证据理论 数据融合证据理论 数据融合证据理论 数据融合

关于证据的不确定性 （1）不确定性的表示 　　一般通过对事实赋于一个介于0和1之间的系数来表示事实的不确定性。1代表完全确定，0代表完全不确定。这个系数被称为置信度。 （2）不确定性的处理 　　当规则具有一个以上的条件时，就需要根据各条件的置信度来求得总条件部分的置信度。已有的方法有两类： 　　① 以模糊集理论为基础的方法 　　按这种方法，把所有条件中最小的置信度作为总条件的置信度。这种方法类似于当把几根绳子连接起来使用时，总的绳子强度与强度最差的绳子的相同。 ② 以概率为基础的方法 　　这种方法同样赋予每个证据以置信度。但当把单独条件的置信度结合起来求取总的置信度时，它取决于各置信度的乘积。

D-S证据理论matlab实现算法 以函数形式编写，只需输入参数即可，简单易用， 如果改进，只需稍加修改 D-S证据理论matlab实现算法 以函数形式编写，只需输入参数即可，简单易用， 如果改进，只需稍加修改

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。

为了比较和研究证据理论中 Dempster,Yager,PCR5三种组合规则的融合效果,构建多源传感器故障诊断识别框架,利用已有实验数据分别对基于3种组合规则融合多传感器信息诊断单一故障的过程进行仿真,并采用信息熵作为不确定性量度。结合融合后的基本概率分配函数和故障判定结果对各组合规则的融合效果进行定量比较、分析和评价。结果表明:3种组合规则均能够融合多传感器信息对所选的单一故障实现诊断,其中,Dempster组合规则的诊断结果具有最低的不确定性,Yager组合规则的效果相对较差。该研究对证据理论组合规则

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