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基于改进D-S证据理论的电网故障多源信息智能融合诊断方法 被引量:26
1
作者 游昊 石恒初 +2 位作者 杨远航 颜丽 廖晓春 《广东电力》 2020年第11期16-25,共10页
为了满足电网调度精益化管理的需求,提高继电保护智能化水平,提出一种电网故障多源信息智能融合诊断方法。该方法通过主动激励召唤和任务动态调整来实现继电保护主站的性能提升与信息同步,利用一对一支持向量机多分类算法进行故障信息分... 为了满足电网调度精益化管理的需求,提高继电保护智能化水平,提出一种电网故障多源信息智能融合诊断方法。该方法通过主动激励召唤和任务动态调整来实现继电保护主站的性能提升与信息同步,利用一对一支持向量机多分类算法进行故障信息分类,基于改进Dempster-Shafer(D-S)证据理论进行多源信息融合诊断和同源故障信息确认,根据多源信息融合规则和流程完成同源故障快速决策。实验结果表明,所提出的诊断方法在故障快速反应、精准诊断定位、可靠决策支持和免人工干预等方面具有良好的应用效果。 展开更多
关键词 故障诊断方法 多源信息融合 改进D-S证据理论 主动激励召唤 任务动态调整
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基于模糊综合评估模型与信息融合的电力变压器状态评估方法 被引量:24
2
作者 石宜金 谭贵生 +1 位作者 赵波 张桂莲 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2022年第21期167-176,共10页
针对电力变压器状态评估中存在多特征指标和多故障类型问题,提出一种基于模糊综合评估模型和皮尔逊相关系数的改进D-S证据理论的变压器状态评估方法。建立了变压器状态评估体系,引入层次分析方法和改进的三角梯形隶属函数确定特征指标... 针对电力变压器状态评估中存在多特征指标和多故障类型问题,提出一种基于模糊综合评估模型和皮尔逊相关系数的改进D-S证据理论的变压器状态评估方法。建立了变压器状态评估体系,引入层次分析方法和改进的三角梯形隶属函数确定特征指标的基本概率。基于皮尔逊相关系数的改进D-S证据理论融合不同特征指标以评判变压器综合状态评估。经过实例分析,该方法的评价结果与变压器实际运行状态一致,其准确率达到95.83%,验证了该方法的合理性和可行性。该方法对变压器状态评估具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 电力变压器 模糊评估模型 改进D-S证据理论 皮尔逊相关系数 层次分析法 关联规则
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基于信息融合的风电机组齿轮箱轴承故障诊断 被引量:9
3
作者 鲁炯 朱才朝 王屹立 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第8期11-22,共12页
针对风电齿轮箱轴承故障问题,提出一种基于信息融合将BP神经网络与D-S证据理论相结合的风电轴承故障诊断方法。首先基于大数据,挖掘SCADA(supervisory control and data acquisition)系统中与风电齿轮箱轴承故障有关的振动、温度、电流... 针对风电齿轮箱轴承故障问题,提出一种基于信息融合将BP神经网络与D-S证据理论相结合的风电轴承故障诊断方法。首先基于大数据,挖掘SCADA(supervisory control and data acquisition)系统中与风电齿轮箱轴承故障有关的振动、温度、电流、转矩和转速信号等故障特征;然后将各信号故障特征量作为神经网络输入,将神经网络的输出归一化作为证据理论基本概率分配值(BPA值),为解决各证据之间冲突问题,采用一种基于加权的方法来改进各条证据,以减小冲突;最后利用组合规则将各条改进的证据融合,得出最终诊断结果。研究基于某风场2MW风电机组的实际运行数据,结果表明:随着融合信号维度的增加,最终诊断结果的准确率也逐步提高,融合多维信号的可靠性明显高于单一信号。 展开更多
关键词 信息融合 BP神经网络 改进的D-S证据理论 风电齿轮箱轴承 故障诊断
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多传感器数据融合技术在煤矿井下的应用 被引量:9
4
作者 黄健 徐永刚 孙中廷 《煤矿机械》 2015年第7期242-244,共3页
为克服以往单一传感器对煤矿井下气体环境和通风量等与煤矿安全密切相关元素诊断不精确和不完整的缺点,提出利用自适应加权数据融合算法和改进的D-S证据理论;同时借助多个传感器采集的源信息,对煤矿井下包括瓦斯含量、氧气含量、风速在... 为克服以往单一传感器对煤矿井下气体环境和通风量等与煤矿安全密切相关元素诊断不精确和不完整的缺点,提出利用自适应加权数据融合算法和改进的D-S证据理论;同时借助多个传感器采集的源信息,对煤矿井下包括瓦斯含量、氧气含量、风速在内的气体环境进行检测。实际应用结果表明,该方法增强了煤矿井下气体环境检测的精确度和可靠性。 展开更多
关键词 煤矿环境安全 传感器 自适应加权数据融合算法 改进的D-S证据理论
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基于改进D-S证据理论的燃气轮机滑油系统故障诊断 被引量:8
5
作者 梁茂宗 周登极 +1 位作者 张会生 魏芳 《燃气轮机技术》 2018年第2期17-22,36,共7页
本文使用D-S证据理论决策层融合结构融合了4种经典信息融合算法,对滑油系统典型故障进行诊断。为解决证据冲突问题,本文对D-S证据理论公式进行了改进,并验证了改进公式在特征层和决策层的融合效果。结论表明本文提出的D-S证据理论改进... 本文使用D-S证据理论决策层融合结构融合了4种经典信息融合算法,对滑油系统典型故障进行诊断。为解决证据冲突问题,本文对D-S证据理论公式进行了改进,并验证了改进公式在特征层和决策层的融合效果。结论表明本文提出的D-S证据理论改进方法能够较好地解决证据冲突带来的问题,可以提高诊断正确率;证据理论在决策层融合中的优势较为明显,应用于多种方法诊断结果的决策层融合可以提高诊断的容错性。 展开更多
关键词 故障诊断 改进D-S证据理论 贝叶斯网络 神经网络 模糊逻辑
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基于边缘物联的电力系统二次继保设备测试管控技术 被引量:4
6
作者 叶远波 章昊 +2 位作者 王同文 王志华 陈勇 《中国电力》 CSCD 北大核心 2023年第7期156-162,174,共8页
为解决变电站继电保护测试自动化程度不高、测试报告管理混乱等问题,提出了一种基于边缘物联的保护装置测试与管控技术。利用云平台的数据存储与处理能力,设计了基于边缘物联的自动测试架构。进一步融合多信息建立基于D-S证据理论的保... 为解决变电站继电保护测试自动化程度不高、测试报告管理混乱等问题,提出了一种基于边缘物联的保护装置测试与管控技术。利用云平台的数据存储与处理能力,设计了基于边缘物联的自动测试架构。进一步融合多信息建立基于D-S证据理论的保护设备状态评估,提高保护设备的自动测试水平。通过边缘计算与自动测试装置形成双测试报告,在云平台建立互校机制,并对报告信息采用分级加密技术保证测试数据的安全性及可溯源性。成果应用于工程现场,有效完成了保护设备自动测试、测试报告自动生成以及分级加密,提高保护测试效率与自动化水平。 展开更多
关键词 边缘物联 改进D-S证据理论 自动测试 分级加密 报告互校
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基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断 被引量:7
7
作者 张钢 田福庆 +1 位作者 梁伟阁 佘博 《海军工程大学学报》 CAS 北大核心 2019年第4期42-47,共6页
针对单一分类器进行故障诊断时诊断精度不高、随机性强的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法,构建了信息融合诊断框架。首先,利用BP神经网络、支持向量机、径向基神经网络构建初步诊断层,将提取的特征信息进行初... 针对单一分类器进行故障诊断时诊断精度不高、随机性强的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法,构建了信息融合诊断框架。首先,利用BP神经网络、支持向量机、径向基神经网络构建初步诊断层,将提取的特征信息进行初步诊断;然后,利用改进的D-S证据理论构建融合诊断层,将初步诊断层的诊断结果进行融合,并根据诊断规则得到最终的诊断结果;最后,采用不同的信息融合方法对滚动轴承故障数据进行对比研究。试验结果表明:使用改进D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法能够有效提高证据可信度,降低不确定性,提高故障诊断精度和故障诊断模型的鲁棒性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 改进D-S证据理论 信息融合 多分类器
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考虑群体决策差异冲突解决机制的配电站房健康状态评估方法
8
作者 罗昆 高伟 洪翠 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期167-178,共12页
针对配电站房缺乏健康评估机制、运维周期设置不合理的问题,提出了一种考虑群体决策差异冲突解决机制的配电站房健康状态综合评估方法。首先,建立配电站房指标体系和专家评价框架,设计了一种新型的二元冲突测量函数来量化全局冲突。然后... 针对配电站房缺乏健康评估机制、运维周期设置不合理的问题,提出了一种考虑群体决策差异冲突解决机制的配电站房健康状态综合评估方法。首先,建立配电站房指标体系和专家评价框架,设计了一种新型的二元冲突测量函数来量化全局冲突。然后,使用专家评价结果的虚假度、可信度、可用度等测度指标构造专家修正因子,以改进D-S证据理论,通过聚合不同专家的评价意见来量化评价指标的权重。接着,建立改进灰色关联度-逼近理想解法(grey relation analysis-technique for order preference by similarity to an ideal solution, GRA-TOPSIS)评估模型,引入灰色关联接近度,与距离接近度融合得到综合接近度,改善TOPSIS评价判据片面性的缺陷。最后,计算每个配电站房的评价值与理想解之间的综合接近度,反映配电站房的健康状态。实验分析表明该方法能兼容专家评价之间的冲突性、差异性、不确定性,与现有方法相比评估结果更具准确性和合理性,对运维人员制定合理的检修决策具有一定的指导价值。 展开更多
关键词 配电站房 专家评价框架 改进D-S证据理论 专家修正因子 改进GRA-TOPSIS评估方法
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基于多元数据的夏季鸡舍环境质量评价及其对产蛋性能的影响
9
作者 谢苗苗 李华龙 詹凯 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期188-197,共10页
蛋鸡舍环境质量直接影响蛋鸡产蛋性能。为探究夏季蛋鸡舍环境质量及其对产蛋性能的影响,研究提出基于多元数据的分析方法,首先采集鸡舍内7类关键环境因子数据,按照热环境、光环境和气体环境分组,再根据改进D-S证据理论规则进行迭代融合... 蛋鸡舍环境质量直接影响蛋鸡产蛋性能。为探究夏季蛋鸡舍环境质量及其对产蛋性能的影响,研究提出基于多元数据的分析方法,首先采集鸡舍内7类关键环境因子数据,按照热环境、光环境和气体环境分组,再根据改进D-S证据理论规则进行迭代融合,得到蛋鸡舍各检测点环境质量的综合评价结果,进而分析其对产蛋性能的影响。以夏季八层层叠式蛋鸡舍为试验鸡舍开展试验。结果显示:八层层叠式蛋鸡舍下四层的环境质量和平均产蛋率的最优位置均处于鸡舍前端;平均产蛋率最差的位置处于鸡舍中端,该位置环境质量综合评价结果为一般;上四层平均产蛋率最优位置为鸡舍中端,该位置环境质量综合评价结果为适宜;平均产蛋率最差位置和环境质量最差位置均为鸡舍后端(靠近风机端)。在试验鸡舍所有检测点中,平均产蛋率高于86%的检测点,环境质量综合评价结果大都为适宜,平均产蛋率低于86%的检测点,环境质量综合评价结果为一般或差,鸡舍内各检测点环境质量综合评价结果与平均产蛋率的变化趋势高度一致。该研究为准确评价蛋鸡舍环境质量,揭示蛋鸡舍环境质量对产蛋性能的影响提供了一种行之有效的方法。 展开更多
关键词 多元数据 数据融合 改进D-S证据理论 层叠式蛋鸡舍 环境质量 产蛋性能
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基于信息融合的变压器故障多级诊断方法 被引量:6
10
作者 张爱兰 许志元 +3 位作者 杨琦欣 刘春明 朱彦玮 李晓磊 《电工电气》 2019年第6期15-20,共6页
建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息。采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现... 建立了基于信息融合的变压器故障多级诊断模型,该模型融合了在线监测、油中溶解气体、电气试验等多源数据信息。采用自适应遗传算法优化的小波神经网络对变压器故障进行初级诊断,通过改进D-S证据理论对初级诊断结果进行决策级融合,实现对变压器故障的深度诊断与定位。通过应用实例证明,该方法可以有效提高变压器故障诊断的精度和可信度,减小诊断的不确定性。 展开更多
关键词 变压器故障 多级诊断 改进D-S证据理论 信息融合
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基于层次分析法与改进D-S理论的阀水冷系统状态评估
11
作者 杨群 齐鹏洋 +1 位作者 李昊 刘钊 《宁夏电力》 2024年第1期55-61,共7页
为了及时评估保障换流阀可靠运行的阀水冷系统运行状态,首先,分析了换流站阀水冷系统整体构成,选取主要历史数据和实时数据构建了评估指标体系,通过三角形函数和半梯形函数以及专家调查法确定各个指标的隶属度;其次,基于层次分析法确定... 为了及时评估保障换流阀可靠运行的阀水冷系统运行状态,首先,分析了换流站阀水冷系统整体构成,选取主要历史数据和实时数据构建了评估指标体系,通过三角形函数和半梯形函数以及专家调查法确定各个指标的隶属度;其次,基于层次分析法确定各个评估指标权重,改进D-S理论建立阀水冷系统运行状态评估模型;最后,通过采集实际工程阀水冷系统主要指标数据对模型进行了验证,并以阀水冷系统滤芯清洗前后数据为例对评估结果进行了对比。结果表明,所建模型能够对阀水冷系统运行状态做出准确识别和评估,有利于运维人员及时掌控阀水冷系统运行状态,保障其可靠运行。 展开更多
关键词 换流阀 状态评估 阀水冷系统 层次分析法 改进D-S证据理论
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基于神经网络的南方夏季蛋鸡舍环境与产蛋性能关系模型研究
12
作者 谢苗苗 李华龙 《黑龙江畜牧兽医》 CAS 北大核心 2024年第9期41-47,共7页
为了解决南方地区夏季高温高湿蛋鸡舍环境质量难以精准评价与调控的问题,试验构建了基于神经网络的南方夏季蛋鸡舍环境与产蛋性能关系模型,将采集的蛋鸡舍多环境因子数据作为输入,将依据产蛋率划分的环境质量等级作为输出,对反向传播(BP... 为了解决南方地区夏季高温高湿蛋鸡舍环境质量难以精准评价与调控的问题,试验构建了基于神经网络的南方夏季蛋鸡舍环境与产蛋性能关系模型,将采集的蛋鸡舍多环境因子数据作为输入,将依据产蛋率划分的环境质量等级作为输出,对反向传播(BP)神经网络、径向基(RBF)神经网络和广义回归(GRNN)神经网络三种神经网络进行训练验证,得到蛋鸡舍环境质量初步评价结果,然后将归一化后神经网络组的输出作为改进D-S证据理论基本概率分配的输入,利用改进的D-S证据理论方法,融合计算得到蛋鸡舍环境质量的综合评价结果。结果表明:在神经网络初级融合评价有冲突的情况下,改进的D-S证据理论法对蛋鸡舍环境状态为差的支持率为0.796 4,而传统D-S证据理论方法、Murphy方法和邓勇方法对蛋鸡舍环境状态为差的支持率分别为0.698 7,0.687 8,0.694 0。说明试验构建的综合评价模型对蛋鸡舍环境的融合评价精度和准确率更高,可以有效解决融合决策失误问题,可用于南方夏季高温高湿蛋鸡舍环境的精准调控。 展开更多
关键词 多神经网络 改进的D-S证据理论 蛋鸡舍 高温高湿环境 环境评价 融合决策
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基于改进D-S证据理论的TOPSIS模型在科技奖励评价中的应用 被引量:6
13
作者 王瑛 李自光 陈吴丽 《统计与信息论坛》 CSSCI 2013年第2期93-97,共5页
针对科技奖励评价的特点,根据改进D-S证据合成规则,将专家的评价指标值转化为指标的综合得分并形成决策矩阵;结合TOPSIS模型求解理想解和负理想解,计算距离和贴近度,对各评价项目进行综合排名。实证结果表明:该模型能够很好地解决科技... 针对科技奖励评价的特点,根据改进D-S证据合成规则,将专家的评价指标值转化为指标的综合得分并形成决策矩阵;结合TOPSIS模型求解理想解和负理想解,计算距离和贴近度,对各评价项目进行综合排名。实证结果表明:该模型能够很好地解决科技奖励评价过程中的不确定性问题,为科技奖励综合评价提供了一种新的思路。 展开更多
关键词 改进D—S证据理论 TOPSIS模型 科技奖励 综合评价
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Web软件可信性的模糊评价方法 被引量:5
14
作者 赵玉洁 罗新星 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第4期1072-1076,共5页
在对ISO/IEC 9126模型及Web软件属性图进行改进和扩充后,应用因子分析法构建了Web软件可信性评价指标体系,运用结构熵值法确定了各个可信指标的权重,并运用改进的证据合成方法构造专家评价信息的模糊评价矩阵;最后,运用置信度识别准则... 在对ISO/IEC 9126模型及Web软件属性图进行改进和扩充后,应用因子分析法构建了Web软件可信性评价指标体系,运用结构熵值法确定了各个可信指标的权重,并运用改进的证据合成方法构造专家评价信息的模糊评价矩阵;最后,运用置信度识别准则对软件可信性进行等级评价和得分计算,对应可信性决策规则集得出相应的策略。结合对Web软件中网上银行项目的实例分析说明了该方法的实用性和有效性。 展开更多
关键词 Web软件可信性 结构熵值法 改进证据合成理论 置信度识别准则 可信性决策规则集
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基于多元算法融合的软岩隧道围岩变形预测模型及应用研究
15
作者 侯守江 《现代隧道技术》 CSCD 北大核心 2023年第6期151-164,共14页
针对传统软岩隧道围岩变形预测方法适用性和泛化能力不足的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的多元算法融合模型,以天桥山隧道为工程依托,构建相应的软岩隧道围岩变形预测流程框架。首先采用果蝇优化算法(FOA)优化随机森林(RF)模型,采... 针对传统软岩隧道围岩变形预测方法适用性和泛化能力不足的问题,提出一种基于改进D-S证据理论的多元算法融合模型,以天桥山隧道为工程依托,构建相应的软岩隧道围岩变形预测流程框架。首先采用果蝇优化算法(FOA)优化随机森林(RF)模型,采用鲸鱼优化算法(WOA)优化长短时记忆神经网络(LSTM)模型,结合偏最小二乘回归(PLSR)预测模型,采用改进D-S证据理论计算3个模型的融合权重并进行决策级融合,得到基于多元算法融合的围岩拱顶沉降及水平收敛预测模型;然后以天桥山隧道DK110+600断面G、S1、S2和S3测点的监测数据作为训练和测试样本,对比PLSR模型、RF模型、LSTM模型、FOA-RF模型、WOA-LSTM模型和多元算法融合模型的预测效果;最后以DK110+605断面为例对多元算法融合模型进行工程应用。对比结果表明,多元算法融合模型预测精度最高,相对误差在[-1.5 mm,1.5 mm]以内,平均R2值为0.9985,平均MAPE值为3.09%,可以实现对软岩隧道围岩变形的准确预测;工程应用表明,模型总体预测误差在[-3 mm,2 mm]以内,平均R2值为0.9956,平均MAPE值为5.65%,具有较高预测精度,满足指导施工的要求。 展开更多
关键词 软岩隧道 变形预测 多元算法融合 改进D-S证据理论
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基于VMD和改进D-S证据理论的中速磨煤机振动故障识别研究 被引量:3
16
作者 赵征 丁建平 《现代电子技术》 2022年第7期80-85,共6页
为解决中速磨煤机无法在线识别振动故障及传统的机器分类算法无法准确表达故障信息的问题,提出变分模态分解(VMD)和改进D-S证据理论相结合的磨煤机振动故障识别方法。首先,通过对磨煤机从正常到发生故障过程中运行参数(磨加载油压、磨... 为解决中速磨煤机无法在线识别振动故障及传统的机器分类算法无法准确表达故障信息的问题,提出变分模态分解(VMD)和改进D-S证据理论相结合的磨煤机振动故障识别方法。首先,通过对磨煤机从正常到发生故障过程中运行参数(磨加载油压、磨出口风压等)的时域分析,选取磨电流这一参数表征磨煤机振动状态;其次,利用VMD对不同状态的磨电流时间序列进行处理,提取分解后各模态分量的能量比作为故障特征;通过改进D-S证据理论对各特征参数进行多源信息融合得到最终的基本概率赋值,用于决策分析;最后,通过实验验证了所提方法的有效性。结果表明:改进D-S证据理论可以更加全面地表达故障信息,增加诊断结果的可信度;该方法可以在故障发生2 min后准确地识别引起振动故障的原因,同时利于检修人员采取相应的解决措施。 展开更多
关键词 振动故障识别 中速磨煤机 变分模态分解 改进D-S证据理论 特征提取 信息融合 故障诊断
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基于改进D-S证据理论的变电站继电保护二次回路故障诊断方法研究
17
作者 徐永成 《中国科技纵横》 2023年第24期93-95,共3页
改进D-S证据理论基础上的智能变电站继电保护二次回路故障诊断方法,对故障元件集合中的各元件故障引发概率进行判断,从而进一步完成二次回路整体的故障判断。同时,基于D-S证据理论,能够有效解决证据冲突问题,保证计算结果符合逻辑。具... 改进D-S证据理论基础上的智能变电站继电保护二次回路故障诊断方法,对故障元件集合中的各元件故障引发概率进行判断,从而进一步完成二次回路整体的故障判断。同时,基于D-S证据理论,能够有效解决证据冲突问题,保证计算结果符合逻辑。具体来说,基于D-S理论开展继电保护二次回路故障诊断工作时,需完成SCD文件的初始化解析,有效检测继电保护故障,应用虚回路通信状态和举证表获得故障元件集合信息,进一步判定可疑故障元件集合中的故障可信度,完成整个故障诊断过程。基于此,分析改进D-S证据理论应用的各项优势,进一步研究改进D-S的证据理论变电站继电保护二次回路故障诊断步骤。 展开更多
关键词 改进D-S证据理论 变电站继电保护 二次回路 故障诊断
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基于改进D-S证据理论的工程项目风险评价模型 被引量:3
18
作者 闫丽颖 岳瑞杰 张元兴 《建筑技术开发》 2013年第10期69-72,共4页
在工程项目的实施过程中,由于建筑工程项目投资大、工期长、施工难度大、技术复杂等特点,使得工程项目本身存在着许多不确定性因素决定了建筑工程项目的多风险性。对Dempster合成法则进行了改进,给出了基于改进D-S证据理论的工程项目风... 在工程项目的实施过程中,由于建筑工程项目投资大、工期长、施工难度大、技术复杂等特点,使得工程项目本身存在着许多不确定性因素决定了建筑工程项目的多风险性。对Dempster合成法则进行了改进,给出了基于改进D-S证据理论的工程项目风险评估模型,克服了传统评估方法在处理不确定性和证据冲突问题方面的不足。并结合算例证明了此方法在预测建筑企业工程项目系统风险过程中的实际应用价值。 展开更多
关键词 改进D-S证据理论 工程项目风险 风险指标体系
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基于深度学习和改进证据理论的海上多源舰船信息融合识别方法
19
作者 任秉旺 王肖霞 +1 位作者 吉琳娜 杨风暴 《现代电子技术》 北大核心 2024年第3期1-6,共6页
为了解决复杂环境下基于单一舰船信息进行目标识别准确率较低,以及多源舰船信息高冲突时无法有效融合识别的问题,提出一种基于深度学习和改进证据理论的海上多源舰船信息融合识别方法。主要从两方面入手:首先利用深度学习高效特征学习... 为了解决复杂环境下基于单一舰船信息进行目标识别准确率较低,以及多源舰船信息高冲突时无法有效融合识别的问题,提出一种基于深度学习和改进证据理论的海上多源舰船信息融合识别方法。主要从两方面入手:首先利用深度学习高效特征学习能力实现更加准确的分类识别;然后通过改进的证据理论实现多证据体的高效正确融合。高悖论证据融合实验结果表明,相比于其他融合方法,文中方法融合结果具有更高的概率分配值。同时,在不同信噪比条件下对单模式识别以及文中融合识别方法进行测试,文中方法在噪声情况下仍能比单模式平均水平高出6.53%的识别性能。因此,利用文中融合识别方法能够提高舰船目标识别系统的识别准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 改进D⁃S证据理论 深度学习 信息融合 目标识别 舰船目标 融合识别
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基于改进DS证据理论和BN的信息安全风险评估 被引量:8
20
作者 王姣 范科峰 莫玮 《电视技术》 北大核心 2017年第6期24-30,共7页
针对信息安全风险评估过程中专家评价意见的多样性以及不确定信息难以量化处理的问题,提出了一种基于改进的DS证据理论与贝叶斯网络(BN)结合的风险评估方法。首先,在充分研究信息安全风险评估流程和要素的基础上,建立了风险评估模型,确... 针对信息安全风险评估过程中专家评价意见的多样性以及不确定信息难以量化处理的问题,提出了一种基于改进的DS证据理论与贝叶斯网络(BN)结合的风险评估方法。首先,在充分研究信息安全风险评估流程和要素的基础上,建立了风险评估模型,确定风险影响因素;其次,根据评估模型并结合专家知识构建相应的贝叶斯网络模型,确定贝叶斯网络模型中的条件概率表;再次,利用基于权值分配和矩阵分析的改进DS证据理论融合多位专家对风险影响因素的评价意见;最后,根据贝叶斯网络模型的推理算法,计算被测信息系统处于不同风险等级的概率值,并对结果进行有效性分析。分析表明,将改进后的DS证据理论与贝叶斯网络应用到风险评估过程中,在一定程度上能够提高评估结果的可信度和直观性。 展开更多
关键词 信息安全 风险评估 改进的DS证据理论 贝叶斯网络
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