案例推理是一种依靠历史案例经验来指导人们认识和解决问题的方法，比较适用于信息缺失却需要快速反应的应急决策领域。鉴于非常规突发事件与常规突发事件存在诸多差异，在应急案例库中很难检索到与当前所发生的非常规事件相似的案例，从而可能导致应急案例检索系统失效。为了解决这一难题，首先把非常规突发事件按照时间序列划分成若干阶段，对每一阶段的特定子事件即常规突发事件进行匹配与检索；然后以证据理论为主要工具，构建基于多属性效用匹配的应急案例检索模型并求解算法，为应急决策提供技术支持；最后的实例分析验证了所建模型的有效性和可行性。
2022-03-15 14:51:09
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在开放世界中，一个辨识框架可能没有包含命题所有可能的描述，传统的PCR组合规则并不能够对这种辨识框架不完备情况下的信息进行融合。针对该问题，在广义证据理论基本框架的基础上，提出了广义PCR组合规则。广义PCR组合规则扩展了传统PCR组合规则的适用范围，使其在辨识框架不完备的情况下，仍能够对信息进行有效融合。此外，在证据源之间存在较大冲突的情况下，广义PCR组合规则能够获得比广义DST组合规则更好的融合结果。算例结果表明，广义PCR组合规则是有效和合理的。
2022-02-18 21:45:19
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D-S证据理论matlab实现算法
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如果改进，只需稍加修改 D-S证据理论matlab实现算法
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2022-01-29 13:28:18
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图像分割是计算机视觉中的经典问题,在许多领域都有重要应用.由于图像信息存在不确定性,难以获得精确的分割结果,为应对图像分割中的不确定性问题,将证据理论这一不确定性建模与推理工具与马尔可夫随机场相结合,提出证据马尔可夫随机场(EMRF)模型,并基于此提出新的图像分割算法.EMRF利用证据标号场描述像素标号的含混性,以证据距离描述相邻像素间的标号关系,利用条件迭代模型(ICM)算法进行优化.实验结果表明,EMRF相较于传统马尔可夫随机场、模糊马尔可夫随机场和传统的基于证据理论的方法,能获得更好的分割效果.
2022-01-06 18:45:59
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针对传感器测量值存在系统误差的情况, 基于证据理论的思想, 提出一种新的数据融合算法. 该算法首先将
所有测量值根据其与真值的偏差进行分组, 并分配不同的基本信任; 然后将其构成的集合视为辨识框架, 进而将各个
测量值转换为相应的证据并进行证据组合, 所得合成证据的Mass 函数即为各个测量值的权值分配函数; 最后对所得
分组融合测量值进行加权求和, 即得融合结果. 仿真结果验证了该算法的有效性.
2021-12-13 20:18:58
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2021-11-19 21:51:38
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针对基于单一判据的电网故障诊断系统存在较高误判率的问题,提出了一种基于DS证据理论的多判据融合决策的电网故障诊断系统的设计方案。该方案采用基于量值区分的门限法、基于电流差动的门限法、基于功率方向的门限法三种判据方法对同一段故障录波数据进行判别,应用DS证据理论融合判别结果,从而可准确判断故障类型和故障位置。实例分析表明,该方案可有效提高电网故障诊断的准确率。
2021-11-09 18:32:07
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