【摘 要】
：
针对传统DS证据理论在处理高冲突证据融合所存在的不足,提出了一种新的冲突证据加权融合方法。该方法充分考虑证据本身的特性和证据间的关系,先引入证据熵来评价证据的质量,对证据进行预处理,再应用证据间的距离计算证据的相似度和证据权重,最后对修正后的证据进行融合。数值算例表明,该方法能够有效地处理高冲突证据融合问题,相比其他改进算法,具有较好的收敛速度和较小的计算量。
【机 构】
：
西南交通大学信息科学与技术学院,西南交通大学电气工程学院
论文部分内容阅读
针对传统DS证据理论在处理高冲突证据融合所存在的不足,提出了一种新的冲突证据加权融合方法。该方法充分考虑证据本身的特性和证据间的关系,先引入证据熵来评价证据的质量,对证据进行预处理,再应用证据间的距离计算证据的相似度和证据权重,最后对修正后的证据进行融合。数值算例表明,该方法能够有效地处理高冲突证据融合问题,相比其他改进算法,具有较好的收敛速度和较小的计算量。
其他文献
针对WSNs节点信任决策影响节点间互助转包问题,在考虑网络不可靠因素的基础上,引入节点反思机制,构建基于概率论方法的WSNs节点信任演化模型,使节点对自己当前所选择的策略进行反思,每次反思都有一定概率调整为其他策略。通过动力学分析,推导出达到演化稳定状态的定理。最后用实验验证了定理结论,分析了信任奖励度和数据包传输成功率对演化稳定状态的影响。反思机制模型的提出弥补了复制子动态模型中无法体现个体在演
以范畴论为指导,设计气象服务同构模型,构建基于软件重用的气象服务系统。首先对气象服务时间、空间、内容和协同四个共同特征进行尺度量化;进而定义四维尺度范畴(时间尺度范畴T、空间尺度范畴S、内容尺度范畴C及协同尺度范畴D);最终用函子连接范畴,从而完成了气象服务同构模型设计。基于此同构模型的气象服务系统被应用于四川省市县三级气象服务网,为260个不同级别的行政区域提供了公众气象、决策气象、专业气象的在
针对CamShift跟踪算法仅采用颜色特征,在存在颜色相近干扰目标、头部快速运动或者虹膜发生形变等情况易发生眼动跟踪不准确或失败等问题,提出一种基于改进CamShift算法的眼动跟踪方法。在CamShift算法中,计算边缘直方图分布,在颜色特征基础上融合边缘特征,同时通过分析饱和度分量抑制噪声影响,并利用基于边缘特征的自定义方法判断虹膜是否发生形变。当发生形变时,自动更新模板,根据历史运动轨迹预测
针对目前患者到医院就诊等待时间长、医院内部资源利用效率低的问题,提出一种基于着色Petri网的医疗服务流程模型。利用仿真工具CPN Tools对整个医疗服务流程构建模型,在证明模型正确性的基础上对模型进行仿真分析与计算,获取患者就诊过程中各个环节的等待时间、被服务时间、医护人员的有效服务时间以及床位的有效服务时间等各项指标,最后通过对各项制约效率指标的分析,为资源进行合理调配,提高服务效率和资源利
大规模最小二乘问题求解中,直接进行奇异值分解会产生巨大的内存需求以及漫长的计算时间。为解决该问题,提出了一种基于迭代的并行处理方法。该方法利用奇异值分解降维的特性,通过迭代不断减小矩阵规模,直到可以直接使用奇异值分解求解。在迭代过程中,将矩阵分解为许多足够小的子矩阵,并行处理其奇异值分解过程,从而提升运行速度。实验结果表明,该方法即使是串行处理,也使得大规模最小二乘奇异值分解的时间成本及空间成本大
针对测试套件优化问题,提出了一种基于非信息素的人工蜂群优化方法。该方法将每个测试实例都看做优化问题的一个可能解,并引入幸福值用于评价测试实例的吻合程度。通过将三组蜂群分别扩展为搜索代理、选择代理和优化代理,可以从大量的测试实例中选出有效的测试实例。利用这些代理的并行特性,并使用路径覆盖范围作为测试充分性准则,提高了测试实例在每次迭代过程中的路径覆盖范围,加快了解的产生速度,从而提高了该方法的运行速
随着汽车保有量的迅速增加,城市道路交通拥堵变得尤为严重,精确地检测交通态势可以帮助缓解交通问题。为此,提出一种基于车辆自组织网络(vehicular Ad hoc networks,VANETs)的交通态势检测方法——TraSDVANET(traffic situation detection method based on VANETs)。在该方法中,车辆自动聚簇,然后主动向簇头汇报当前自身的位
提出一种基于协作式博弈的资源分配方案。首先,在服务提供商创建长期可用预留资源公用库完毕后,通过一种访问控制机制为用户提供移动应用服务,提出一种优化算法实现访问控制的最优决策;其次,提出一种协作式博弈模型进行利益分配,在服务提供商建立合作后,通过使用资源公用库而获得的运营收入,在服务提供商之间进行分配博弈。仿真实验结果表明,该方法是有效的,能够帮助服务提供商就容量提升制定最优策略,以实现利益最大化。
针对基于传感器的行为识别系统中通道数据缺失问题,采用耦合隐马尔可夫模型提出了一个多传感器数据融合的自适应行为识别方法,该方法充分挖掘了不同传感器之间数据的关联性和人体行为中身体不同部位之间的协作性。实验分析了站立、行走、坐、躺四种行为,结果表明该方法的识别率在84%以上,并且与其他相关方法相比,具有较高的识别率和自适应能力。
针对生存性波分复用网络中的能耗最小化和低阻塞率之间的矛盾,提出了一种基于成本因子的能耗自感知专有保护算法。首先,建立整数线性规划模型进行最优化设计;其次,通过实时感知链路的负载及能耗状态定义链路代价成本因子,使网络中工作路径和保护路径尽可能地分别汇聚在不同光纤上,同时设置空闲或保护资源为睡眠模式,从而实现网络的节能和业务的保护。仿真表明,与传统算法相比,所提算法在保持低业务阻塞率情况下,能较好地降