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大连海事大学学报 2018年第3期44卷 71-78页

作者：王承远徐久军严志军大连海事大学轮机工程学院辽宁大连116026

鉴于复杂机械系统中故障信息的不完备及不确定性造成证据理论在故障诊断决策级阶段融合的准确性问题,提出基于多属性群决策的故障证据融合方法.利用多属性群决策的属性分析,计算基于元素属性集合的决策体差异权重,以减小融合证据源的差... 详细信息

鉴于复杂机械系统中故障信息的不完备及不确定性造成证据理论在故障诊断决策级阶段融合的准确性问题,提出基于多属性群决策的故障证据融合方法.利用多属性群决策的属性分析,计算基于元素属性集合的决策体差异权重,以减小融合证据源的差异;结合柴油机目标故障的相似依赖关系,利用目标故障的可信度权重对冲突焦元信息再分配,旨在提高证据融合的准确性.对R6105AZLD柴油机台架试验结果表明:本文方法可大幅提高诊断准确度和鲁棒性.

关键词：柴油机故障诊断多属性群决策证据融合可信度权重冲突焦元

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基于改进证据理论和神经网络的故障诊断模型

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计算机应用研究 2010年第4期27卷 1277-1279页

作者：张捍东王翠华安徽工业大学电气信息学院安徽马鞍山243002

针对单一故障诊断方法精度低的问题,提出了一种基于D-S证据理论和神经网络相融合的决策层融合故障诊断模型。该方法利用证据理论来处理不精确的、模糊的信息,用神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题。由于证据理论合成公式无... 详细信息

针对单一故障诊断方法精度低的问题,提出了一种基于D-S证据理论和神经网络相融合的决策层融合故障诊断模型。该方法利用证据理论来处理不精确的、模糊的信息,用神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题。由于证据理论合成公式无法处理高冲突的证据,提出了一种改进的基于冲突焦元的证据合成规则。该模型在降低决策不确定性的同时大大提高了诊断的精度。最后通过发动机故障诊断实例验证了该模型的有效性。

关键词：证据理论冲突焦元神经网络故障诊断

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一种新的基于DSmT的合成公式

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火力与指挥控制 2009年第7期34卷 9-11页

作者：胡丽芳关欣何友海军航空工程学院信息融合技术研究所山东烟台264001

DSmT是一种有用的不确定推理方法,能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题。由于其在组合规则方面存在不足,影响了DSmT的应用。提出了一种新的合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对支持证据冲突的概率进行重新分配。仿真分析表明,新的... 详细信息

DSmT是一种有用的不确定推理方法,能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题。由于其在组合规则方面存在不足,影响了DSmT的应用。提出了一种新的合成方法,即在保留冲突焦元的基础上对支持证据冲突的概率进行重新分配。仿真分析表明,新的合成公式提高了目标识别的准确性,对于高度冲突的证据,也能够取得理想的合成结果。

关键词： DSmT 冲突焦元目标识别

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