D-S证据融合规则的研究

介绍了D-S证据融合规则及其在证据冲突下的失效问题,分析了D-S证据融合规则失效产生的原因,并对现有的改进方法进行分析,总结其不足。针对各改进方法的不足提出一种新的改进方法的研究思路,既可以解决失效问题,又有很好的融合速度。     

一种基于D-S证据理论的评标方法探讨

在实际评标工作中,大量的专家评价与判断是评标结果产生的基础。然而,常用的百分制评分法存在权重确定不尽合理、定性指标评分误差可能性大、指标线性加权的综合方式有缺陷等问题。本文提出一种基于证据理论的评标方法,以克服传统方法的不足,提高评标结果的正确性。     

基于模糊证据理论的二氧化碳地质封存项目安全风险评价

碳捕集、利用与封存技术是应对气候变化减排二氧化碳的有效技术之一,而将二氧化碳存储于深部地层中,往往因为一些地质及工程的原因而导致二氧化碳泄漏,会对人类和生态环境都会造成巨大的影响。考虑到二氧化碳泄露风险的不确定性,用模糊语言来评价二氧化碳泄露的各种风险因素,将模糊集和证据理论相结合进行二氧化碳地质封存项目安全风险评价。采用Jousselme距离确定的专家权重,并对冲突证据进行修正,再采用Dempster组合规则融合不确定证据信息。通过严格的风险评价程序,从而选择理想的二氧化碳封存场地。     

基于模糊证据理论的二氧化碳地质封存项目安全风险评价

碳捕集、利用与封存技术是应对气候变化减排二氧化碳的有效技术之一。考虑到二氧化碳泄露风险的不确定性,用模糊语言来评价二氧化碳泄露的各种风险因素,将模糊集和证据理论相结合进行二氧化碳地质封存项目安全风险评价。利用Jousselme距离确定专家权重,并对冲突证据进行修正,再采用Dempster组合规则融合不确定证据信息。通过严格的风险评价程序,从而选择理想的二氧化碳封存场地。     

一种基于D-S证据理论的群体预测意见集结方法

以Dempster-Shafer证据理论为基础,通过应用信度预测法,对群体预测意见进行集结,证据理论应用于群体预测具有局限性,提出了克服这一缺点的预测意见集结方法。使用该方法,无论专家意见发生分歧与否均可以得到合理的集结结果。     

基于D-S证据理论的城市社区民生科技贡献绩效评估研究

研究基于民生科技对城市社区建设在社区安全、节能环保、健康卫生、生活便利和学习交流等方面发挥的功能和作用,提出民生科技在城市社区建设中体现贡献绩效的主要因素,建立城市社区民生科技贡献绩效评价指标体系,并采用D-S理论的分析方法,通过算例对天津市华苑社区民生科技的贡献绩效进行评价,为民生科技在城市社区的绩效评估提供支撑。     

用户体验视角下国内学术虚拟社区评价指标体系构建——基于D-S证据理论

[目的/意义]构建基于用户体验视角的学术虚拟社区评价指标体系,既有利于提升学术虚拟社区的知识服务水平,也有利于提高其影响力与竞争力,对于学术虚拟社区的持续健康发展具有重要意义。[方法/过程]本文从用户体验视角出发,以D-S证据理论为基础,运用D-S证据合成方法,构建用户体验视角下学术虚拟社区评价指标体系,并计算各级指标的权重系数。[结果/结论]最终得到包含8个一级指标和24个二级指标的学术虚拟社区评价指标体系。其中,可靠性权重为0.2568,易用性权重为0.0625,规范性权重为0.0407,互动性权重为0.0888,关怀性权重为0.1176,丰富性权重为0.0322,有用性权重为0.1784,时效性权重为0.2230。最后以小木虫为例进行了评价分析。     

基于D—S证据理论的交通拥堵预测研究

本文从城市交通的现状出发,提出了一种基于D-S理论的算法,以预测交通可能发生拥堵的概率。仿真结果表明,该方法具有可靠性和有效性。     

一种改善SAR距离模糊的天线赋形算法

波束赋形是改善星载合成孔径雷达（SAR）距离模糊的有力选择之一。从天线波束赋形角度出发,提出一种均匀直线天线阵的算法,将二次功率约束转化为线性场强约束,能够快速的改善天线的旁瓣特性,在模糊带区域形成局部低副瓣,从而有效的抑制星载合成孔径雷达的距离模糊。     

“动车组结构及原理”教学模式改革效果的定量评价

为了准确了解"动车组结构及原理"教学模式改革效果,该文提出一种基于模糊综合评判和D-S证据理论相结合的教学模式改革效果定量评价方法。该研究方法在一定程度上提高了评价结果的客观性,为教学模式的改进提供了参考。     

D-S证据理论在群决策支持系统中的应用

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。     

一种配电网模糊评估的改进算法

结合某城区10kV配网实际情况,在收集大量统计资料的基础上,建立了配网评估的层次分析模型;提出了一种改进的配电网评估模糊算法,针对不同地块的负荷特点和负荷性质,相应地修正评估的标准,既能最大程度地挖掘现有电网潜力,又能保证重要和特殊负荷的供电可靠性及电压质量。经实例验证,该算法简单有效。     

基于证据理论的产品情报知识元多属性融合方法研究

[目的/意义]产品情报的有效获取能够帮助企业及时掌握市场动态及竞争态势,并有利于提升产品竞争力。对产品情报及其知识需求呈现跨领域、跨行业、多主体的综合性及深度挖掘商业价值的迫切性。[方法/过程]构建细粒度的产品情报知识元模型,通过基于证据理论的多属性融合过程,实现产品情报知识元属性集与关系集描述空间的扩展以及知识元属性关系网络的生成。[结果/结论]实例研究从业务和竞争力两个视角,实现产品情报知识元属性集的融合与深加工,为产品情报的隐性关联知识发现提供相对完备的知识基础。证明了基于证据理论的多属性融合方法对产品情报知识元融合的可行性和有效性。     

基于证据理论的K-modes聚类方法

本文把证据理论的合成公式应用4-K-modes聚类方法中,可以将不精确的数据进行分类。     

一种改进的基于区分矩阵的属性约简算法

利用二进制可辨识矩阵对HORAFA算法进行改进。求出相对核,并加入到约简中。在此基础上,增加一个反向消除的过程,保证了算法的完整性。     

一种改进的模糊C-均值算法

提出一种改进的模糊C-均值算法。实现了算法中聚类数c及权指数m两个参数的确定方法。该算法能很好地实现参数快速、有效的确定。比传统FCM算法具有一定的优越性。     

一种改进的随机性模糊金库算法

模糊金库(fuzzy vault)算法作为目前较流行的一种指纹密钥技术,得到了人们越来越多的关注.本文基于原有模糊金库算法,提出了一种新的模糊金库算法,该算法中:首先,上锁时利用一组随机数建立一线性函数,函数的长度不再与密钥信息的长度有关;其次,引入伪随机序列发牛器,以指纹特征值作为生成元,产生随机数组用于构建模糊金库...     

基于学习与证据理论的专家群体预测系统研究

基于学习与证据理论的专家群体预测系统方法，将学习专家预测的历史经验与个体专家预测结论的合成相结合，利用神经网络的学习功能与证据理论在证据合成中的系统完整性，形成了一种系统的专家群体预测方法。该方法将每个专家的预测结论看作为证据，面向具体应用问题通过对历史数据统计分析选择专家、建立学习样本，先考虑个体专家预测结论的独立性、重要性、可靠性与冲突，对个体专家预测结论的基本可信数进行修正，然后用Dempster合成规则合成。该方法用神经网络学习专家历史预测的经验，调整对基本可信数进行修正的修正系数，使证据合成的结果更符合解决问题的要求。实验结果表明本方法应用于解决实际问题时具有较好的效果。     

基于证据理论的国家自然科学基金项目评审方法研究

针对国家自然科学目前的评审方法相比,该方法能够有效解决项目评审专家评审结果之间的冲突,能够很好地集成评审结果,且具有较快的收敛速度.运用一个评审实例说明了本方法的应用程序与优越性.     

基于证据理论的企业知识链绩效评价研究

知识链绩效评价旨在帮助企业找出影响绩效提高的关键因素并及时采取有效措施,提高知识创新能力。本文从创造顾客价值、知识的获取能力、知识的共享与传播能力、知识的创新能力、知识的存量水平和知识管理平台等六个方面,分析了评价企业知识链绩效应考虑的主要因素,建立了知识链绩效评价指标体系。在此基础上,提出了运用证据推理方法,对企业知识链绩效进行评价,并给出了证据推理的算法步骤。最后通过算例分析,说明该方法的有效性、实用性。