D-S证据推理的应用

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D-S证据理论在认知无线电中的应用

D-S证据理论在认知无线电中的应用
Ab t a t Th n e ti no mai n i o n t e r d o n t o k c n l a o s r u nl e c n p r r a c fc o e ai e sr c : e u c r n i f r t n c g i v a i e w r a e d t e i s if n e o e o a o i o u f m n eo o p rt v
1 传 统 的 CR数 据 融合 方 法
有 限 的 频 谱 资 源 对 无 线 移 动通 信 发 展 的 阻 碍 日益 明显 。
面比较灵 活 , 推理机制 比较简单。D S证据理论 作为一种 不 —
确 定 性 的 推 理 方 法 , 人 工 智 能 、 测 诊 断 、 测 领 域 、 家 在 检 预 专 系 统 等 方 面 具 有 很 广 泛 的应 用 , 其 是 在 多 传 感 器 信 息 融 合 尤
渴 望得 到 感 知增 益很 高 的 协作 感 知 方 案 。 由于 D S证 据 理 论 在 决 策 系统 中处 理 不 确 定 性 信 息 时能 获 得 令 人 满 意 的 —
性 能 .使 得 其在 认 知 无 线 电 中的 应 用 会 起 很 重 要 作 用 。 一种 基 于 D S证 据 理 论 的 协 作 频 谱 感 知 新 方 案 被 提 出和发 —
地提高检测效率和可靠性 。
m, m ,可 以应 用 D S合 成 法 则 得 到 一 个 新 的可 信 度 分 配 和 : —
m m1 m , = 2即正 交 和 :
m( : 西) 0
提 高 频 谱 效 率 是 使 用 C 的最 主 要 动 机 , R 因此 , 用 较 多 使 的频 带 来 传 送 感 知 的原 始 数 据 是 不 可 行 的 。 为 此 , 们 提 出 人

D-S证据理论在群决策支持系统中的应用

D-S证据理论在群决策支持系统中的应用

te h GD SS.
Ke wo d : - v e c h o y;G S v rs D S E i n e T e r d DS
0 引 言
m 。 I 。 ,…f分别为其基本概率分布 值,则合成的新信 任函 ,m I l ‘
群决策支持系统 ( SБайду номын сангаас G S是在多个决策系统和多个决策者 D

知识库中的模型进行管理和维护, 最终实现机 器的智能化处
理。
证据体的信 任程度,定义基本可信度分配函数公式如下 :
依据 以上的基本步骤, 通过各个 子系统 来有效进行动态
肌 ,
o: 照 : () l ) 小@ : ∑o0 ,)

( 4 )
的决策过程, 并实时管理 。 能化的群决 策支持 系统 已成为 智

要: 针对 以往决策方法 的不足 ,运用 D S - 证据理论 融合处理 多个决策 的结果 ,以提 高准确性 与可靠性 ,辅助做 出
科 学化 的决策 ,以完善建立群决策支持 系统。
关键词 : 证据理论: 群决策支持系统 中图分类号 :T 1 P8 文献标识码 :A 文章编号 :1 7 — 7 2 (0 7 1 0 6 - 2 6 1 4 9一2 0 )- 05 0
t s t e e l o fu e h r su ts. I c n en an e h v r t a h c t e e aci d el abi i f s e ti c eci i - m ty an r i l ty or ci n fi d s on aki g an n p r ct n d ca e fe
0● ∞迁 曙 理 论 在 群 决 策 支 待 系 统 中 的 应 甩

D-S证据推论理论

D-S证据推论理论

火灾的发生是一个伴有光、烟、温升、辐射和气体浓度变化的综合现象,需要利用各种火灾传感器检测和捕捉这些信息,我们可以根据具体的情况,选择两种或两种以上火灾传感器组来检测火灾状况。

本火灾预警报警系统采用了两级传感器信息融合,一级是局部(即象素级)融合,采用经典的自适应加权融合估计算法,克服了单个传感器的不确定性和局限性,获得被测对象的一致性解释与描述。

二级是在全局(即决策层)进行融合,采用证据理论。

Dempster-shafer(D-S)证据理论是概率论的推广,它允许人们对不确定性问题进行建模,并进行推理,能够更加客观的反映事物的不确定性。

在具体设计时,本文分三个模块进行处理,D-S 合成模块、BPA 模块、局部决策模块。

系统的结构示意图如图2-8所示。

图2-8 系统结构简图1.局部融合算法在局部融算法中采用自适应加权数据融合算法,不但可以优化传感器的数据,还能够有效剔除环境干扰信号,它的中心思想是根据各个传感器数据误差的大小,分配不同的权数,精度高的数据由于误差小,分配的权数较大,反之较小。

设有n 个传感器来检测某一火灾特征,它们的方差分别为n 22221...,σσσ,各传感器的测量值分别为n x x x ...,21,相互独立, 假定各传感器的加权因予别为n w w w ...,21,那么加权因子引入后,系统的传感器数据融合值为: ∑==ni i i x w x1ˆ (2-23) 式中11=∑=ni i w总均方差为:()[]()()()∑∑====--+-=-=ni nji j i jijii x x xx w w E x x w E xx E 1,1,12222ˆˆ2ˆˆσ (2-24)因为n x x x ...,21彼此相互独立,且是x 的无偏估计,所以:()()0ˆˆ=--j i x x xx E ()n j i j i ...2,1,,=≠ (2-25)则有:()∑∑==--=ni ni i i i w xx w 112222ˆσσ (2-26)上式中的σ是各加权因子i w 的多元二次函数,它的最小值的求取就是在加权因子n w w w ...,21满足归一化约束条件下多元函数极值的求取。

战场目标识别中的D-S证据理论应用

战场目标识别中的D-S证据理论应用
和复杂 化导致对 传统 的数据 和 信号 处理 系统 提 出 了更 高
的要求 。先进 的作 战管 理系 统在控 制 日益 增 多 的复杂 武
器系统 时 , 须从大量 的可移动 的和活动 的传感器 台站收 必 集数据并加 以融合 。为 了满足实 时防御 系统 的要求 , 要 需 对数据进行 迅速和有 效的处 理 , 传统 的数 据处理 常常做 但 不到这一点 。特别是 , 当所需 要检测 的 目标信号 淹没在 大 量噪声和不相关 信号 与杂波 中时 , 应用 人工方 法对微弱 目
Ke od : mcoes i s n s aafs n b c eont n D m s r hfr D S eiec hoy yw r s i si c i a ;dt ui ;oj trcgio ; e pt — a ( — ) vdne t r ; r m i a i n o m pse — h f r e i n e t e r n lc to fDe t r S a e v de c h o y i
b t e e b t eo nt n at f l o jc c g io l d i e r i
L U Xio d n,W U J n,L N eFn I a —a u I Xu — e ( otrd aeDe at n , tlr a e f L Hee 2 0 3 , hn ) P sga u t pr me tArieyAcd myo A, fi 3 0 1 C ia l P
架进行 运算 , 提供 计算 幂元 素 的逻 辑 。DS推理 用于 多 并 — 传感器数 据融合时 , 由各 传感 器独 立获得关 于识别 目标 的
fr ahsno, eM orec aatr tscnb curd E pr et eut so a ebte e bet o ec e srt E suc h rc i i a eaq i . x e m n sl hwt th a l l ojc h e sc e i r s h t tf d i

D-S证据理论方法在目标识别中的应用

D-S证据理论方法在目标识别中的应用
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第 2 卷 第 5期 2 20 年 1 07 0月
光 电技 术 应 用
E乙 D 一臼P" 己 0 4 , 4 W
、b . 2. . , 12 No 5
Oco e . o 2 5 2 0 )5—0 6 —0 07 4
数据融合不 同层次对应不 同的算法 , 在决策层 数据 融 合 中 , e se—hrr证 据 理 论 ( h — D mptr a S e T eD S ter f vdne是适 合 于多传 感器 目标 识别 的一 h yo iec) o e 种不精 确推理 方 法 [_ . 满 足 比概 率 论 更 弱 的公 1 它
Z HOU n — u Bi g y ,L Ye U ,LIZ u n ,W U i ig h ag Ha— n n

( otes R s r nt ue0 Eetoi e nl y, izo 2 0 0 hn ) N rhat e a c Isi t 厂 l rnc T c oo Jn hu 1 10 ,C ia e h t c s h g
D—S证 据 理 论方 法 在 目标 识 别 中的应 用
周炳玉 , 野 , 卢 李 壮 , 海宁 巫
( 东北 电 子技 术研 究 所 , 宁 辽 锦州 1 10 ) 2 0 0

要 :- 证据组合理论 已经成为不确定性推理 的~ 种重要方法 , 于该理论 的多传感 器决策层数据融合 已得到广泛应 用 . DS 基
s se .Th S t e r fe ie c n S’ ueo o bn t n ae ito u e .Th rg a a d d cs n y tms eD— h yo vd n ea d D- Sr l fcm iai r n r d cd o o ep o r m n eii o meh so aaf s nb sdo Se ie c o iain r l r ec ie .D— h r f vd n ei u e oi to f t i ae nD— vd n ec mb n t eaed s r d d d u o o u b S t e yo ie c sdt — o e s

《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》范文

《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》范文

《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》篇一一、引言随着现代科技的不断发展,决策融合算法在各个领域得到了广泛应用。

其中,Dempster-Shafer(D-S)证据理论作为决策融合的重要方法之一,已经得到了广泛关注。

然而,D-S证据理论在处理决策信息时仍存在一些局限性,如对冲突信息的处理不够完善、对证据的独立性和一致性要求过于严格等。

因此,本文旨在研究改进D-S证据理论的决策融合算法,以提高决策的准确性和可靠性。

二、D-S证据理论概述D-S证据理论是一种基于信任度的决策融合方法,通过对证据进行分配函数描述和合并过程来达到信息融合的目的。

然而,在应用过程中,D-S证据理论仍存在一些问题。

首先,当存在冲突信息时,传统的D-S证据理论往往无法有效地处理这些信息,导致决策的准确性下降。

其次,D-S证据理论对证据的独立性和一致性要求较高,这在实际情况中往往难以满足。

三、改进D-S证据理论的决策融合算法针对上述问题,本文提出了一种改进的D-S证据理论决策融合算法。

该算法通过引入权重因子来调整每个证据的信任度分配,从而降低冲突信息对决策结果的影响。

同时,该算法还采用了基于相似度的证据关联性分析,以提高证据之间的相互关系信息在合并过程中的作用。

此外,针对不同情况下的实际应用场景,我们提出了更加灵活的调整策略来应对各种不确定性因素。

四、算法实现及性能分析为了验证改进算法的有效性,本文在多个实际应用场景中进行了实验。

实验结果表明,改进后的D-S证据理论决策融合算法能够更好地处理冲突信息,提高了决策的准确性。

同时,该算法能够更灵活地应对不同场景下的不确定性因素,具有较强的实用性和通用性。

五、应用案例分析本文以某智能交通系统为例,详细介绍了改进D-S证据理论决策融合算法在交通流量预测中的应用。

通过将多种交通信息作为证据进行融合处理,该算法能够更准确地预测交通流量变化趋势。

同时,我们还探讨了该算法在医疗诊断、机器人智能决策等其他领域的应用潜力。

D-S证据理论在目标识别中的应用

D-S证据理论在目标识别中的应用

l +信 任 度 区 间
L { A; P .

复特征 据 问 —叫

似 真
— — — — — — - 卜 卜 _ 拒 绝 证 据 I
图 1 证 据 区 间 示 意 图
1 D — S证 据 理 论 简 介
1 . 5 D — S合 并 规 则 D e mp s t e r 和S h a f e r 在2 O世纪 7 0年代提 出了 D — s证据 理论 该 证据理论 中的组合规则提供 了组合两个证据 的规则 。设 B E L , 和 理论在概率的基础上对概率论的概念进行 了扩展 把概率论 中的事件 B E L , 是 同一个识别框架 u上的两个信任函数 , m . 和m , 分 别是其 对应 扩展成 了命题 . 把事件的集合扩展 成了命 题的集合 . 并提 出了基本概 焦元分别为 A , A : , …, A 和 B。 , B : , …, B , 又设 : 率赋值 、 信 任函数和似真度 函数 的概念, 建立 了命题 和集合 之间的一 的基本概率赋值 , 对应关系 .从而把命题 的不 确定 性问题转化为集合 的不确定性问 ∑ m 1 ( ) m ( < 1 n ≠ 题。 1 . 1 识 别 框 架 则: 设 u表示 所有可能取值 的一个论域集合 .且所有在 『 , 内的元 】∑ m ( ) m ( B , ) 素是互不相容 的.则称 为 的识别框架 可以是有限也可 以无 限. 在专家系统的应用 中是无 限的 。 1 . 2 基本概率赋值 0. C= 西
2 0 1 3年
第7 期
S C I E N C E &T E C H N O L O G Y I N F O R MA T I O N
O本刊重稿 。
科技信息

基于D—S证据推理的项目投资综合决策模型与应用

基于D—S证据推理的项目投资综合决策模型与应用

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20 0 2芷
集 . 出 现 K一 1此 时 D mptr 合 规则 失 去 意 义 剐 , e se 组
定 义 2 证 据 冲突 因 子 ( o ) ci “ l

般 而 言 , 个 证 据信 息之 间 除 了具 有 相 容性 之 外 , 存 在 着 一定 的 冲 突性 。为 了度 量 证 据 信 息 间 的 冲 突度 各 还
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第2 O卷 第 1 ( 期 总第 19期 ) 0
20 年 1 02 月
系 统


V o.2 1 0.No.1
Sy t m sEn n e i se gi e rng
Jn 2 O a .. 0 2
文章 编 号 : 0 I4 9 ( 0 8 0 - 0 I 0 1 0 0 8 2 0 ) I0 7 - 6
据 ) 不确 信 度 D ID ge o n rne 。基 于 此 . 文 首 先 给 出 了 D S证 据 推 理 理 论 框 架 着 分 析 和 阐述 了提 的 o( ere f g oac ) I 本 - 接 取指 标 体 系 不 确 信 度 的 五 种方 法 { 后 . 合投 资 项 目综 台决 策 的 特 点 . 立 基 于 D s理 论 的投 资 决 策 模 型 , 行 最 结 建 — 进 实例 对 比研 究 。

要 : 对 投 赍 击 策 系统 的 车 确信 因 素 , 针 阐连 提 取 指 标体 系不 确 信度 的 五种 方 法 ; 并基 于 D S证 据 推 -
理 建 立 投 资 项 目决 策模 型 , 后 以 妾例 作 对 比研 究 验 证 谈 模 型在 不 璃信 投 赍 击 幕 系统 中应 用的 有 效r 最 睦

D—S证据理论在目标特征数据分析中的应用

D—S证据理论在目标特征数据分析中的应用
低 、 类 精 度 高 , 较 好 地 实现 空 中 目标 的 分 类 。 分 能
关 键 词 :D—S证 据 理 论 :融 合 :目标 识 别
0 引 言
运动 目标 的分类一直是 目标识 别领域 中的研究热
点. 分类 的 目的 就 是 将 类 别 标 志 与 目标 区 域 联 系 起 来 . 便 于对 不 同 目标 进 行 特 定 分 析 在 测量 系统 中 . 由于 测
表示 . 么所关心的任一命题都对应 于 0的一个 子集 . 那
称 0为识 别 框架
12 . D— S理 论 的基 本 概 念
概 念 1 基本 可信 度 分 配 与信 度 函数
pA= B ()∑m 一 eB=∑ m曰 ( l ) 一eA= ()∑r ) ( 1 l ( () 4 )
C 口 B n A ≠
m( = ) 0 ( ) 1
区间 . 通过不确定 区间量化命题的可信度和似真度 。
13 . D- S合 成 法 则
概 念 3设 Z和 f是 识 别 框 架 上 的 两 个 信 度 . 1
收 稿 日期 :0 1 0 —2 21— 9 7
修 稿 日期 :0 1 O 6 2 1 —1 一1
的 重要 方 法 , 过 De s r 成 规 则将 不确 定性 信 息 进 行 重 新 分 布 , 来 自测 量 分 系统 的 通 mpt 合 e 将
目标 特 征 值 . 过 D— 通 S证 据 理 论 进 行 融 合 , 用 于 目标 识 别 。 实验 结 果表 明 该 方 法 误 判 率 应
Be l l Be , l
m ( ・ ( < )m2 A 马) 1
A nB≠ p
Be n 1 Be ( 1 1 +) n

改进的D-S证据理论在电路故障诊断中的应用研究

改进的D-S证据理论在电路故障诊断中的应用研究
Ke o d c r u t yW rs ic i ,D- v d n et e r ,f u td a n ss S e i e c h o y a l ig o i Cls m b r TP3 】 a s Nu e 9
1 引言
随着 电路 结构 的 日趋复 杂 , 对 大型 复 杂设 备 在 系统运 行状态 进行 监测 时 , 由于保 ห้องสมุดไป่ตู้ 和 断路 器存 在
准确率得 以提高 。
关键词
电路 ; S 据理论 ; D- 证 故障诊断
T 31 P 9
中 图分 类号
Ap lc to s a c n I p o e S Ev d n e The r p i a i n Re e r h o m r v d D— i e c oy
素的影响, 会导致融合 过程 中存在着 各种不确定 性。在各种非精确推理技术 中, - D S证据理论凭借
自身 的特 点 , 对 不 确 定信 息 的描 述 采 用 “ 如 区间估 计” 而不 是“ 估计 ” , 点 的方 法 , 区分不 知 道 与不 确 在 定方 面 以及精 确 反 映 证 据 收集 方 面显 示 出 很 大 的
误动、 拒动以及 因信道干扰发生信息丢失等诸多不 确 定性 因素 , 得仅 利用 单一 传感 器 进行 状 态监 测 使
与故 障诊断 时很 难 得 到精 确 的结 果 。在 进 行 状 态
灵活性 , 在处理不确定性 问题时具有独特 的优势。
2 I_ 据 理 论 )S证
设 U 为互 斥 且 穷 举 的 元 素 组 成 的命 题 集 合 ,
感 器 的精 度 、 部环 境影 响 以及 数据 的后处 理等 因 外
为 A的基本可信数。设 m , …, m , m 是识别框架 u上的基本概率 , 多概率分配函数正交和 一 o

D-S证据理论在决策支持系统中的应用

D-S证据理论在决策支持系统中的应用
率可加性。
() 据理论具有直接表达 “ 2证 不确定 ” “ 和 不知道 ”
的能力 ,这些信息表示在 ma s函数 中,并在证据合 s
的传递和融合 ,且 目前鲜有最新 的进展 ;复杂的模糊 隶属度 函数一般来说 需要 用样条 函数 、傅里叶级数或
下 限 概 率 来 解 决 多值 映 射 问 题 方 面 的 研 究 。
D mp t r e se 的学生 G. h f r 1 S ae t对证据理论做 了进~步 3 的发展 ,引入信任函数概 念 , 形成 了一套基于 “ 证据”
Absr c : Th S e d n et e r,wh c r vie t o fefce t ov n n et i n o ma in r a o n ta t e D- vie c h o y ih p o d sa meh d o f in l s li g u c ran if r to e s nig i y a d it g ai no emutp ed t o r e c l s n h sz d p n e te i e c n iec n itn e u t. n ne r to ft lil aas u c , al y t e ie i e e d n v d n ea d gv o sse t s ls h n r I d to ,i as e l wi y t e i r be ff z y a d u c r i nf r ain i r e o a he n a di n t lo d as t s n h ssp o lmso u z n n e t n i o i h a m to n o d rt c ive c mpe na y if r t .Co a e t te e s nig me od ,t i vie c h o smu h mo e o lme tr o mai n on mp r d wi o rra o n t s h se d n e t e r i c r h h h y smia o t e d cso r c s u n - en s i l t h e iin p o e sofh ma b ig .Th r f r , i a e,ad s se e iin meh a e r ee o e i t sp p r ia trd cso t odb s d n h o v d n e t e r ,h s b e r p s d,a d i fe tv n s n e i ii a e as e n p o e , n DS e i e c h o y a e n p o o e n s e ci e e s a d f a b ly h v lo b e r v d t s t a c r i gt ee p rme t l e ul . c o d ot x e i n a s t n h r s

采用D-S证据推理的电机转子故障诊断

采用D-S证据推理的电机转子故障诊断




第 3 卷 l
2 3 基 本 可 信 度 分 配 函数 ( s . mas函数 ) 确 定 的
在 D— S证据 推理 的故 障诊 断过程 中 , 由证据 体 产 生 基本 可 信度 分 配 函数 ( s mas函数 ) D S证据 是 —
不 断 地 产生 反 映 运行 状 态 的 各 种信 息 , 以把 这 些 可
信 息 加工成 对诊 断 对象 运行 状态 的 变化 比较 敏感 的 故 障 特征 , 成 识 别 诊 断对 象 状 态 的证 据 ; 构 然后 , 利 用 D— s证据 理 论 对所 获 取 的 证 据进 行 推 理 , 通过 特 定 的诊 断决 策 规则 得 出诊 断 结论 。
在 D S证 据推 理 过 程 中 , 由各 传 感 器 获 得 多 — 先
国 家 自然 科 学 基 金 资 助 项 目 ( 号 : 0 7 0 9 编 5676)
收稿 日期 :0 0O— 4修 改 稿 收 到 日期 :0 00 —9 2 1一 10 ; 2 1— 32 2 4 Nhomakorabea振
动 、测

征 矢 量 ( 据 体 )利 用 明 氏 距 离 测 度 构 造 基 本 可 信 度 分 配 函 数 , 取 证 据 体 对 转 子 故 障 所 赋 予 的 基 本 概 率 分 配 函 证 ; 求 数 值 , 后 根 据 D— 然 s证 据 融 合 规 则 进 行 融合 处 理 , 现 了对 电机 转 子 故 障 的 准 确 识 别 。试 验 结 果 表 明 , 方 法 可 实 实 该 现转子断条故障的可靠诊断 。 关键词 D— s证 据 理 论 感 应 电机 小波包变换 故 障 诊 断
决 策 过 程 如 图 1所 示 。

证据理论的发展与应用

证据理论的发展与应用

由图可知,一个周期内,有多组目标证据冲突。

进行100次独立实验,可获得直接利用证据理论 与利用改进证据理论而获得的对目标识别的对比 图,如图所示。

谢谢大家
The End!
K

BC

m1 ( B) m2 (C) 1
BC

m1 ( B) m2 (C)

k表示的是证据冲突度,反映了证据间的冲突情况, k越大表明证据之间的冲突越大。 缺陷:
◦ 没有明确指出其实际应用的范围 ◦ 有时候会得出不靠谱的结论
D-S合成规则缺陷的例子
例“Zadeh悖论” :某宗“谋杀案” 的三个犯罪嫌疑 人组成了识别框架 ={Peter, Paul, Mary} ,目击证人(W1, W2)分别给出下表所示的BPA。
定义如下: 对于A,上的两个mass函数m1, m2的 Dempster合成规则为:

1 m1 m2 ( A) K
其中, K为归一化常数
B C A

m1 ( B) m2 (C )
K
BC

m1 ( B) m2 (C) 1
BC

m1 ( B) m2 (C)
主要内容
D-S证据理论
证据理论的改进
证据理论的应用
证据理论是由Dempster首先提出,由他的 学生 shafer 进一步发展起来的一种不精确 推理理论,也称为Dempster/Shafer 证据 理论(D-S证据理论),属于人工智能范畴, 最早应用于专家系统中,具有处理不确定 信息的能力。






D-S理论的解决方式:客观与主观的结合。

证据理论的应用举例

证据理论的应用举例

证据理论的应用举例1 D-S 证据理论1.1关于D-S 证据理论的概念D-S 理论假定有一个用大写希腊字母 Θ 表示的环境(environment ),该环境是一个具有互斥和可穷举元素的集合:Θ = { θ1 , θ2 , ⋯ , θn }术语环境在集合论中又被称之为论域(the universe of discourse )。

在D-S 理论中,习惯上把证据的信任度类似于物理对象的质量去考虑,即证据的质量(Mass )支持了一个信任。

关于质量这一术语也被称为基本概率赋值(BPA , the Basic Probability Assignment )或简称为基本赋值(Basic Assignment )。

为了避免与概率论相混淆,我们将不使用这些术语,而是简单的使用质量(Mass ) 一词。

1.2 D-S 证据理论与概率论的区别D-S 理论和概率论的基本区别是关于无知的处理。

即使在无知的情况下,概率论也必须分布一个等量的概率值。

假如你没有先验知识,那么你必须假定每一种可能性的概率值都是P, NP 1=其中,N 是可能性的总数。

事实上,这赋值为P 是在无可奈何的情况下作出的。

但是,概率论也有一种冠冕堂皇的说法,即所谓的中立原理(the principle of indifference )。

当仅仅有两种可能性存在的时候,比方说“有石油”和“没有石油”,分别用H 和⌝H 表示,那么出现应用中立原理的极端情况。

在与此相类似的情况中,即使在没有一点知识的条件下,那么也必须是P = 50 % ,因为概率论要求P(H)+P(⌝H) = 1,就是说,要么赞成H ,要么反对H ,对H 无知是不被允许的。

表1-1为证据理论与概率论的区别。

表1-1 证据理论与概率论的区别D-S理论不要求必须对无知假设H和反驳假设H赋以信任值,而是仅仅将Mass分配给你希望对其分配信任的环境的子集。

任一未被分配给具体子集的‘信任’被看成‘未表达意见’,并将其分配给环境 ,反驳一个假设的‘信任’,实际上,是对该假设的‘不信任’,但不是对该假设‘未表达意见’。

D-S证据理论在天然气门站安全评价中的应用

D-S证据理论在天然气门站安全评价中的应用

l ̄据 合 J 的 慨 一 布 l 【 } k总 年分
中( , 良( ,优 s,其模 糊评 价值 ) 麒) ) }
I 价等级 确 定 f
= 02 { .,
04 .,08 .} .,06 .,1 。根据 图 1 出影 响天然气 门站 0 给
图 2 证 据 理 论 评 价 模 型
宫 宁 宁,王 为 民,邓 宗 竹 , 陈 杨,郭 士 欢
( 宁石 油 化 丁大学 石 油 天然 气学 院 , 辽 宁 抚 顺 1 3 O ) 辽 1O 1

要 :天 然 气 门站 是 一 个 复 杂 的 系 统 。 为对 天 然 气 门站 系 统 进 行 安 全 评 价 ,将 D s证 据 理 论 引入 其 中 , —
研 究 。
1 天 然气 门站 安 全 评 价 体 系 的建 立
图 1 天 然气 门 站 评 价 指 标 体 系
天然气 门站 的安全 涉及 的 人员 和设 施众 多 ,门 站 的正 常运 行有 耐 于依 靠科 学 的管理 和 调度 。鉴 于 门站 系统 的特点 ,本 文按 照 系统 工程 理论 ,将 门站 的安全 系统 分解 为 5个 子 系统 的安 全 系统 。 如图 1
织 机构 ,安全 规 章制度 制定与 落实 j 。





首 先建 立两两 因素判 断表 ,采用 “ 9标 度法 ”
/ 1 / 1

( )确 定 确信 度 。一 般 南专 家 给 确定 指标 1 的确信度 各 指标 隶属 于评价 等级 的确信 度可表 。,
示为:
sft se s n f h au a a aesaini f ciea dr l be ae a ssme t en trl s t tt ef t n ei l. y ot g g o s e v a K e r : Nau a a aesain S ft se s e t D— vd n ete r ; Crdbl ywo ds tr l sg t tt ; ae a s sm n ; g o y Se ie c oy h e iit i y

D—S证据理论在小电流接地系统单相接地故障选线中的应用

D—S证据理论在小电流接地系统单相接地故障选线中的应用

中图分类号 :T 1 M7 1
DS — 证据理论在小电流接地系统单相接地故障选线中的应用
司春 旺,宋家骅 ,林庆海 ,程晓磊
( 东北 电力大学 电气工程学 院,吉林 吉林 12 1 ) 30 2
Ap ia i n o S Ev d n e Th o y t ee tng S n l a e t - o n plc to fD- i e c e r o S lc i i g e Ph s -o Gr u d Fa l o m a lCu r ntGr u di g Po rS s e s u tf r S l r e o n n we y t m
sl t n;I- e ie c h r ee i co 3S vd n ete y;ifr t nfso o nomai u in o
摘要 :小电流接地系统发生单相接地故障后 ,当故障特征 量 非常明显时 , 选线 结果 才 比较 可靠 ,当其特 征 量很微 弱 时 ,
选线结果则可能是错误的;在故障后不同时段 ,故障特征所
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电力科学与工程

N o4
4 ・ 8
EI RI P . EC C OW E S EN(E AND NGI K CI 、 E NEERI NG
20 06
文章编号 :6 20 9 {0 6 0 —0 80 17 —7 2 20 )40 4 —4
A ̄ ta t I i o h o la e h rce si atrs ge rc: n ve ftec mpi td c aa tr t f i l- w c i c e n p ae erh fut h mal u rn r u dn o r ytms hs a t a l t e s l s c re t go n i p we sse g h v , ac c islcinmeh d wihmut c tr n lt p — a e i ut e t to t l—r e aa d mu i e r e o ii i 。 r d i po  ̄ i rp o s ,whc k sf lueo a l ifr t n a d ih ma e u s ffut no mai 。 n l o
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实例研究
实例研究
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 实例结论

由以上实例可看出 ,每种融合方法得出的结论基本 一致。即: 方案 6最值得投资 ,方案 1最不值得投资。也 不难发现 ,采用 D-S融合方法比不采用该方法进行决策 更利于方案的集中 ,数据融合使得系统的不确定性下降 ,基本概率函数分布趋势更加明显 ,根据同样的决策规 则进行方案比较 ,能够更加充分地利用系统的信息 ,提 高系统辨识目标方案的准确性。
基于 D-S证据推理的项目投资综 合决策模型与应用

我们将投资决策系统的指标体系视为一组证据信 息 , 利用D-S合成推理规则显然是非常合理。 D-S证据 理论应用于投资项目综合决策时 ,由各独立指标所获得 信息产生的特征度量构成了该理论的证据。 通过构造 相应的基本概率分布函数 ,对所有的证据 (包括 Θ)赋 予一定的不确信度 ,利用这些证据合成新的证据。

结合 D-S 证据推理的贝叶斯网络 法在配电网可靠性评估中的应用

配电系统处于电力系统末端,直接与用户相连, 是电力系统向用户供应电能和分配电能的重要环节。 近年来随着人们对配电系统在供电可靠性中地位认识 的提高,配电系统可靠性的研究得到了迅速的发展。
贝叶斯网络对配电网可靠性的估 计
加入D-S证据理论的贝叶斯网络对 配电网的可靠性估计
试验论证

在转子试验台上进行试验验证 ,在其上选择三个不 同的测点 , 表 2 是转子不对中时各测点 BP 网络的诊断 结果。
试验论证
对以上结果进行处理,计算出m(Ai)(基本概率值), Ai表示故障模式,i=1,2,3,4,5,6。计算结果m(Ai)即为 每个样本中第i种故障模式的基本概率值。经归一化处 理后得到的基本概率值如表3所示。
总结

D-S证据理论的应用十分广泛。它是一种更准确 的估计模型。它建立了命题和集合之间的一一对应关 系,把命题不确定问题转化为集合不确定问题。在一 些决策问题的决策,检修问题的判断等领域有着重要 的作用。
谢谢观看
D-S证据推理的应用实例
基于 D-S证据推理的项目投资综合决策模型与应用
D -S 证据推理在机械故障诊断中的应用
结合 D-S 证据推理的贝叶斯网络法在配电网可靠性 评估中的应用
基于 D-S证据推理的项目投资综 合决策模型与应用

项目投资综合决策要处理的信息大都是不精确的、 不完备的、模糊的、甚至是相互矛盾的 ,具有不确信性。 为了有效地进行投资分析和决策 ,需要用形式化的方法 来描述这些不确信信息 ,并进一步探讨不确信推理的方 法。不确信推理一般不强求逻辑上的完备性 ,只是对不 确信信息在误差允许的范围内做出近似推理判断 ,虽然 推理不一定能得到最佳的决策结果 ,但一般能给出专家 级决策结果 ,基本上可以满足应用领域的要求。
D-S证据推理方法的功能

D-S证据推理作为不确信推理的有效方法 ,是一种 决策理论 ,它能够很好地处理具有模糊和不确定信息的 合成问题。与概率决策理论 (如 Bayes理论 )相比 ,它不 但能处理由知识不准确引起的不确信性 ,而且能处理由 不知道引起的不确信性 ,也不用给出先验概率,而是基 于从属关系值 , 使用命题演算作为在 D -S 框架下的推 理过程 。
D-S证据推理的步骤
( 1) 求出各个证据的基本概率赋值 m (i ) ; ( 2) 求解证据的不确信度 m (Θ) ; ( 3) 利用 D-S合成推理规则 ,形成新的信任函数 Bel( A)
,并求解其基本概率赋值 m ( A) ; ( 4) 解决具有相关性和冲突性证据的合成问题。
D -S 证据推理在机械故障诊断中
的应用

在进行故障诊断时 ,可以用多传感器来对不同位置 进行测量, 对每个传感器的测量结果进行初步诊断,再 用 D -S 证据推理对它们进行融合。用 D -S 证据推理 进行决策层融合时 ,一般都要建立相应的质量函数, 难 度很大 ,为避免建立质量函数的麻烦,本文借助了成熟 的 BP 网络技术 ,对每一测点先用 BP 网络进行局部诊 断 ,各测点的诊断结果经过优化处理后建立证据推理模 型 ,进行综合诊断。
D -S 证据推理在机械故障诊断中
的应用

在机械故障诊断中 ,无论传感器的种类和性质如何, 最 终用于故障诊断的总是一些数字诊断指标,一般说来 , 机械 设备的这些诊断指标是具有不确定性的。而且即使对同一 台机器同一种工况下,不同工作循环内测得的振动信号的特 征参数也不完全相同, 有时甚至相差很大。设备状态参数 与诊断指标之间的这种不确定关系, 决定了诊断问题本质 上的不确定性。为了提高诊断的精确性和可靠性,最大限度 地利用各种信息, 解决靠单一传感器获得的单一指标进行 诊断所带来的不确定性, 本例从提高故障诊断精度出发, 提 出了基于多测点的 D -S 证据推理的数据融合方法, 并利用 优化后的神经网络诊断结果来建立证据推理的诊断模型, 利用同源数据进行融合 , 既避免了建立质量函数的麻烦,又 降低了诊断的不确定性 。

试验论证
试验论证
先用优化后的BP网络诊断来建立证据推理模型。 设新人函数Bel1对应于第一册点的诊断结果,信任函 数Bel2对应第二测点的诊断结果,这两个信任函数的 焦点元素都是A1,A2,A3,A4,A5,A6,分别代表完好状态, 不对中,碰摩,不平衡,油膜涡动,油膜震荡六种故 障模式。它们构成了信任函数Bel1,Bel2的共同分边框。 经D-S证据推理融合以后的诊断结果,再与测点3进行 融合,最后得到三个测点的融合结果: m(Ai)={0.996207 0.000260 0.000077 0.001339 0.001446 0.000654} m(θ)=0.000017.
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