信任函数相关论文
本文就多传感器分布式区间估计融合方面进行了较为深入的研究，取得的主要成果为： （1）已知n个传感器的区间估计{I1，I2，…，In}，其置信度{......
随着信息技术的高速发展,数据总量呈现出指数型增长的趋势.各个公司依托其强大的存储能力,不断地采集、整理和分析数据,希望从中挖......
聚类分析是一种常见的统计分析方法,它也是机器学习和模式识别领域一个重要的研究课题.聚类分析基于样本间的相似性将样本分成不同......
信息融合技术是目标识别的核心,它是在现代军用需求的驱动下迅速发展起来的一门高新技术。实质上,它是对人脑综合处理复杂问题的一......
属性简知识表示和数据挖掘中是类非常重的问题.近年来,证据理论作为种非常有用的不确定性推理方法,可被用来研究信息系统的属性简......
对复杂环境对象进行决策时,多agent合作可以融合各agent的知识经验,提高决策结果的可靠性.针对环境对象的辨识空间中多假设同时成......
人们对文本分类已经进行了大量的研究,取得很多研究成果,设计多种分类器,达到相当高的分类精确度.但使用单分类器进行文本分类有一......
回顾了由二元关系产生的粗糙近似空间及其导出的各种粗鞋近似算子的构造性定义，介绍了经典和模糊环境下各种信任结构及其导出的......
传感器网络是在动态的、具有不确定性的环境里运作的,所以网络设计时容错就成为一个很重要的问题.作者利用信任函数理论提出了一种......
给出了在 Pawlak粗集代数中信任函数的一种解释 ,并且讨论了信任函数在 Rough Sets上知识的组合规则 ,发现信任函数的综合规则无法......
在肖明珠等人提出的改进的相关证据合成公式基础上,指出其不足,并给出了改进的方法。而后又举了例子对两个方法进行了比较。......
本文在覆盖广义粗糙集最简覆盖的基础上,应用等域关系,将覆盖广义粗糙集转化为Pawlak经典的粗糙集,使得经典粗糙集理论的应用范围......
为实现对复杂电子学系统进行可靠性量化分析,提出了一种基于证据理论的电子学系统非概率可靠性分析方法。利用证据理论来表征单元......
利用多粒度粗糙集的上、下近似及其性质，结合模糊集的分解定理，研究多粒度模糊粗糙集的上、下近似的表示及性质，根据多粒度模糊粗糙集......
为了处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识，Pawlak提出了粗集模型，之后粗集理论得到拓广，人们提出了许多新的粗集模型，拓广的方法......
在深入研究证据理论中基本可信度分配和信任函数的关系基础上,首次提出把信任函数作为基本可信度分配进行数据融合的思想.应用这一......
由于各自独立证据源采集信息的种类、时刻和周期都不同,组合时多元证据间时差呈随机性,若直接使用D-S组合规则,可能产生与知觉相悖......
针对D-S 证据理论组合规则存在的不足,根据导墙结构在水流荷载作用下的振动特性建立多种损伤定位指标,应用损伤前、后的实测响应分......
以粗糙集为基础,研究了信任函数与内测度、信任函数与随机集的下概率之间的关系,并给出了它们基于粗糙集理论的解释.首先将粗糙集......
讨论了信任函数与其它不确定性测度的关系.信任函数在某种情况下可以看成是内测度,但在另外一种情况下又可以看成是下概率函数,这......
定义MV-代数上关于Boole划分的下近似和上近似运算,给出关于Boole划分的下近似和上近似运算的性质。利用MV-代数的全体Boole元素集......
提出了利用成熟的BP网络技术和D-S证据推理相结合进行多传感器数据融合,解决靠单一传感器获得的单一指标进行诊断所带来的不确定性......
针对汽车制动器系统可能存在不完整信息或冲突信息的情形,提出了一种基于证据理论的盘式制动器稳定性研究方法.该方法将参数不确定......
应用模糊集理论量化了防空火力单元识别结果,利用模糊综合函数对火力单元的量化结果进行综合,并给出了信任函数的表达式.......
针对具有多粒度标记的不协调决策系统的知识表示和知识获取问题展开研究．首先，介绍多粒度标记信息系统的概念，在多粒度标记信息系统中......
针对具有多粒度标记的不完备信息系统的知识获取问题展开研究,首先,介绍不完备多粒度标记信息系统的概念,在不完备多粒度标记信息......
文章针对以信任函数表示的不精确、不确定的属性信息,引入信任优势描述信任函数之间的占优关系;基于信任优势的概念,结合ELECTRE-I......
在粗糙集理论中存在一对近似算子：下近似算子和上近似算子．而在Dempser—Shafer证据理论中有一对对偶的不确定性测度：信任函数与似然......
推广了Dempster所提出的随机集概念,并讨论了模糊信息源的不确定结构与模糊事件空间之间的关系,最后特别地用广义的上、下概率概念......
Dempster-shafer证据理论是目前在决策融合研究中受到广泛重视的一种数学方法.本文针对"人才遴选"这一类决策问题,建立了Dempster-......
粗糙集理论是处理不确定知识的一种工具，已在人工智能与知识发现、模式识别与分类、数据挖掘与故障检测等方面得到了较好应用。由于......
讨论了理想化的条件信任算子应满足的7个条件,同时对目前人们已经提出的几种条件信任算子的优缺点进行了分析.依据所建立的理想化......
在处理不确定信息的方法中，D—S证据推理性能突出，应用广泛。但也存在决策方面的困难，事实上，有效的决策方法仍是它未解决的问题之一。......
证据理论是由Ｄｅｍｐｓｔｅｒ和Ｓｈａｆｅｒ于６０～７０年代提出的一种不确定推理方法，在专家系统中有着重要的应用价值。本文研究了将证据理论用于定量决策模型，提出了定......
在有补分配完备格上,建立概率、Fuzzy测度与证据理论.讨论了它们的基本特性,给出了三者之间的相互关系.格上的概率与Fuzzy测度类似......
针对多源信息融合识别目标属性的问题,提出了一种将先验条件规则应用于多传感器目标识别方法.该方法根据证据理论（D-S theory）和可传......
在实际问题中,无论是传感器测量信息还是专家经验知识,一般都存在定程度的不确定性或不完备性。研究不确定信息的建模和推理决策问......
为了克服单个agent知识的局限性，提高系统决策的可靠性，提出了一种基于D-S理论的多agent合作决策机制，并对多agent合作决策进行了定义......
多属性决策是决策科学的一个重要组成部分,工程、经济和管理领域中诸多问题均可以抽象为多属性决策问题,由于客观事物的复杂性、不......
在复杂战场环境下,目标敌我属性综合识别的目的是利用多传感器信息融合得到目标的敌我属性,为指挥员决策提供依据。将VBS（Valuation......
近年来，多传感器信息融合(数据融合)在军事和民用领域都引起了强烈的关注并得到了广泛的应用。目前世界各军事大国竞相开始投入大量......
古典概率难以解释审计判断的不确定性,而D-S证据理论是进行不确定性推理的有效方法,因此应用D-S证据理论进行审计证据融合的研究。......
对于证据合成过程中焦元数目过多导致计算量较大的问题,该文给出了一种综合考虑焦元的基数大小和信任值大小的信任函数逼近方法,该......
在人类认知活动中,常常伴有不确定性,而仅仅用概率论来表示不确定性受到限制。虽然,传统的概率论是处理随机不确定性的最好方法,但......
在线评论是用户判断商品质量的一个依据。虚假评论严重影响了消费者的购买行为,现有的虚假评论检测方法从文本出发,忽略了评分的虚......
通过引入自冲突概念来刻画基本信任指派的自相矛盾程度,提出了一种权重分配准则,给出了计算权重的算法,可得到更为合理的组合结果.......
在证据理论框架中，数据融合是将几个来自不同证据源的信任函数组合成一个信任函数，Dempster组合规则是人们常用的方法，但由于此规则是......
针对大型网络游戏中易出现的服务器集群负载不均衡的问题,提出基于改进权重的D-S(Dempster和Shafer)证据理论的负载平衡判别策略。......
