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基于置信估计网络和改进D-S的多模态融合方法
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作者 程腾 郭利港 +3 位作者 张强 王文冲 石琴 侯登超 《汽车工程学报》 2025年第2期137-146,共10页
针对神经网络可解释性较低,且多模态融合中D-S理论易在高冲突场景出现悖论的问题,提出了一种基于置信估计网络和改进D-S理论的结果级多模态融合方法,该方法包括一种置信估计网络,将目标检测中的分类问题表述为置信估计问题,输出单模态... 针对神经网络可解释性较低,且多模态融合中D-S理论易在高冲突场景出现悖论的问题,提出了一种基于置信估计网络和改进D-S理论的结果级多模态融合方法,该方法包括一种置信估计网络,将目标检测中的分类问题表述为置信估计问题,输出单模态网络检测结果的置信估计分数;一种改进D-S理论的融合方法,用检测结果的置信度分数和类别信息合成证据,最终融合不同模态检测数据。在KITTI数据集上进行的评估试验表明,该融合方法的mAP值较图像单模态检测最高提升6.64%,较点云单模态检测最高提升15.43%,对比结果表明,该融合方法的mAP提升值高于经典D-S融合0.81%,能有效减少分类冲突,克服经典D-S的局限性。 展开更多
关键词 置信估计 环境感知 多模态目标检测 d-s证据理论 结果级融合
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基于改进D-S证据理论与深度学习的矿用电缆缺陷识别研究
2
作者 孟强 舒珊 +3 位作者 秦晓梅 郭振振 孔宁宁 刘瑞国 《中国煤炭》 北大核心 2025年第1期181-188,共8页
准确识别局部放电缺陷模式在矿用电缆的缺陷评估中至关重要,煤矿供电环境复杂,矿用电缆缺陷识别也尤为重要。因此提出了一种融合改进D-S证据理论与深度学习的方法,构建基于Efficientnet-b0和Resnet-18的深度学习识别模型用于提取矿用高... 准确识别局部放电缺陷模式在矿用电缆的缺陷评估中至关重要,煤矿供电环境复杂,矿用电缆缺陷识别也尤为重要。因此提出了一种融合改进D-S证据理论与深度学习的方法,构建基于Efficientnet-b0和Resnet-18的深度学习识别模型用于提取矿用高压电缆局部放电信号的关键特征并进行初步分类,引入D-S证据理论对单一模型的识别结果进行融合。针对证据冲突的情况,引入基尼不纯度改进D-S理论中的权重分配,从而提高矿用电缆缺陷识别的准确率。现场试验表明,融合后的模型平均识别率为94.2%,双模型融合的各项性能均比单一模型有所提高,有效提高了矿用电缆缺陷识别的准确度,为煤矿配电网安全可靠运行提供保障。 展开更多
关键词 矿用电缆 局部放电 d-s证据理论 深度学习 模式识别 双模型融合
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D-S证据理论在空中目标识别中的应用现状与展望 被引量:1
3
作者 余付平 黄益恒 +2 位作者 沈堤 李靖宇 房瑞跃 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期75-86,共12页
D-S证据理论作为一种多源信息融合工具,在空中目标识别领域中得到了广泛应用。对D-S证据理论进行了概述;简要梳理了D-S证据理论在空中目标识别领域中的发展脉络,并提出应用中需要解决的三类关键问题;围绕上述问题,重点对该领域中的BPA... D-S证据理论作为一种多源信息融合工具,在空中目标识别领域中得到了广泛应用。对D-S证据理论进行了概述;简要梳理了D-S证据理论在空中目标识别领域中的发展脉络,并提出应用中需要解决的三类关键问题;围绕上述问题,重点对该领域中的BPA获取、证据冲突度量、证据融合的应用现状进行综述;最后,基于空域控制视角,对D-S证据理论在该领域中的应用进行了展望。研究可为空中目标识别领域的理论发展和工程应用提供参考。 展开更多
关键词 空中目标识别 d-s证据理论 BPA 证据冲突 证据融合
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基于D-S证据理论的岩爆预测方法研究 被引量:1
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作者 高永涛 朱强 +1 位作者 吴顺川 王勇兵 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期244-251,共8页
为了有效预测岩爆,提出基于D-S证据理论的岩爆预测方法.首先,选取与岩爆发生相关的6个指标因素作为证据体,并通过模糊物元框架和正态型隶属度函数构建证据体的基本概率分配.然后,利用K均值将证据体分类,并提出簇内证据用传统方式融合而... 为了有效预测岩爆,提出基于D-S证据理论的岩爆预测方法.首先,选取与岩爆发生相关的6个指标因素作为证据体,并通过模糊物元框架和正态型隶属度函数构建证据体的基本概率分配.然后,利用K均值将证据体分类,并提出簇内证据用传统方式融合而簇间证据用权重方式融合的组合融合规则,以减轻高冲突证据融合的不利影响.最后,将模型应用在秦岭终南山公路隧道2号竖井工程,且与经验方法对比.为了分析预测过程的不确定性和估计岩爆发生概率,采用蒙特卡洛模拟进行抽样仿真,并通过Spearman秩相关系数衡量输入指标的全局敏感性.研究结果表明:输入指标在不同的岩爆案例的影响程度差异较大且方向不同;5个岩爆案例的发生概率在40.8%~70.1%之间.该模型表现出优异的预测分类性能,可为深埋地下工程岩爆预测提供参考. 展开更多
关键词 岩石力学 岩爆预测 d-s证据理论 模糊物元 K均值
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基于D-S证据理论改进AHP-熵权的流域洪涝灾害评估研究 被引量:1
5
作者 苑希民 高瑞梅 +1 位作者 田福昌 侯玮 《水资源与水工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期9-16,共8页
考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性以及承灾体易损性,选取指标构建小清河流域洪涝灾害风险评估指标体系,提出一种基于D-S证据理论的改进AHP-熵权法计算指标权重,求取洪涝灾害风险指数,运用自然断点分级法确定洪涝灾害风险等级,分析小... 考虑致灾因子危险性、孕灾环境敏感性以及承灾体易损性,选取指标构建小清河流域洪涝灾害风险评估指标体系,提出一种基于D-S证据理论的改进AHP-熵权法计算指标权重,求取洪涝灾害风险指数,运用自然断点分级法确定洪涝灾害风险等级,分析小清河流域洪涝灾害风险空间分布情况。结果表明:小清河流域洪涝灾害风险总体上表现出南低北高的趋势,其中高风险区和较高风险区分别占流域面积的8.7%和14.3%,主要分布在小清河干流以及主要支流两岸。所得评估结果同“利奇马”台风发生期间实际洪灾风险分布情况一致,对比证明基于D-S证据理论的改进AHP-熵权法优于AHP和熵权法,可为小清河流域防洪减灾决策提供依据。 展开更多
关键词 d-s证据理论 AHP 熵权法 洪涝灾害评估 小清河流域
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D-S理论和Markov链组合的桥梁性能退化预测研究
6
作者 杨国俊 田里 +2 位作者 唐光武 毛建博 杜永峰 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2024年第4期416-428,共13页
为准确预测桥梁性能退化,考虑到数据随机性和微小扰动发生状态跳跃,提出了一种D-S(Dempster-Shafer)证据理论和Markov链组合的桥梁性能退化组合预测模型和性能退化率的概念.该模型基于指数平滑(exponential smoothing,ES)方法获得新的... 为准确预测桥梁性能退化,考虑到数据随机性和微小扰动发生状态跳跃,提出了一种D-S(Dempster-Shafer)证据理论和Markov链组合的桥梁性能退化组合预测模型和性能退化率的概念.该模型基于指数平滑(exponential smoothing,ES)方法获得新的预测数据序列,并利用Markov链和D-S理论不断进行优化,从而实现桥梁性能退化的组合预测.实际工程的应用结果表明:性能退化率可以直观地表征在梁性能退化的速度.其次,该模型的平均相对误差为1.54%,较于回归、灰色和模糊加权Markov链模型,精度分别提高了1.11%,0.88%和2.8%,而后验差比值为0.242,小于0.35;模型的标准差为9.021,相比其他模型分别减小了3.978,3.405和7.500,而变异系数为0.109,均小于其他模型,验证了组合预测模型在精度和稳定性方面的优越性,可为在役桥梁结构性能退化预测与维护提供理论基础. 展开更多
关键词 桥梁工程 性能退化预测 d-s证据理论 MARKOV链 组合预测模型 桥梁性能退化率
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基于D-S证据理论的无监督异常检测算法
7
作者 衷卫声 吴自望 张强 《南昌大学学报(工科版)》 CAS 2024年第2期255-261,共7页
在实际应用中,当数据集缺少真实标签或正常点数据量不足时,可能导致一分类支持向量机处于无监督情况。此外,当训练集中包含异常数据时,一分类支持向量机生成的决策边界将偏斜至异常数据区域。上述问题降低了异常数据的检测率,并导致分... 在实际应用中,当数据集缺少真实标签或正常点数据量不足时,可能导致一分类支持向量机处于无监督情况。此外,当训练集中包含异常数据时,一分类支持向量机生成的决策边界将偏斜至异常数据区域。上述问题降低了异常数据的检测率,并导致分类器的性能变差。为了解决上述问题,基于K近邻算法将数据集分为可疑正常点数据集与可疑离群点数据集。其中,可疑正常点数据集用于一分类支持向量机训练与建模,对于可疑离群点数据集则采用D-S证据理论来识别其中的正常数据。实验结果表明:基于D-S理论的无监督异常检测算法可以有效地分离正常点与异常点,该算法在整体数据集上A_(uc)均值达到了0.83,且在可疑离群点数据集上A_(uc)均值达到了0.883。 展开更多
关键词 离群点检测 一分类支持向量机 DEMPSTER-SHAFER证据理论 无监督学习
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基于加权D-S证据理论的旋翼故障诊断
8
作者 高亚东 张传壮 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2024年第1期66-75,共10页
旋翼作为直升机的升力面和操作面,其健康状态对直升机的安全至关重要。旋翼故障诊断技术仍是直升机健康与使用监测系统(Health and usage monitoring system, HUMS)领域的薄弱环节,开发旋翼故障诊断技术具有重要价值。基于信息融合技术... 旋翼作为直升机的升力面和操作面,其健康状态对直升机的安全至关重要。旋翼故障诊断技术仍是直升机健康与使用监测系统(Health and usage monitoring system, HUMS)领域的薄弱环节,开发旋翼故障诊断技术具有重要价值。基于信息融合技术,首先分析了旋翼故障的诊断机理,建立了旋翼故障模型,通过流固耦合仿真获取了不同故障下桨叶、轮毂和机身的故障特征信息,生成数据集进行网络训练和验证。然后,利用遗传算法反向传播(Genetic algorithm-backpropagation, GA-BP)优化神经网络诊断3种类型的直升机旋翼故障,即后缘调整片误调、变距拉杆误调和桨叶质量不平衡。3个逐级神经网络分别对旋翼故障类型、故障位置和故障程度进行了诊断识别。最后采用加权的Dempster-Shafer(D-S)证据理论对旋翼故障进行诊断和分析。结果证明基于改进D-S证据理论的旋翼故障诊断方法能够成功应用到旋翼故障诊断中,并具有良好的识别效果。 展开更多
关键词 旋翼系统 故障诊断 GA-BP神经网络 信息融合技术 d-s证据理论
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基于RF与D-S证据理论融合的多通道齿轮箱复合故障诊断 被引量:2
9
作者 贾舜宇 齐咏生 +2 位作者 魏淑娟 刘利强 李永亭 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第13期115-125,共11页
针对齿轮箱复合故障特征难于提取,诊断缺乏自动识别性,且单通道往往无法全面表征故障信息等问题,提出一种基于随机森林与证据理论相融合的多通道齿轮箱复合故障诊断方法。首先通过小波包变换对各通道复合故障信号进行分解,得到故障信号... 针对齿轮箱复合故障特征难于提取,诊断缺乏自动识别性,且单通道往往无法全面表征故障信息等问题,提出一种基于随机森林与证据理论相融合的多通道齿轮箱复合故障诊断方法。首先通过小波包变换对各通道复合故障信号进行分解,得到故障信号的特征向量;之后引入一种新的特征集组合框架构建针对不同故障的特征数据集,通过随机森林算法划分单个分类模型;接着综合考虑各分类模型,合成每个通道下的集成分类器,并提出一种新的迭代自更新策略不断完善分类器的性能;最后设计一种基于Lance距离的改进D-S证据理论算法,该算法采用Lance距离来度量各空间证据间的证据距离,并构造Lance矩阵,由此获得相似度矩阵来衡量各证据体间的相似程度和支持度,通过计算各通道的敏感度权重系数进行BPA修正,获得最终的诊断融合结果。通过齿轮箱试验平台进行算法验证,结果表明该方法能有效识别出复合故障中包含的每类故障,并能全面融合不同通道的故障冗余信息,实现齿轮箱复合故障的精确诊断。 展开更多
关键词 齿轮箱 复合故障 随机森林算法 多通道 证据理论
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改进YOLOv7-tiny与D-S理论结合的实验室人员行为检测研究
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作者 杨永亮 曹敏 +4 位作者 徐凌桦 王霄 杨靖 王涛 冯平平 《现代电子技术》 北大核心 2024年第19期153-160,共8页
针对目前实验室场景缺少对人员行为检测的方法,且主流算法精度低、误检率高的问题,文中提出一种改进YOLOv7-tiny的人员行为检测算法,并通过多源信息融合,提高人员行为在实际实验室场景中的识别准确率。首先,在检测算法主干网络引入Ghost... 针对目前实验室场景缺少对人员行为检测的方法,且主流算法精度低、误检率高的问题,文中提出一种改进YOLOv7-tiny的人员行为检测算法,并通过多源信息融合,提高人员行为在实际实验室场景中的识别准确率。首先,在检测算法主干网络引入GhostNetV2轻量化网络,进一步降低模型计算量和复杂度;其次,在颈部网络嵌入改进后的CBAM_E注意力模块,加强目标重要特征的提取;再次,在预测端使用SIoU替换原有的损失函数,减少角度因素和边界框回归精度的影响。检测结果表明,相较于YOLOv7-tiny,文中算法精度提升10.08%,模型参数量和复杂度分别下降36.45%和46.76%。最后通过将检测数据与传感器采集数据运用D-S证据理论进行信息融合后发现,人员不规范行为检测的误检率得到有效降低。结果表明,该方法可实现对实验室人员不规范行为的有效检测。 展开更多
关键词 实验室场景 人员行为 YOLOv7-tiny 轻量化网络 注意力模块 损失函数 d-s证据理论 信息融合
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基于改进D-S证据理论的毫米波雷达与摄像头融合目标检测和识别 被引量:2
11
作者 刘锦涛 谭柱华 高正浩 《河北工业大学学报》 CAS 2024年第1期11-20,34,共11页
随着汽车保有量的增加和交通环境的日益复杂,汽车行驶安全性和交通事故发生率成为交通安全领域内重点关注的问题,通过智能辅助驾驶技术可以有效提升驾驶安全和降低交通事故发生率。为了提高智能驾驶辅助技术中环境感知的可靠性,提出了... 随着汽车保有量的增加和交通环境的日益复杂,汽车行驶安全性和交通事故发生率成为交通安全领域内重点关注的问题,通过智能辅助驾驶技术可以有效提升驾驶安全和降低交通事故发生率。为了提高智能驾驶辅助技术中环境感知的可靠性,提出了一种基于改进D-S证据理论的毫米波雷达与摄像头融合目标检测和识别方法。采用皮尔逊相关性系数改进了D-S证据理论,分析了雷达目标类别与雷达探测信息多参数耦合关系,建立了一种毫米波雷达稀疏点云的目标识别方法。在此基础上,对毫米波雷达信息和视觉检测信息进行加权,提升融合算法在不同工况下目标检测的准确性。实验结果表明,融合算法在不同工况下检测准确率达到93.29%,误检率和漏检率得到降低。相较于其他融合检测算法,本算法在视觉传感器发生漏检时,利用雷达检测算法仍可以对视觉漏检目标进行识别并给出相应的置信度。本工作为毫米波雷达与摄像头的数据融合提供了一种新方法。 展开更多
关键词 目标检测 证据理论 传感器融合 毫米波雷达 摄像头
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基于改进D-S理论的多时刻空中目标威胁评估
12
作者 李山 权文 +2 位作者 李昉 苏力德 黄呈祥 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第3期48-52,共5页
针对单时刻空中目标威胁评估存在的抗干扰能力弱、可靠性不足等问题,建立一种基于改进D-S证据理论的多时刻空中目标威胁评估模型。首先,根据空战时间线,定义多时刻空中目标威胁评估时段范围;然后,在单时刻空中目标威胁等级概率分配基础... 针对单时刻空中目标威胁评估存在的抗干扰能力弱、可靠性不足等问题,建立一种基于改进D-S证据理论的多时刻空中目标威胁评估模型。首先,根据空战时间线,定义多时刻空中目标威胁评估时段范围;然后,在单时刻空中目标威胁等级概率分配基础上,利用D-S证据理论融合各时刻证据信息;同时,针对D-S证据理论不能处理高冲突证据的弊端及其现有改进方法计算量较大的不足,引入偏移度的概念,确定各时刻证据源权重,对加权证据进行D-S融合。数值算例表明,该模型算法复杂度低;能有效处理波动数据、稳定性强,并且可减弱高冲突证据融合对威胁评估带来的不利影响,为最终决策提供了更准确的判别依据。 展开更多
关键词 威胁评估 空中目标 d-s证据理论 偏移度
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基于改进D-S证据理论选择性集成的边坡稳定性评价
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作者 张化进 吴顺川 李兵磊 《金属矿山》 CAS 北大核心 2024年第9期229-236,共8页
针对边坡稳定性预测算法选择困难和单个模型误判风险大的问题,建立了基于改进D-S证据理论选择性集成的边坡稳定性评价方法,为边坡稳定性初步评价提供方法依据。基于边坡稳定性主要影响因素,通过极限平衡法构建了大型边坡稳定性评价数据... 针对边坡稳定性预测算法选择困难和单个模型误判风险大的问题,建立了基于改进D-S证据理论选择性集成的边坡稳定性评价方法,为边坡稳定性初步评价提供方法依据。基于边坡稳定性主要影响因素,通过极限平衡法构建了大型边坡稳定性评价数据集。引入基于边界距离最小化的基学习器选择技术,提升选择性集成模型的泛化能力。提出了改进D-S证据理论融合基学习器信息,降低了选择性集成模型决策过程中的不确定性和模糊性,解决了现有边坡稳定性评价模型易误判和结果非一致性问题。仿真试验结果表明:改进D-S证据理论选择性集成方法无需复杂的数值建模与计算迭代过程,可直接客观地评判边坡稳定性状态,并从信息论角度给出边坡失稳概率。对比传统机器学习方法,该方法有效提高了边坡稳定性的预测准确率,同时降低了预测结果的不确定性,实现了速度快、精度高、稳健性好的广域尺度边坡稳定性评价。 展开更多
关键词 边坡稳定性 d-s证据理论 集成学习 选择性集成 失稳概率
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A Digital Evidence Fusion Method in Network Forensics Systems with Dempster-Shafer Theory 被引量:2
14
作者 TIAN Zhihong JIANG Wei +1 位作者 LI Yang DONG Lan 《China Communications》 SCIE CSCD 2014年第5期91-97,共7页
Network intrusion forensics is an important extension to present security infrastructure,and is becoming the focus of forensics research field.However,comparison with sophisticated multi-stage attacks and volume of se... Network intrusion forensics is an important extension to present security infrastructure,and is becoming the focus of forensics research field.However,comparison with sophisticated multi-stage attacks and volume of sensor data,current practices in network forensic analysis are to manually examine,an error prone,labor-intensive and time consuming process.To solve these problems,in this paper we propose a digital evidence fusion method for network forensics with Dempster-Shafer theory that can detect efficiently computer crime in networked environments,and fuse digital evidence from different sources such as hosts and sub-networks automatically.In the end,we evaluate the method on well-known KDD Cup1999 dataset.The results prove our method is very effective for real-time network forensics,and can provide comprehensible messages for a forensic investigators. 展开更多
关键词 network forensics security dempster-shafer theory digital evidence fusion
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基于D-S证据理论的卫星引导雷达目标融合置信度计算方法研究 被引量:1
15
作者 王晨 付林 《雷达与对抗》 2024年第3期15-19,30,共6页
针对卫星多手段探测数据对海上雷达探测的引导问题,提出一种基于D-S证据理论的目标融合置信度计算方法,构建随时间变化的卫星与雷达目标融合置信度计算模型,完成对目标定位的置信度评估,并通过仿真验证所提方法的有效性。在卫星多手段... 针对卫星多手段探测数据对海上雷达探测的引导问题,提出一种基于D-S证据理论的目标融合置信度计算方法,构建随时间变化的卫星与雷达目标融合置信度计算模型,完成对目标定位的置信度评估,并通过仿真验证所提方法的有效性。在卫星多手段数据引导的情况下,该方法可有效提高雷达对目标探测的探测信息置信度,实现对目标的高效定位。 展开更多
关键词 卫星 雷达 信息融合 d-s证据理论 置信度
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基于D-S证据融合理论的轨道电路补偿电容故障判决方法研究 被引量:3
16
作者 罗依梦 许庆阳 +2 位作者 段贺辉 徐永波 王泽宇 《铁道通信信号》 2024年第2期32-39,共8页
在铁路信号系统动态检测数据中,地面轨道电路的补偿电容脉冲检测信号和轨道电路感应电压数据均可反映补偿电容的工作状态。针对单一来源数据进行补偿电容故障判别误报率高的问题,提出一种基于D-S证据融合理论的补偿电容故障判决方法。首... 在铁路信号系统动态检测数据中,地面轨道电路的补偿电容脉冲检测信号和轨道电路感应电压数据均可反映补偿电容的工作状态。针对单一来源数据进行补偿电容故障判别误报率高的问题,提出一种基于D-S证据融合理论的补偿电容故障判决方法。首先,针对补偿电容脉冲检测信号和轨道电路感应电压数据,提取出有效代表补偿电容状态的特征值,并基于该特征值进行正常/故障概率分配;其次,利用D-S证据融合理论,对单一判定结果进行融合,得到每个补偿电容的故障概率,从而实现补偿电容故障识别;最后,基于实际检测数据对所提方法进行验证。试验结果表明:相较于基于补偿电容脉冲或感应电压的单一来源数据故障识别方法,基于D-S证据融合理论的补偿电容识别准确率分别提升13%和5%,有效地提高了补偿电容故障识别准确率。 展开更多
关键词 轨道电路 补偿电容 脉冲检测信号 感应电压 故障识别 d-s证据融合理论
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基于神经网络和D-S证据理论的高速列车轴箱轴承故障诊断方法
17
作者 宁善平 赵晨 +1 位作者 武文星 黄院芳 《广东交通职业技术学院学报》 2024年第4期59-63,共5页
针对传感器采集的单一信号在轴承故障诊断精度偏低的问题,提出了基于神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法。首先针对高速列车轴向轴承非平稳振动信号,采用小波包进行3层分解,提出各频段重构系数幅值的平方和作为能量特征参数,构建故障... 针对传感器采集的单一信号在轴承故障诊断精度偏低的问题,提出了基于神经网络和D-S证据理论的故障诊断方法。首先针对高速列车轴向轴承非平稳振动信号,采用小波包进行3层分解,提出各频段重构系数幅值的平方和作为能量特征参数,构建故障特征向量;然后利用BP神经网络识别轴承的故障特征,进而根据D-S证据理论融合规则对BP神经网络的识别结果进行最终识别。实验仿真结果表明,与单一传感器的故障诊断方法相比,本文所提方法的故障诊断率提高了2.5%,达到了97.5%。 展开更多
关键词 轴箱轴承 小波包分解 BP神经网络 d-s证据理论
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基于CNN和D-S证据理论的多站协同多功能雷达工作模式识别方法
18
作者 于旺 石艳 +1 位作者 宋吉烨 黄子纯 《电子信息对抗技术》 2024年第2期33-39,共7页
传统的多功能雷达工作模式识别方法主要利用单一电子侦察设备侦收的脉冲数据完成特征提取,其模型或算法的泛化能力不强。因此,提出基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多站协同多功能... 传统的多功能雷达工作模式识别方法主要利用单一电子侦察设备侦收的脉冲数据完成特征提取,其模型或算法的泛化能力不强。因此,提出基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多站协同多功能雷达工作模式识别方法。首先,利用轻量级CNN模型对不同方位、不同俯仰下侦察截获分选的脉冲幅度/波形单元数据进行自适应特征提取。其次,利用多站协同侦察系统通过D-S证据理论融合多站协同下不同侦察站点的Softmax分类器的分类结果,实现在差侦察条件下对不同空间方向上的多功能雷达工作模式快速准确识别。仿真验证结果表明,该方法相比于单侦察站条件下具有更好的识别性能。 展开更多
关键词 工作模式识别 卷积神经网络 d-s证据理论 多站协同
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基于D-S证据理论的危化品水路运输风险模糊综合评价
19
作者 吴蕊 程志友 《广州航海学院学报》 2024年第3期6-12,共7页
针对危险化学品水路运输风险因素的不确定性和模糊性,提出一种D-S证据理论与模糊综合评价法相结合的危化品水路安全运输风险评价方法。识别分析风险因素,建立危化品水路运输风险因素指标体系;引入距离函数,获取证据可信度后将可信度作... 针对危险化学品水路运输风险因素的不确定性和模糊性,提出一种D-S证据理论与模糊综合评价法相结合的危化品水路安全运输风险评价方法。识别分析风险因素,建立危化品水路运输风险因素指标体系;引入距离函数,获取证据可信度后将可信度作为专家权重,结合D-S证据理论,融合专家信息,合理分配指标权重;构建危化品水路运输风险模糊综合评价模型,对危化品水路运输风险等级进行评价。结果表明,该案例的量化风险值为37.389,隶属于较低风险等级,人员、管理、货物因素为关键影响因素,二级指标中教育培训不足、违规操作、安全意识不足、货物敏感条件、通航环境复杂风险值相对较高,需要进行重点防控。 展开更多
关键词 危化品水路运输 风险因素 d-s证据理论 指标权重 模糊综合评价
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D-S证据理论中冲突证据的合成方法 被引量:77
20
作者 刘海燕 赵宗贵 刘熹 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期701-704,共4页
针对高度冲突证据的合成问题,分析了D-S合成方法及其改进方法的不足,提出了一种新的改进方法。新方法仍利用D-S合成公式,但针对该公式要求参与合成的各证据需具有相同重要程度的要求,考虑到融合系统中各证据的重要程度可能不同,直接利... 针对高度冲突证据的合成问题,分析了D-S合成方法及其改进方法的不足,提出了一种新的改进方法。新方法仍利用D-S合成公式,但针对该公式要求参与合成的各证据需具有相同重要程度的要求,考虑到融合系统中各证据的重要程度可能不同,直接利用公式合成可能得到与实际相悖的结论,因而引入证据权的概念,给出了证据权的具体算法,通过证据权对已有的基本可信度分配函数进行修正得到了重要性相同的新的证据的基本可信度分配模型。最后通过算例比较表明新方法的合成结果更为理想。 展开更多
关键词 证据合成 证据理论 证据权 多传感器数据融合
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