D-S证据理论在沼气池预警系统中的应用

探讨了D-S证据推理方法在沼气池预警系统中的应用,设计了一种适用于沼气池预警的多传感器体系结构及二级融合模型,通过对各沼气池内采集的数据进行信息融合,提出一种分析与决策的信息融合方法。     

基于证据理论的车辆组合导航系统的信息融合

由于车载GPS(G lobal Position ing System)接收机的定位精度通常受卫星状况和道路环境的影响,同时DR(Dead Reckon ing)系统的距离和航向传感器随着行驶距离的增加,会产生误差积累,这些误差使传感器的定位轨迹偏离车辆所在的实际位置。为此,在信息融合理论的基础上,利用高精度的电子地图对导航系统提供的车辆位置进行修正,以车辆位置到匹配道路的距离、车辆行驶方向与道路方向的夹角作为评判可信度的证据,提出了基于D-S(Dempster-Shafer)证据推理的信息融合方法。实际跑车实验表明,该地图匹配融合方法能够使车辆导航系统的定位精度达到5 m左右。对于改善低成本的GPS/DR车辆导航系统的性能是个行之有效的方案。     

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。     

基于D-S证据理论的自治车行为决策

在对有多个不同类传感器进行特征级融合基础上应用D-S证据理论进行自引导车的行为决策,解决了单一传感器信息冗余度小、可靠性差和单一融合方法进行行为决策存在不确定性因素的问题,在结构化或半结构化环境下,制定了采取概率上下限的决策规则,较好地将上一级融合的多个结果融合成对决策的一致描述.实验证明D-S证据理论完全可以满足自引导车实时跟踪和导航的决策需要.     

D-S证据理论在煤矿水害预测中的应用

针对煤矿井下水灾、水害形成原因的复杂性和不确定性,应用多源数据融和技术,探讨D-S证据理论对多传感器目标识别的不精确推理方法,即通过对一些事件的概率加以约束以建立信任函数而不必究其精确关系,应用D-S证据理论将多传感器所采集到数据进行融合,并根据一定的决策规则,判断出影响煤矿井下的安全状态因子,给出煤矿井下突（透）水预测的评价模型。     

D-S证据理论在多传感器故障诊断中的改进及应用

为了解决在多传感器信息融合处理故障诊断过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖的问题,介绍了传统D-S证据理论的基本构架,分析了其在处理含有高冲突的证据融合过程中将高信任度分配给小可能故障源的不足,提出了一种新的基于模糊成员函数和证据平均距离的证据调整方法,该模糊成员函数充分考虑了专家知识对基本概率分配函...     

基于神经网络D-S证据理论的汽轮机转子融合诊断系统研究

船用汽轮机转子作为汽轮机做功的主要部件，易发生故障．将数据融合技术应用到其故障诊断领域，采用神经网络与D-S证据理论相结合的理论方法，建立了汽轮机的融合诊断系统，对转子的几种常见故障进行诊断，在数据级上将特征量进行分类处理，能够从多方面反映系统状态，为准确诊断故障奠定了基础，特征级上采用多神经网络的方法克服了网络收敛速度慢的缺点，再经过决策级的融合计算，提高了诊断精度．通过诊断测试及对比试验证明该系统提高了汽轮机转子故障诊断的精度，并能满足诊断的实时性要求。     

基于Petri网与D-S证据理论的电力系统故障诊断

针对电力系统继电保护故障,利用概率Petri网对电力系统进行建模,获取有效的故障信息,并运用DS(Dempster-Shafer)证据理论对信息进行融合,得出诊断结果.针对传统D-S证据理论在处理冲突证据时会存在结果与源证据相悖的问题,在加权平均法的基础上提出一种改进的融合方法,根据各个证据到平均证据的距离与证据权重大小成反比的关系,计算每个证据的权重,再进行加权平均,最后利用D-S组合规则进行迭代计算.与传统方法相比,本文方法拥有更好的融合效果和更高的效率.仿真结果验证了改进方法的有效性.     

D-S证据理论在带式输送机故障诊断中的应用

针对带式输送机存在输送距离长、运量大、速度快、使用环境恶劣等问题,基于D-S证据融合理论在处理由不知道所引起的不确定性方面具有独特优势,将D-S证据理论应用于带式输送机故障诊断中。详细论述了D-S证据理论及基于证据理论的带式输送机故障诊断过程。实验表明:D-S证据理论能有效提高诊断可信度,是一种有效的带式输送机故障诊断方法。     

基于D-S证据理论的不确定数据清洗

数据清洗的任务是检测数据中存在的错误、缺失或不一致,通过删除、填充、修改等方法提高数据质量.针对存在元组级不确定性的数据表上的选择投影连接操作,基于D-S证据理论中置信区间的概念,给出辨识框架构建和置信区间计算的方法,提出了一种基于待测数据项置信区间来检测查询结果中错误数据的方法.实验结果表明,提出的不确定数据错误检测方法具有高效性、准确性和可用性.     

Network security situation evaluation based on modified D-S evidence theory

With the rapid development of global information and the increasing dependence on network for people, network security problems are becoming more and more serious. By analyzing the existing security assessment methods, we propose a network security situation evaluation system based on modified D-S evidence theory is proposed. Firstly, we give a modified D-S evidence theory to improve the reliability and rationality of the fusion result and apply the theory to correlation analysis. Secondly, the attack successful support is accurately calculated by matching internal factors with external threats. Multi-module evaluation is established to comprehensively evaluate the situation of network security. Finally we use an example of actual network datasets to validate the network security situation evaluation system. The simulation result shows that the system can not only reduce the rate of false positives and false alarms, but also effectively help analysts comprehensively to understand the situation of network security.     

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。     

基于云模型和D-S证据理论的多源信息融合滑坡安全性评价

基于多源信息融合理论,结合安全监测数据及滑坡变形破坏特征,构建完善的滑坡安全性评价体系,应用云模型生成各评价指标隶属度,采用引入权重系数的改进D-S证据理论进行数据融合分析,建立一种基于云模型和改进D-S证据理论的滑坡安全性多指标综合评价模型,以实现对滑坡安全性的综合评判。以雅砻江卡拉水电站周家滑坡安全评价分析为实例进行研究,按最大隶属度原则判定周家滑坡的安全状态,分析表明其整体处于基本稳定状态,B1区处于不稳定状态,与实际基本相符。     

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。     

D-S证据理论在声激励与超声粘接检测中的应用

采用D-S证据理论,提出了利用声激励和超声探头检测金属与非金属粘接状态的融合方法,并进行了验证分析.实验证明,提出的方法是可行的.     

IMU/计程仪/重力组合导航系统信息融合方法

针对现代战争环境对导航系统高自主性、高隐蔽性的要求,提出了IMU/计程仪/重力无源组合导航方式.深入研究了IMU/计程仪/重力组合导航系统的信息融合方法,设计了该系统的工作模式.采用扩展卡尔曼滤波进行各传感器信息的融合.根据导航系统对实时性的要求,建立了系统的低阶误差状态方程;将厄特弗斯效应的影响考虑到滤波器设计中,建立了系统的重力观测方程;将计程仪的速度与惯性速度进行融合,建立了系统的速度观测方程;在不增加系统成本的条件下,进一步利用加速度计输出估计水平姿态,建立了系统的姿态观测方程.在此基础上,设计了相应的信息融合策略.实际系统的机载试验结果表明,IMU/计程仪/重力组合导航系统算法正确、性能良好,可以有效地控制惯导系统位置和速度误差的累积,满足长时间一定精度的导航要求.