基本概率赋值相关论文
针对证据理论应用中基本概率赋值（BPA）生成模型难以确定问题，该文提出一种基于云模型的BPA生成方法。首先基于样本属性的正态云模型构......
随着道路交通的快速发展,交通事故频发,对于交通事故快速处理、准确判决,能够有效减小事故影响,减轻社会负担。在道路交通事故判决......
为了能够客观、有效的对电能质量做出评价，提出一种粗糙集和D-S证据理论相结合的电能质量综合评价方法。该方法结合粗糙集理论，通过......
并发故障在实际的设备运行中常有发生，为了解决并发故障诊断问题，该文提出了一种基于DSmT(Dezert-SmarandacheTheory)的并发故障诊断......
应用最小二乘支持向量机和信息融合技术对水电机组的振动故障进行诊断。采用对水电机组振动信号的频域特征和时域振幅特征作为特征......
针对传统D-S证据理论存在鲁棒性差与“一票否决”等问题,提出采用加权融合法优化D-S证据理论,以提高其在大坝安全评价应用中的可靠......
辐射源识别已成为军事情报、监视、侦察系统中的关键问题。在战场环境中,多传感器探测到的辐射源信息呈现出不确定性、不完整性和......
为了能够客观、有效的对电能质量做出评价,提出了一种基于粗糙集和D-S证据理论相结合的电能质量综合评价方法.该方法结合粗糙集理......
针对雷达目标一维距离像(HRRP)识别问题,结合支持向量机(SVM)和DS证据理论提出一种多极化HRRP分类方法—–SDHRRP.该方法通过混淆......
G·Shafer在他的证据权的理论中,为建立证据估价W与共通函数Q之间的联系—定理5.4,给出了三个引理。本文对这些引理的正确性提出了......
提出将D-S证据理论应用于智能寻迹机器人的地面灰度检测,并给出了其时空融合结构.通过对D-S证据理论进行改进,同时利用未知前提的......
针对辐射源识别中基本概率赋值函数(BPAF)获取的难题,提出基于模糊集、灰关联分析和特征参数相似度的3种BPAF获取法,推演了获取BPA......
Dempster-Shafer(D-S)证据理论在组合冲突信息时,会得出与直觉相反的结论,为此研究人员提出很多改进方法,但是如何度量证据之间的......
D-S证据组合规则在处理高冲突信息时会得出与直觉相反的结论,这一直是D-S理论研究的热点.与相关理论优势互补是克服证据理论固有缺......
说话人识别语音信号处理的一个重要分支,具有很好的应用前景.D-S证据理论作为一种不确定性推理方法,广泛地应用于目标识别,具有良......
为了提高煤矿通风机故障诊断的准确性,提出了基于证据理论的混合诊断算法。即先用灰色建模方法实现故障特征量的累加处理,以增强数......
利用LabVIEW软件,结合信息融合技术开发了矿井提升机健康诊断系统,通过诊断过程和结果可知,采用信息融合技术后极大地提高了健康诊......
针对火灾隐患评价中面对不确定信息的有效处理问题,提出一种基于D-S证据理论的火灾隐患评价方法。该方法改变了传统评价中非“是”......
目的为了能够有效利用滚磨光整加工数据库平台的案例知识和专家经验,提高新零件加工时滚抛磨块优选的准确率,解决不同优选方式优选......
传感器网络是在动态的、具有不确定性的环境里运作的,所以网络设计时容错就成为一个很重要的问题.作者利用信任函数理论提出了一种......
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......
为了解决干扰情况下地震动信号发射源的定性问题，提出了在决策层上的多传感器数据融合的识别方法。利用定位传感器组中各个传感器得......
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......
由于风电机组系统相当复杂，故障原因及其现象不成简单或线性对应关系，单一检测不能够满足诊断需要。针对这一问题，将无线传感器网络（Wi......
为了解决干扰情况下地震动信号发射源的定性问题，提出了在决策层上的多传感器数据融合的识别方法。利用定位传感器组中各个传感器得......
基于Dezert-Smarandache理论(DSmT)给出了一种证据相关情况下的并发故障诊断方法.首先,结合并发故障的特点,给出了能够涵盖单发和......
文中研究比较了几种冲突严重情况下的证据理论合成公式．鉴于D-S证据理论合成公式的不足，文中提出了一种基于基本概率赋值加权的吸收......
为了提高多传感器目标识别的准确性，提出了证据加权数据融合的新方法。给出了证据理论的基本概念、组合规则、加权证据组合及决策规......
D-S证据理论的基本概率赋值（BPA）能够有效地表示和处理不确定信息，在不确定信息处理中得到了越来越多的应用。基于BPA决策是一个有待......
将基本概率赋值转换为概率在不确定性决策中有重要作用,本文提出了一种基于证据关联系数的最优化转换方法.主要思想是：转换后所得到......
证据理论被广泛应用于决策级信息融合，但还存在一定问题有待解决，例如证据冲突的合理衡量仍未得到妥善处理．针对已有方法的不足，提出一......
由于传感器的精度、系统组成的许多环节、外部环境影响以及数据的后处理等因素的影响，雷达目标识别中存在大量的不确定性。在这种情......
介绍模糊证据推理理论及潜艇威胁源类型判别的基本思想,针对潜艇水下收集目标信息的特点,引入了模糊证据推理理论,系统地分析了潜......
为了更加准确、合理地提取雷达辐射源载频、重复频率、脉宽等特征参数的权重，文章提出一种新算法，根据侦测数据的可信度、识别库参数......
针对现有将基本概率赋值转换为决策概率方法的不足,提出一种基于确定度的决策概率转换方法。该方法根据基本概率赋值的特点,将单子......
针对在马尔可夫随机场和模糊聚类二维直方图方法中存在的像素点分割结果不一致的现象,提出一种基于Dempster-Shafer(D-S)证据理论......
证据间冲突程度的有效衡量是解决高冲突证据融合问题的有效途径之一。针对冲突系数无法有效衡量证据间的冲突程度问题，在分析现有冲......
Dempster组合规则的有效运用取决于相应基本概率赋值的合理建立，但是如何生成各个证据的基本概率赋值仍然是一个有待解决的问题。基......
在通用的D-S证据理论目标识别模型基础上,以海上电子侦察行动为背景,提出了一种基于两级证据合成的辐射源目标识别方法。在辐射源......
在D-S证据理论框架下,研究了基于目标基本概率赋值(BPAF)判决的决策层目标属性融合问题.简要介绍了D-S证据组合理论框架,阐述了基......
针对雷达辐射源参数的不确定性,研究区间类型的雷达辐射源参数识别,构造区间参数的雷达辐射源数据库。首先,利用区间数距离形成区......
在基于证据理论的目标识别融合中．基本概率赋值的获取是一个与应用密切相关的课题，也是实际应用中最难的一步。本文讨论了几种用经验......
证据推理依赖于专家知识提供证据,要求各证据体相互独立,因此难以应用于实际。针对上述问题,提出基于粗糙集理论的证据获取和基本......
针对现有基本概率赋值概率转换方法普遍存在缺少客观标准,主观介入程度过强的问题,该文提出了一种线性加权概率转换方法。该方法首......
根据主动雷达／红外复合制导反舰导弹各传感器所提供的信息构建基本概率赋值函数；依据基于准贝叶斯结构的D-S证据理论合成BPA、进行目......
在对电子目标进行识别时，往往采取多传感器融合的D—S证据理论进行处理，但是由于传统的D—S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没......
