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基于Dempster-Shafer证据理论和人工智能的变压器故障诊断研究

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南京理工大学学报 2022年第4期46卷 467-475页

作者：何宁辉沙伟燕相中华李秀广周秀国网宁夏电力有限公司电力科学研究院宁夏银川750011

传统的溶解气体分析方法和基于溶解气体分析数据的人工智能技术在变压器早期故障诊断中的应用由来已久。Dempster-Shafer证据理论已被应用于存在不确定性和冲突的各种面向人工智能的应用中。为了克服故障类型之间的冲突及提升变压器故... 详细信息

传统的溶解气体分析方法和基于溶解气体分析数据的人工智能技术在变压器早期故障诊断中的应用由来已久。Dempster-Shafer证据理论已被应用于存在不确定性和冲突的各种面向人工智能的应用中。为了克服故障类型之间的冲突及提升变压器故障诊断正确率,该文提出了基于Dempster-Shafer证据理论和人工智能的变压器故障诊断方法。利用反向传播(Back propagation,BP)神经网络基于5种关键气体的浓度百分比检测变压器故障,并将其作为第一证据。利用模糊逻辑基于3种气体比率检测变压器故障,并将其作为第二证据。利用证据理论对BP神经网络和模糊逻辑检测结果进行集成分析,得到最终的诊断结果。研究结果表明证据理论和人工智能在变压器故障诊断中具有良好的应用前景。

关键词：溶解气体分析变压器 Dempster-Shafer证据理论反向传播神经网络模糊逻辑

基于Dempster-Shafer证据理论与抗频谱感知数据篡改攻击的协作式频谱检测算法

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兵工学报 2017年第12期38卷 2406-2413页

作者：苗成林李彤吕军李皓陆军装甲兵学院信息工程系北京100072

针对恶意用户伪造认知用户或者控制已有认知用户、频谱感知数据篡改(SSDF)、使现有协作式频谱检测算法的性能大幅下降问题,提出了一种抗SSDF攻击干扰的协作式频谱检测算法。将SSDF攻击干扰分为Ⅰ类和Ⅱ类,通过dempster-shafer(D-S)证据... 详细信息

针对恶意用户伪造认知用户或者控制已有认知用户、频谱感知数据篡改(SSDF)、使现有协作式频谱检测算法的性能大幅下降问题,提出了一种抗SSDF攻击干扰的协作式频谱检测算法。将SSDF攻击干扰分为Ⅰ类和Ⅱ类,通过dempster-shafer(D-S)证据理论设置用户权重和判决门限,区分Ⅰ类恶意用户、Ⅱ类恶意用户和可信用户,只使用可信的频谱检测数据进行信息融合,以判决频谱占用的情况、提高检测性能。理论分析与仿真结果表明,该算法能够有效对抗Ⅰ类和Ⅱ类SSDF的攻击干扰,其检测性能明显优于现有D-S证据融合频谱检测算法。

关键词：兵器科学与技术 Dempster-Shafer证据理论频谱检测数据篡改信息融合

基于Dempster-Shafer证据理论的通信辐射源个体识别算法

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兵工学报 2016年第10期37卷 1844-1851页

作者：郭晓陶王星周冬青空军工程大学航空航天工程学院

针对由于各种信号干扰和传感器误差导致辐射源个体正确识别率较低的问题,提出一种多传感器融合识别算法进行复杂电磁环境中的通信个体识别。该算法将Dempster-Shafer证据理论和特征提取结合起来,充分利用侦测的信号特征,减少了识别过程... 详细信息

针对由于各种信号干扰和传感器误差导致辐射源个体正确识别率较低的问题,提出一种多传感器融合识别算法进行复杂电磁环境中的通信个体识别。该算法将Dempster-Shafer证据理论和特征提取结合起来,充分利用侦测的信号特征,减少了识别过程中的不确定信息。该融合识别算法提取侦测信号中的个体特征,使用基于决策向量的自适应证据融合方法将由个体特征转化而来的多个证据相融合,最后再根据判决准则得到最终的识别结果。分别对自适应融合方法和融合识别算法进行仿真分析,结果表明自适应证据融合方法可以综合考虑融合过程的计算效率和融合结果的合理性,在二者之间达到平衡。与现有的识别方法相比,多传感器融合识别算法可以提高复杂电磁环境中个体识别的稳定性和正确识别率。

关键词：兵器科学与技术辐射源识别信息融合 Dempster-Shafer证据理论特征提取自适应证据组合

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基于D-S证据理论的加权协作频谱检测算法

通信学报 2012年第12期33卷 19-24页

作者：周亚建刘凯肖林北京邮电大学计算机学院北京100876 电子信息控制重点实验室四川成都610036 北京航空航天大学电子信息工程学院北京100191

提出了一种基于D-S证据理论的加权协作频谱检测(DS-WCSS)算法。该算法使用能量检测进行本地检测,利用2种假设检验条件下检验统计量的方差和均值来评估各认知用户可信度的差异性,进而给出各认知用户可信度的权重,最后使用D-S证据理论进... 详细信息

提出了一种基于D-S证据理论的加权协作频谱检测(DS-WCSS)算法。该算法使用能量检测进行本地检测,利用2种假设检验条件下检验统计量的方差和均值来评估各认知用户可信度的差异性,进而给出各认知用户可信度的权重,最后使用D-S证据理论进行数据融合和判决。仿真结果表明,与基于D-S证据理论和传统硬判决的协作频谱检测算法相比,DS-WCSS可以有效地提高检测性能。

关键词：认知无线电协作频谱检测 Dempster-Shafer证据理论可信度

结合Dempster-Shafer证据理论与循环神经网络的网络安全态势预测

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济南大学学报（自然科学版） 2020年第3期34卷 238-246页

作者：魏青梅李宇博应雨龙空军工程大学基础部陕西西安710051 陕西职业技术学院基础课部陕西西安710038 上海电力大学能源与机械工程学院上海200090

针对传统的模糊评价系统存在评价冲突和主观偏差,造成网络安全态势预测出现精度和鲁棒性较低等问题,提出一种结合dempster-shafer(D-S)证据理论与循环神经网络的网络安全态势预测算法;首先以专家评价为基础构建网络安全的系统角色,由三... 详细信息

针对传统的模糊评价系统存在评价冲突和主观偏差,造成网络安全态势预测出现精度和鲁棒性较低等问题,提出一种结合dempster-shafer(D-S)证据理论与循环神经网络的网络安全态势预测算法;首先以专家评价为基础构建网络安全的系统角色,由三角模糊函数获取专家评估指标;然后引入D-S证据理论进行评估指标的筛选、推理和校正,构建网络安全态势损失矩阵和可能性矩阵;最后,以损失矩阵和可能性矩阵为特征输入至循环神经网络中,获取网络安全态势预测结果。仿真实验结果表明,D-S证据理论有效地解决了评价冲突和主观偏差问题,循环神经网络使得网络安全态势预测结果的精度和鲁棒性都得到了提升。

关键词：双重模糊评价损失矩阵可能性矩阵 Dempster-Shafer证据理论循环神经网络

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基于证据理论的不确定性推理方法及其应用

计算机工程与应用 2015年第10期51卷 6-11,64页

作者：靳留乾徐扬方新马方立杜利敏西南交通大学经济管理学院成都610031 西南交通大学智能控制开发中心成都610031 西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

针对民航无线电管理中遇到的干扰问题以及客观世界中描述客观现象的知识和信息具有不确定性的特点,结合民航无线电干扰查处的实际情况,提出基于一种产生式规则的知识表示方法,以区间确定因子描述不确定性。提出基于dempster-shafer证据... 详细信息

针对民航无线电管理中遇到的干扰问题以及客观世界中描述客观现象的知识和信息具有不确定性的特点,结合民航无线电干扰查处的实际情况,提出基于一种产生式规则的知识表示方法,以区间确定因子描述不确定性。提出基于Dempster-Shafer证据理论和区间确定因子的不确定性推理方法。进一步根据领域专家经验建立民航无线电干扰查处规则,以基于Dempster-Shafer证据理论和区间确定因子的不确定性推理方法为推理机,给出民航无线电干扰查处专家系统的结构及工作流程,采用C#语言结合My SQL数据库开发民航无线电干扰查处专家系统,并通过案例分析说明该系统的有效性和实用性。

关键词： Dempster-Shafer证据理论不确定性推理区间值确定因子专家系统

基于信息熵与判断矩阵的D-S证据理论改进方法在故障诊断中的应用

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北京工业大学学报 2013年第8期39卷 1140-1143页

作者：战红谭继文薛金亮青岛理工大学机械工程学院青岛266033

针对凭借单一的证据很难进行科学故障诊断的实际情况,提出基于Dempster-Shafer证据理论进行多源信息融合的故障诊断方法.由于D-S证据理论合成公式存在不足,针对各证据的重要性不同,提出了一种将信息熵与判断矩阵一致性相结合对各证据进... 详细信息

针对凭借单一的证据很难进行科学故障诊断的实际情况,提出基于Dempster-Shafer证据理论进行多源信息融合的故障诊断方法.由于D-S证据理论合成公式存在不足,针对各证据的重要性不同,提出了一种将信息熵与判断矩阵一致性相结合对各证据进行加权赋值,并对其进行加权调整的方法,应用D-S证据理论合成公式对加权调整后的证据进行决策级融合.此种方法将主观因素与客观因素相结合.实例分析结果表明:融合结果提高了置信度,降低了不确定性,显著提高了故障诊断的科学性,具有理论与应用价值.

关键词： Dempster-Shafer证据理论信息熵判断矩阵信息融合故障诊断

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基于区间D-S证据理论的物流中心选址模型

计算机应用研究 2015年第12期32卷 3600-3604页

作者：方新靳留乾蹇明西南交通大学交通运输与物流学院成都610031 西南交通大学智能控制开发中心成都610031 西南交通大学经济管理学院成都610031

通过Dempster-Shafer证据理论(简称D-S证据理论)捕捉选址过程中决策信息的不确定性,通过区间数刻画影响选址因素属性的认知程度,建立基于区间D-S证据理论的物流中心选址决策模型。该模型有效地解决了不确定性和多属性对决策者在选址过... 详细信息

通过Dempster-Shafer证据理论(简称D-S证据理论)捕捉选址过程中决策信息的不确定性,通过区间数刻画影响选址因素属性的认知程度,建立基于区间D-S证据理论的物流中心选址决策模型。该模型有效地解决了不确定性和多属性对决策者在选址过程中产生的困扰,从而使得决策更具有科学性、合理性。最后,通过C#语言给出物流中心选址方案的可视化,阐述模型的可操作性。

关键词：物流中心选址方案区间数 Dempster-Shafer证据理论

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基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

华中科技大学学报（自然科学版） 2006年第4期34卷 49-51页

作者：王海晖卢炎生华中科技大学计算机科学与技术学院武汉工程大学计算机科学与工程学院湖北武汉430073

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不... 详细信息

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.

关键词： Dempster-Shafer证据理论信息融合纹理特征图像分类