基于证据理论的可靠性信息融合方法研究

在对大型客机、导弹、卫星等复杂系统进行可靠性评估时,由于可靠性试验代价昂贵且周期太长,导致可靠性现场试验数据很少,需要充分合理地利用各种来源和各种类型的验前信息,如专家经验、相关型号产品的试验信息及来自不同的试验环境和阶段的信息等,为提高可靠性和置信度的精度,运用Bayes小子样统计推断方法.但Bayes方法应用的一个关键问题就是验前分布的获取和表示问题,提出了利用修正证据组合规则融合多源验前信息的方法,并在融合验前分布的基础上对二项分布产品的可靠性进行了综合评估,并进行仿真,实例表明方法在工程实际中有效果,还可推广应用于其它分布类型的产品的可靠性评估.     

评估诊断证据可靠性的信息融合故障诊断方法

在基于证据理论的信息融合故障诊断方法中,诊断证据的可靠性高低将会直接影响诊断结果的准确性.而现有的大多数方法并没有全面地评估证据的可靠性,从而常常导致融合诊断结果的不准确.决定证据可靠性的因素主要有传感器的精度与证据获取方法的性能,以及传感器运行环境中的不确定性因素,可将它们分别理解为静态和动态因素.本文利用基于Pignisti。的指标函数优化算法获得静态折扣因子,用其对原证据进行修正;接着提出基于Pignistic向量的证据相似度度量方法获取动态折扣因子,用其对证据进行再次修正,并利用Dempster组合规则融合经两次修正后的证据,得到诊断结果.最后,通过在多功能柔性转子试验台上的实验,验证了所提方法的有效性.     

基于改进D-S证据理论的多源空战信息博弈融合方法

多传感器系统与单传感器系统相比能够更大限度地获取被探测目标的信息量,但在空战中无人机传感器探测得到的数据在一定程度上具有欺骗性,利用博弈融合技术对多传感器数据进行融合,能够获得更加符合空战实际需要的信息。为此,研究了一种基于改进D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多源空战信息博弈融合技术,在信息融合前采用Jousselme距离进行预处理,并利用费雪信息进行冲突数据博弈,所得策略集使空战数据更加可靠。在此基础上,根据邓熵方法对基于D-S证据理论的融合方法进行改进,与传统D-S证据理论方法相比,融合数据符合空战实际。最后对存在冲突的多源空战信息进行博弈融合仿真,仿真结果验证了该方法的可行性与优势。     

基于距离测度的D-S证据融合决策方法

针对多源信息融合结果并依据D-S证据结构进行决策的问题,提出一种基于距离测度的D-S证据决策方法.该方法结合决策基元和非决策基元的属性进行决策,将依据D-S证据的决策问题分解成两个层面：属性层面、证据层面.属性层面上,给出候选决策从证据焦元获得支持度的方法;证据层面上,基于辨识框架幂集的元素,构造一个证据焦元向量空间,引入候选决策的理想状态向量,定义距离测度,构建决策模型.最后,对多源水质监测信息融合结果进行决策分析,结果表明该方法是合理、有效的,且具有处理冲突或非冲突证据的优点.     

一种改进的冲突证据融合方法

针对冲突证据融合问题,从证据对目标识别程度和其它证据对自己的支持度两个方面综合考虑证据权重,把信息熵引入证据权重确定,建立了证据之间的支持度,设计了综合权重的计算方法,最后通过综合权重采用基于折扣率方法进行证据融合.通过实例与传统改进方法比较分析说明该方法提高了收敛速度,降低了决策风险.     

基于模糊粗糙集和D-S证据理论的多源灌溉信息融合方法

针对多源灌溉信息决策过程中不确定性信息难以融合的问题,提出了一种基于模糊粗糙集和D-S证据理论相结合的决策融合方法。运用模糊粗糙集理论,建立基本概率分配函数,计算各灌溉因子与灌溉决策之间的依赖程度,构建多个融合灌溉因子对灌溉决策的识别框架;然后运用改进的D-S证据理论,进行多源灌溉信息决策层级的融合,最终解决不确定信息的表达和合成问题。应用上述方法对华北地区冬小麦土壤水分、光合速率和气孔导度等信息进行灌溉决策融合,结果显示：灌溉决策的不确定性由融合前的最高38%降至9.84%,该方法可有效地提高灌溉决策精度,降低灌溉决策的不确定性     

基于改进修正权重的证据组合方法

针对证据组合过程中修正权重的确定问题,提出了一种综合考虑证据间关联关系和自身不确定度的改进修正权重确定方法,实现了对待组合证据的有效修正。基于对证据信息随机性和不具体性的阐述,得到了证据综合不确定度的度量方法。结合基于改进冲突度的相似性权重和基于综合不确定度的可靠性权重,确定了改进的修正权重。应用Dempster组合规则对修正后的加权平均证据进行有效组合。算例分析结果表明,所提方法能够充分利用证据信息,解决证据冲突,组合结果更为客观、准确,可信度更高。     

基于证据理论的多传感器加权融合改进方法

针对多传感器系统中高冲突证据合成问题,考虑到传感器同时具有固有可靠性与实时可靠性的特点,基于证据理论提出了一种新的多传感器加权融合方法;该方法通过计算证据间的相似矩阵获取证据的后验权重,并结合根据传感器固有可靠性预先分配的先验权重,得到证据体的复合权重,然后据此对原始证据进行加权平均,最后利用D-S证据组合规则合成加权平均后的证据;实例仿真表明,与D-S、Yager、Murphy等方法相比,该方法能够更好地处理高冲突证据,且收敛速度更快。     

基于D-S证据理论的信息融合算法

针对现有D-S证据理论算法在信息融合应用中缺乏系统性的问题,提出了一种基于D-S证据理论的层次式融合算法。该算法模型采用多维属性信息的分域、层次融合方式,利用初始信息确定高层融合所需的概率分布的近似算法对数据进行融合处理,并对于可能存在的证据冲突问题,给出了算法的修正。仿真结果表明,该算法收敛速度快,准确度高,在低虚警率下具有较好的检测率。     

用D-S证据理论实现多传感器信息融合的一种改进算法

阐述了基于D-S证据理论的多传感器信息融合算法,提供一种基于D-S理论的改进方法以解决融合信息的相关性问题.用滑觉和热觉传感器作实验,对该方法的有效性进行了验证.     

基于D-S证据理论和BP神经网络的多传感器信息融合

针对多传感器信息融合的基本可信度分配在实际应用中难以解决的问题,提出了一种基于D-S证据理论与BP网络相结合的多传感器信息融合的改进方法。该方法充分发挥BP神经网络自学习、自适应和容错的能力,利用BP神经网络处理证据理论的基本可信度问题,再利用D-S证据理论来处理不精确、模糊的信息。最后通过一个实例证明了该方法的有效性。     

基于预处理模式的D-S证据理论改进方法

D-S证据理论是决策融合的主要方法之一,但典型的D-S理论不大适应高冲突证据组合.本文提出一种基于预处理模式的方法,在利用Dempster组合规则进行证据组合之前,将冲突焦元的基本概率赋值部分转移到焦元并集,采用证据之间的冲突额度来确定证据组合顺序.由于该方法将冲突化解为不确定的知识表示,可以处理冲突证据的组合问题.     

基于不确定性的数据融合系统性能评估

提出了一种基于不确定性的数据融合系统性能评估方法。数据融合的目的是为了提高融合后的信息量,信息不确定度的降低就相当于信息量的增加,本文从广义信息论出发度量信息不确定度,通过比较融合前后系统信息的不确定度来度量融合系统的性能。给出多目标系统中计算信息不确定度归一化变化的方法,实现了融合系统性能的定量评估。     

基于改进证据理论的态势评估方法

证据理论是实现基于规则的态势感知主要方法之一。然而,证据理论在多源多证据合成时存在悖论问题。针对此问题,通过相异度计算对证据重要性度量与修正,提出了一种基于改进证据理论的态势评估方法,该方法包括规则度量、证据修正、规则融合和态势决策等四个阶段。实验表明,该方法能够避免利用证据理论进行态势融合中的悖论问题,在态势评估效率和准确性等方面优于Dempster、Yager和Leung等典型方法。     

新的基于加权均值模型的证据融合方法

针对D-S证据理论难以处理证据冲突的问题,提出了一种将Murphy平均融合方法和证据权方法相结合的证据融合方法.该方法将显著偏差证据的判别引入融合流程,实现对证据权重的区分量化,建立了加权的基本概率分配均值模型.仿真结果表明:该方法能有效区分证据的重要程度,提高了证据融合的准确性与收敛速度,较好地解决了冲突证据融合的问题.     

基于D2S 证据理论的移动机器人 多传感器信息融合方法研究与应用

针对全自主式移动机器人，以首届CCTV全国机器人电视大赛为背景，提出了通过D-S证据理论和模糊集合理论相结合的方法，对多传感器信息进行融合，较好地解决了机器人在复杂环境下运动的多传感器信息融合问题，实现了移动机器人的准确定位。     

直觉模糊框架内的证据动态可靠性评估及应用

基于证据理论与直觉模糊集之间的关系,提出了一种新的证据可靠性评估方法,该方法可以在先验知识缺乏的情况下,对各证据源的可靠性进行评估。首先,将证据理论中的基本概率赋值函数(Basic Probability Assignment,BPA)转化为直觉模糊集;然后,通过直觉模糊集之间的相似度度量对各BPA之间的相似度进行计算;在此基础上,提出证据支持度的概念,通过分析证据支持度与证据可靠性之间的关系,获得证据的相对可靠性和绝对可靠性;最后,基于证据折扣运算对原始证据进行修正,采用Dempster组合规则对修正后的证据进行组合。此外,基于直觉模糊框架内的证据可靠性评估,提出了一种多传感器融合方法,通过数值实验对该方法的性能进行了对比分析,结果表明,该方法可以实现对不可靠证据的有效评估。     

基于改进证据理论的态势评估方法

证据理论是实现基于规则的态势感知主要方法之一。然而,证据理论在多源多证据合成时存在悖论问题。针对此问题,通过相异度计算对证据重要性度量与修正,提出了一种基于改进证据理论的态势评估方法,该方法包括规则度量、证据修正、规则融合和态势决策等四个阶段。实验表明,该方法能够避免利用证据理论进行态势融合中的悖论问题,在态势评估效率和准确性等方面优于Dempster、Yager和Leung等典型方法。