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{......
对以往提出方法的优点进行总结,在故障诊断中对模糊支持向量机进行优化应用,提出一种优化诊断方法.基于模糊支持向量机进行发电机......
多粒度粗糙集是近年来粗糙集理论中的主要研究课题之一.本文介绍了变精度多粒度粗糙集模型的上、下近似算子;其次,借助划分函数把......
本文介绍了由基于三角模的模糊粗糙集的构造性定义，给出了模糊粗糙近似算子的基本性质，得到了模糊粗糙近似算子的公理化刻画，同时讨论......
本文提出了区间信任网络环境下群体交互共识达成方法.首先定义了一种新型的区间信任得分空间,它的优点在于能够表达决策信息的不确......
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......
三支决策是基于粗糙集的正域、负域和边界域提出的一种决策模型,D-S证据理论是基于基本概率分配函数融合多个证据进行决策推理的方......
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......
在复杂的系统中，由于人们认知及客观条件的局限性，所得到的信息往往是不完备的，有时不同来源的信息可能会出现矛盾以及信息的表示往往......
该文以粗糙集为基础,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......
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......
多粒度标记决策系统是一种重要的关系数据库,近年来学者们对多粒度标记决策系统的最优粒度选择、属性约简及规则约简展开了研究.然......
多粒度是近年来粗糙集领域研究的一个热点方向,为使多粒度模型更适用于实际数据,提高模型的可用性,模糊思想被引入到多粒度粗糙集......
在研究分析已有的负载平衡策略算法的基础上,应用Dempster-shafer的信任函数理论,提出了一种基于信度网络的负载平衡策略算法,此算......
为了处理人工智能中不精确和不确定的数据和知识 ,介绍了一个新的领域———粗糙集的基本概念及其有关进展 ,提出了基于随机集的研......
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......
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些缺......
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......
三支决策模型和证据理论在概念、信息处理方式上存在着互通互补之处。首先,将证据理论基本概念引入到三支决策中,分析其延迟信任区......
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......
D—S理论是一种有效的不确定性推理方法，但在证据完全冲突或冲突较大时，D—S证据合成公式失效。Yager等学者对此作了改进，但是改进后......
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......
D—S理论是一种经典的不确定性推理方法，它通过有效整合多数据源的信息，进行最优的推理判断。但这种证据合成方法的有效性是建立在对......
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......
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，针对环境对象的辩识空间中多假设同时成立的......
从概念和信任值的更新方式等方面，比较了几种主要的信任函数的概率解释方法，证明了当假设空间有限时，可将信任函数的内外测度理解为一......
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......
