基本概率指派(Basic probability assignment,BPA)生成是应用D-S证据理论的关键环节和第一步,而如何生成BPA仍然是一个有待解决的问题。本文提出一种基于云模型的BPA生成方法,首先,采用逆向云发生器生成每类样本在某属性下的正态云模型...基本概率指派(Basic probability assignment,BPA)生成是应用D-S证据理论的关键环节和第一步,而如何生成BPA仍然是一个有待解决的问题。本文提出一种基于云模型的BPA生成方法,首先,采用逆向云发生器生成每类样本在某属性下的正态云模型。其次,利用前件云发生器得到待测样本在该属性下对每类样本的确定度期望。再次,给出一种正态云模型交叠度计算方法,用确定度最大类的正态云模型与其他种类的最大交叠度作为对全集的信任度。最后,对确定度进行归一化得到待测样本的BPA。实验结果验证了该方法的有效性,此外,在样本数据较少情况下也能有效生成BPA。展开更多
D-S合成方法作用的对象是基本概率指派(basic probability assign,BPA),如何生成BPA是D-S理论应用中重要且有待解决的首要步骤。针对生成BPA提出一种基于核密度估计(kernel density estimation,KDE)的BPA生成方法:训练数据用于构建基于...D-S合成方法作用的对象是基本概率指派(basic probability assign,BPA),如何生成BPA是D-S理论应用中重要且有待解决的首要步骤。针对生成BPA提出一种基于核密度估计(kernel density estimation,KDE)的BPA生成方法:训练数据用于构建基于最优化窗宽的核密度估计的数据属性模型;然后利用训练数据的核密度模型计算测试数据的密度—距离—分布值Tri-D(density-distance-distribution),通过嵌套式的方法分配Tri-D值获取测试数据对应的BPA;最后D-S合成BPA得到最终判断,通过分类准确率来判断BPA生成方法的有效性。实验通过在UCI数据集上与其他方法的分类准确率对比验证了提出方法的有效性。展开更多
为了提高变电站人体跌倒检测准确率,提出了一种基于改进D-S证据理论的人体跌倒检测算法。利用垂直外接矩形和最小面积外接矩形对检测到的人体目标进行描述,分析目标区域的矩形宽高比、人体质心高度比和人体躯干倾斜角的人体目标特征变...为了提高变电站人体跌倒检测准确率,提出了一种基于改进D-S证据理论的人体跌倒检测算法。利用垂直外接矩形和最小面积外接矩形对检测到的人体目标进行描述,分析目标区域的矩形宽高比、人体质心高度比和人体躯干倾斜角的人体目标特征变化。针对复杂人体姿态情况下存在的目标特征冲突问题,提出采用D-S证据理论对特征信息进行融合。通过自定义的广义三角模糊函数构造3种人体特征的基本概率指派函数,生成3种人体目标特征基本概率指派(basic probability assignment,BPA)。基于Murphy算法,提出一种双重加权平均证据源的改进算法,既可以融合各个独立证据的一致信息,也可以融合冲突信息。实验结果证明,该人体跌倒检测算法具有较高的跌倒识别准确率,可以合理的生成基本概率指派,有效地融合冲突证据,能够满足变电站人员安全监控的需要。展开更多
文摘基本概率指派(Basic probability assignment,BPA)生成是应用D-S证据理论的关键环节和第一步,而如何生成BPA仍然是一个有待解决的问题。本文提出一种基于云模型的BPA生成方法,首先,采用逆向云发生器生成每类样本在某属性下的正态云模型。其次,利用前件云发生器得到待测样本在该属性下对每类样本的确定度期望。再次,给出一种正态云模型交叠度计算方法,用确定度最大类的正态云模型与其他种类的最大交叠度作为对全集的信任度。最后,对确定度进行归一化得到待测样本的BPA。实验结果验证了该方法的有效性,此外,在样本数据较少情况下也能有效生成BPA。
文摘D-S合成方法作用的对象是基本概率指派(basic probability assign,BPA),如何生成BPA是D-S理论应用中重要且有待解决的首要步骤。针对生成BPA提出一种基于核密度估计(kernel density estimation,KDE)的BPA生成方法:训练数据用于构建基于最优化窗宽的核密度估计的数据属性模型;然后利用训练数据的核密度模型计算测试数据的密度—距离—分布值Tri-D(density-distance-distribution),通过嵌套式的方法分配Tri-D值获取测试数据对应的BPA;最后D-S合成BPA得到最终判断,通过分类准确率来判断BPA生成方法的有效性。实验通过在UCI数据集上与其他方法的分类准确率对比验证了提出方法的有效性。
文摘为了提高变电站人体跌倒检测准确率,提出了一种基于改进D-S证据理论的人体跌倒检测算法。利用垂直外接矩形和最小面积外接矩形对检测到的人体目标进行描述,分析目标区域的矩形宽高比、人体质心高度比和人体躯干倾斜角的人体目标特征变化。针对复杂人体姿态情况下存在的目标特征冲突问题,提出采用D-S证据理论对特征信息进行融合。通过自定义的广义三角模糊函数构造3种人体特征的基本概率指派函数,生成3种人体目标特征基本概率指派(basic probability assignment,BPA)。基于Murphy算法,提出一种双重加权平均证据源的改进算法,既可以融合各个独立证据的一致信息,也可以融合冲突信息。实验结果证明,该人体跌倒检测算法具有较高的跌倒识别准确率,可以合理的生成基本概率指派,有效地融合冲突证据,能够满足变电站人员安全监控的需要。
