实验结果表明,该算法可有效提高信息推荐系统的推荐质量,在数据极端稀疏的情况下也能保持较好的性能。     

基于云理论和信息融合理论的系统性能评估方法研究

现代系统结构复杂,其性能评估需要从多个层次综合评判形成合理可信的最终评估结果,评估过程大量存在多源不确定信息。不确定性的存在增加了评估过程中定性与定量综合集成的难度。云理论和信息融合理论在不确定信息和多源信息的处理上各有优点,在功能上具有一定的互补性。两者相结合能够增强对信息的处理能力,挖掘出数据中更有价值的隐含信息。本文创新地将二者结合起来,提出了新的系统性能评估模型和方法,较好地融合了影响系统性能的多源信息,充分利用和集成了信息的模糊性和随机性,完成定性和定量之间的映射。这种方法能有效地处理各多源信息的不确定性,具有科学性,同时最终得到的评价结果是语言评判值,具有直观性。该方法是对信息融合理论和云理论联合使用的探索。     

一种迭代修正的冲突证据改进方法

针对多传感器数据融合领域中使用D-S组合规则无法有效融合传感器不确定证据信息的问题,提出一种迭代修正的冲突证据改进方法。该方法通过计算证据之间的相互支持度和证据之间的相似度,综合度量每个证据的修正参数。利用修正参数修正证据,并通过D-S组合规则融合。然后,以融合结果作为参考证据,重新度量每一个原始证据的修正参数,修正原始证据再融合。通过多次迭代修正融合,直至最后两次的融合结果收敛为止,最后通过两组冲突证据验证了该方法具有很好的融合效果。     

基于分系统先验信息的测试性指标评估方法

针对现有测试性指标评估方法中存在的系统级先验数据匮乏、试验样本量确定缺乏依据等问题，提出利用分系统先验数据评估装备测试性指标。该方法结合信息量等效原则，通过定义分系统贡献率得到系统级先验数据，并基于先验分布支持度和重要度确定混合先验分布。为满足试验统计要求的样本量，根据二项分布模型中的样本量确定原则，基于最大后验风险计算试验样本量，并根据实装试验结果实现指标评估。实例应用表明，该方法能够有效实现测试性指标评估，相比于经典方法和传统Bayes融合方法，评估结果更为合理，工程应用效果更好，对准确反映装备测试性水平具有重要作用。     

一种证据不确定性度量方法及其应用

证据的冲突是导致证据理论融合结果不理想的重要因素,对证据冲突的处理一直是证据理论中要解决的关键问题。通过对多义度、不一致度和非特异度进行线性组合,提出一种新的证据不确定性度量方法。新方法能够更全面地涵盖证据体中所包含的不一致和非特异性两类不确定信息,使得证据不确定性度量结果所包含的信息更为完整。在此基础上,采用指数函数构造权重,对证据体进行预处理,然后采用DST、PCR2和PCR5进行融合。算例结果表明融合结果合理,新的证据不确定性度量方法有效。     

基于证据距离和不确定度的冲突数据融合算法

Dempster-Shafer证据理论广泛应用于信息融合的许多领域。但是,当使用证据理论对高度冲突的数据进行融合时,此时会出现有违常理的结果。为了解决冲突数据融合的问题,提出了一种基于证据距离和不确定度的冲突数据融合方法。通过证据距离计算证据之间的相对距离,将证据分为两种类别：可信证据和不可信证据。再应用新提出的信度熵对证据不确定度进行度量,对每个证据分配相应的权重,再根据权重对每个证据的基本信度值进行修正,再运用Dempster融合规则对修正后的信度进行组合得到最终全局信度值。通过算例实验,与其他几种经典的数据融合算法进行对比,仿真结果证明算法能够有效地解决数据冲突的问题。     

量测不确定下多传感器一致性数据融合算法

针对量测不确定下多传感器信息采集系统中数据有效融合处理,提出一种量测数据一致性融合算法.首先,引入马氏距离实现两传感器量测数据一致性的近似估计;然后,结合模糊理论中隶属度函数的性质定义一种度量局部量测信息提取和利用效率的支持度函数,进而构建综合全局量测数据间相互支持程度的支持度矩阵;最后,通过对支持度矩阵的计算求解各传感器量测数据在评估系统状态估计中的权重,并通过加权融合方式实现对系统状态真值的估计.理论分析和仿真实验验证了算法的有效性.     

多源信息数据融合系统性能评估研究

多源信息数据融合系统的性能、功能等指标研究是可以定量估计的,其性能评估研究是在仿真环境中检验并修正多源信息数据融合方法的有力手段。笔者在多源信息数据融合的仿真环境中,从多源信息的关联情况、融合航迹的质量、目标识别的概率及整个数据融合流程的效能等角度出发,提出了一个较完备的性能评估指标体系,并通过多次仿真结果进行了验证。     

小样本ATS测量不确定度评定方法研究

提出一种基于灰色系统理论和贝叶斯信息融合理论评定小样本自动测试系统（Automatic Test System,ATS）测量不确定度的新方法。该方法在已有测量不确定度灰色评定模型的基础上,引入灰色关联理论,建立新灰色评定模型,并引入贝叶斯信息融合思想,融合历史测量数据和当前测量数据的评定结果,得到最终测量不确定度。以某ATS测量链中具体的传递单元作为实例,按该方法计算测量不确定度,并将评定结果与其他常用方法评定结果进行比较,达到很好的一致性,且该方法评定小样本ATS静态测量得到的结果准确度高,评定小样本ATS动态测量,更符合其动态测量特性且计算量小。     

基于幂均算子和证据理论的故障诊断方法

将证据理论在处理不确定性信息方面的优势用于故障诊断，可提高诊断的精确度和准确性.从证据理论的角度来看，从每个发动机传感器获得的信息可以看作一条证据，基于多传感器信息的发动机故障诊断即是一个证据融合问题.本文使用证据理论作为描述发动机状态的多传感器信息建模方法.首先，在处理特征值样本数据时，引入幂均算子的方法以提高整个故障诊断系统的准确性；通过量化待测特征值和故障原型之间的距离生成基本概率分配函数；然后引入证据信息量的方法对融合后的结果进行性能评估；最后通过发动机故障案例对该方法进行验证，并与其它方法进行对比，结果充分证明了该方法的真确性与可靠性.     

回转体七轴综合测量的数据融合研究

针对回转体七轴综合测量,研究了电感测头采集到的三组柱坐标系下数据的融合方法。介绍了测量系统的工作原理,详细分析了各测头在敏感方向和非敏感方向位置的标定方法,结合标定结果建立了数据融合模型。该系统实现了工件一次装卡完成内、外轮廓的全部几何参数的测量。实验表明：该系统的测量不确定度在0．02mm以内。     

一种基于神经网络和证据理论的信息融合算法

针对目前多传感器系统中常用的信息融合方法,识别率较低、网络稳定性不好、不能很好地处理不确定性等问题,提出一种基于神经网络和DS方法的信息融合算法。该方法兼顾神经网络和DS推理二者的优势,有效地解决了目前信息融合方法对大噪声不确定性传感器测量信息的误识别问题。仿真实验结果验证了该算法在提高目标识别率和抗噪能力方面的有效性。     

环境监测有害成分的数据融合及其水质状况评价

文章首先提出安全态势评估模型,实现网络安全趋势的预测,使传感器采集的数据信息的完整性和机密性得到保证。然后采用数据融合与数据挖掘相结合的方法,对水质监控传感器采集的数据信息进行融合并依据D-S证据结构进行决策,提出一种用于监测水质的D-S证据决策方法。该方法分析水质环境的变化,克服了对每个传感器采集的信息分别进行处理时的不确定性和不稳定性。实验表明,该方法有效。     

基于D-S证据理论的数据融合井下监测方法分析

针对矿井单传感器监测系统监测数据单一、不确定性较高的缺陷,利用基于D-S证据理论的多传感器信息融合技术,在对原始数据分析处理的基础上,把多种参数通过数据融合模块实现对井下工作环境安全性的评估、决策。同时,可根据各参数间的相关性获得更多单传感器监测系统所无法获得的井下环境信息,极大地提高了数据采集的可靠性、全面性和矿井监测系统的有效性。     

基于D-S融合的混合专家知识系统故障诊断方法

复杂流程工业过程知识类型多样且含有多种不确定性,针对这些问题提出一种基于D-S融合的混合知识系统故障诊断方法.根据可利用信息的类型建立不同的专家知识系统并进行不确定性推理.通过分析当前信息的数据特点,自适应分配不同专家知识系统可靠性权重,通过权重D-S证据理论融合各专家知识系统的结论.这种方法不仅使用了专家的知识和经验,而且结合了生产过程积累的大量数据信息,提高了信息的利用率.通过融合多个专家知识系统的结论,提高了不确定性系统故障诊断的正确率.将该方法应用于某湿法冶金浓密过程故障诊断,取得了良好的诊断效果.     

模糊数据融合算法在煤矿安全系统中的应用

采用多传感器对煤矿井内的温度和通风量进行监测,基于模糊系统理论,提出一种应用多传感器模糊数据融合的融合检测方法,将多个传感器所获取的信息模糊化,经过融合中心的合成运算和决策规则,获取矿井温度和通风量状态的精确估计。     

MEMS惯性传感器ADIS16355在姿态测量中应用研究

为了实现惯性导航控制,需获取控制对象的姿态角信息,设计了基于MEMS惯性传感器集成模块ADIS16355的姿态测量系统。该姿态测量系统采用ADIS16355作为惯性测量单元,利用加速度计对重力向量的观测来修正陀螺给出的姿态信息,卡尔曼滤波实现传感器信息融合以计算运动载体的姿态角。介绍了ADIS16355的基本功能模块,阐述了两种传感器融合测量实时姿态角的方法并给出了卡尔曼滤波算法迭代过程,基于ARMv7架构的Cotex-M3微处理器设计了姿态测量系统硬件。采用AHRS500GA对该姿态测量系统性能进行了测量姿态角的验证实验,测试结果表明,该姿态测量系统能在动态条件下准确地测定运动物体实时姿态角,其误差一般在?1?左右。