一种改进的证据理论融合算法

[针对D-S证据理论无法解决证据冲突和基蝴率分配函数的微小扰动使融合结果急剧变化等问题,提出了一种改进的证据理论融合算法。该方法首先求出了证据距离得出相应的证据冲突,然后给出描述证据间相互支持度的模糊矩阵,并依次来研究不同情况对融合数据的影响,进而说明改进的融合算法的有效应。     

一种基于证据距离的D—S改进算法

针对高冲突下Dempster证据组合规则失效的问题,定义了描述证据可靠程度的可信度的概念,提出了一种改进的D-S组合算法。该方法首先通过证据距离,建立相似性矩阵,确定证据可信度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则进行组合。通过仿真算例并与其它改进方法进行对比,验证了新算法在高冲突证据的情况下,可以有效地减小冲突对组合结果的影响,同时提高了证据组合的收敛速度,降低了决策风险。     

基于K-L距离的改进D-S证据合成方法

提出了一种证据距离为基础的冲突证据合成方法。通过改进的K-L距离得到证据间间距 ,进一步通过相关算法转化为证据权值,权值反映了证据的重要程度,以权值为系数对原始 的基本可信度分配函数进行重新分配,再通过改进的合成公式,得到证据合成结果。最后通 过具体的算例比较,说明新方法的合成结果更确定,更符合实际情况。     

基于改进D-S证据理论的认知无线电频谱感知算法

在把D S证据理论应用于多节点的频谱感知数据融合时,如果数据冲突较大则融合结 果并不理想。为了解决上述问题,对D S证据理论的证据组合规则进行了改进,给出了一个 在数据冲突大时也适用的数据融合公式,并把这种改进的数据融合算法应用到多节点协作频 谱感知中。MATLAB仿真测试与结果分析表明改进算法提高了频谱感知性能。     

基于粗糙集和证据理论的多准则决策方法

针对准则权系数完全未知的离散多准则决策问题,提出一种基于粗糙集和证据理论的多准则决策方法。首先通过粗糙集的信息熵得到准则的信息增益。琏而得到准则的权重,作为证据权重;提出方案在准则下的优势度概念,结合准则权重得到加权的优势度矩阵;计算得到准则下的基本概率分配和整体不确定度,并利用证据合成法则对多个证据进行合成。     

一种基于证据反推法的装备保障模式分析方法

现有装备保障模式分析方法多局限于定性分析,分析过程的起点就没有必要的数据支撑,从而导致结论真实性和有效性不高。针对此问题,提出了一种基于证据反推法的装备保障模式分析方法。在分析装备保障模式概念与内涵的基础上,结合装备保障模式运行特点,阐述了基于证据反推法的基本原理,提出了基于证据反推法分析的基本流程,并给出了基于证据反推法的装备保障模式分析的具体步骤。     

基于证据源和组合规则双修正的证据合成

针对冲突证据合成时传统证据合成和单一修正改进方法存在的问题,提出了新的证据源预处理和组合规则双修正的证据合成方法。利用夹角余弦理论,计算证据向量距离后转化得到权重系数,依据权重系数对证据进行重新概率分配,完成证据源修正;之后用修正的动态合成规则,进行修正证据的合成;同时提出了算法分析模型。实例结果验证了算法在证据合成时具有最优结果、较强通用性和稳定性,可应用于信息融合、不确定信息决策等领域。     

基于证据理论的政府低碳政策绩效评价方法探析

研究了基于证据理论对省级区域政府低碳政策实施的效果进行评价的方法。建立了产业层面、能源消费、碳排放、公众低碳意识和环境保护等5个一级指标13个二级指标的政策实施效果指标体系;提出了基于灰色相似性关联度的平均融合规则,解决了由于证据的相关性导致的证据合成的过估计问题;文后运用2010年中国统计年鉴的相关数据,对我国5个省级区域进行了综合评价。     

基于皮尔逊系数的冲突证据合成新方法

提出了一种融合证据源预处理和合成规则修改的冲突证据合成方法。算法得到两两证 据源间的皮尔逊系数,每个证据源具有特有皮尔逊系数值和。以具有最大皮尔逊值和的证据 源为中心证据源,所有证据源相比中心证据源的比例为该证据源的权值,权值反映了证据的 重要程度,从而冲突证据源具有最小的权值。利用权值对原始证据源进行预处理,降低冲 突证据的重要性。再通过改进的合成规则,对处理后的证据源进行合成,得到最终合成结果 。证据正常与冲突情况下的仿真算例验证了新方法不但在证据合成中具有很高的通用性, 而且相比其他方法具有很强的优越性。     

S-S定理在中国适用吗?——基于省际面板数据的计量检验

本文基于中国省际面板数据检验贸易开放与收入分配的关系,分别考察贸易开放度对基尼系数、城乡收入差距的影响。研究表明,贸易开放对收入不平等具有显著并稳健的正向作用,S-S定理在中国是不适用的。此外,贸易开放与收入分配的倒U型关系也不成立。     

基于条件证据更新方法的短时软/硬情报融合

介绍了软/硬情报融合新方法,分析了证据理论(DST)应用于软/硬情报融合的灵活性。 在此基础上,以Fagin-Halpern（FH） DS条件原理为依据,提出了一种面向情报融合中多源证 据的条件更新方法,避免了扩展识别框架,并明确了该方法的参数选取标准。另外,基于时间 表对融合过程进行短时划分,以提高融合的精确性。通过融合实例对所提方法进行了分析说 明。     

基于简单证据的目标多特征综合识别

针对目标多特征数据,提出了一种基于简单证据的综合识别算法。首先,利用模糊理论将接收的特征参数与知识库中的特征参数进行比较,匹配求出目标模糊隶属度;然后,根据模糊隶属度和特征参数可信度构造包含“未知”的简单证据;最后,用简单证据组合规则进行证据合成,求出识别结果。经过数字算例验证,该算法既能处理冲突证据又能减少证据合成时间。     

基于D-S证据推理的工程安全管理信息融合

安全在工程管理领域占有举足轻重的地位,直接影响工程企业的生存和发展。科学合理的安全评估便于及时发现工程管理领域存在的安全问题,预防事故诱发因素的萌生,而评估系统数据采集过程的不确定性决定着某些指标需收集专家信息。本文在研究D-S证据推理的基础上,论证专家安全信息的管理和融合,以提高评估质量和水平。     

基于D-S证据理论的消费者信任模型构建

本文从网站、在线经营者特征、消费者个人因素等方面总结了影响消费者信任的因素,根据D-S证据理论建立了一个在信息的不精确和信息的不完全的情况下,为消费者提供购买依据的信任模型。     

一种改进的证据冲突衡量因子

为解决证据融合时证据间冲突衡量不准确问题,提出了一种新的证据冲突衡量方法。对当前冲突衡量方法国内外研究现状进行总结,结合典型算例分析,指出了当前方法存在的主要问题。基于前人研究成果,提出了一种改进冲突因子用于衡量证据间冲突,主要基于修正证据距离与合取冲突,对两者采用加性组合。通过一般类型算例与特殊类型算例对所提方法进行验证,结果表明改进的冲突衡量因子能够准确衡量证据间冲突,并具有普适性。     

一种基于遗传算法的战场频率分配方法

分析了遗传算法的原理及其在频率分配领域中的应用,提出了一种启发式战场频率 分配方法。该方法通过改进传统遗传算法的选择、交叉、变异过程来实现频率分配的特殊 用途,并借助代价函数对生成的频率分配方案进行质量评估。仿真结果表明,该方法能够在 一 定程度上提高频谱资源的使用效率,可为从事频谱管理等相关行业的技术人员提供参考。     

基于证据理论和动态组合型神经网络的区域物流需求预测

区域物流量不仅和区域经济有关,也和历史物流量有关,故同时利用影响物流需求的区域经济因素和历史物流量进行预测可行。为此提出动态组合型神经网络融合预测模型,并用广东省的物流统计数据进行检验,证明了预测结果的可信度。     

基于证据推荐理论的B2C电子商务信任模型构建

电子商务所依托的互联网,是一个全球开放的异质性营销渠道,处于不断变化之中。这种异质性的营销渠道使人们难以直接接触到产品本身。因此,与传统购物中的买卖双方交易相比,电子商务的一个典型的特点就是存在更大的不确定性。本文从电子商务网站、在线经营者特征、消费者个人因素等方面,分析了消费者信任的影响因素,根据证据理论建立了一个在信息的不精确和信息的不完全的情况下,为消费者提供购买依据的信任模型。通过在线消费者对各影响因素的评价,然后利用D-S证据理论融合各种证据,得出证据等级的信度函数,为潜在消费者提供信任依据。     

一种S频段高性能频率合成器的设计与实现

设计了一种高性能频率合成器,采用直接数字合成（DDS）与直接模拟合成相结合的方式, 实现了S频段1 Hz细步进 输出,频率捷变时间小于800 ns,并达到杂散抑制优于-65 dBc、相位噪声优于- 115 dBc/Hz偏离载频1 kHz处的高性能指标。