检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机科学 2006年第3期33卷 181-184页

作者：刘贵龙北京语言大学信息科学学院北京100083

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,拓广的方法主要有两种,一种是减弱对等价关系的依赖,另一种是把讨论问题的论域从一个拓展到两个,*** 提出了一... 详细信息

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,拓广的方法主要有两种,一种是减弱对等价关系的依赖,另一种是把讨论问题的论域从一个拓展到两个,*** 提出了一种基于两个论域的粗集模型,本文研究基于两个论域的粗集模型的具体算法实现,给出了上下近似的矩阵算法及其相应的焦点集的算法,并把相关结论及矩阵算法推广到模糊集上,还给出了相关模型的极为简洁的公理刻画,即仅用一条公理刻画该模型。

关键词：模糊集粗集上下近似算子信任函数公理方法

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冲突证据组合方法

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计算机工程 2005年第9期31卷 151-154页

作者：吴根秀江西师范大学数学与信息科学学院南昌330027

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。

关键词：证据理论基本信任指派信任函数组合规则自冲突

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基于信任偏好关系的不确定多属性决策方法

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统计与决策 2010年第20期26卷 30-33页

作者：肖文王正友王耀德江西财经大学信息管理学院南昌330013 江西财经大学国际学院南昌330013

文章针对以信任函数表示的不精确、不确定的属性信息,引入乐观期望与悲观期望的概念,构造期望区间,通过期望区间的比较获得方案对之间的信任偏好关系。在此基础上利用组合规则对局部偏好关系集结获得方案对的总体偏好,通过计算净流对方... 详细信息

文章针对以信任函数表示的不精确、不确定的属性信息,引入乐观期望与悲观期望的概念,构造期望区间,通过期望区间的比较获得方案对之间的信任偏好关系。在此基础上利用组合规则对局部偏好关系集结获得方案对的总体偏好,通过计算净流对方案进行排序,最后给出一个算例对该方法进行了说明。

关键词：信任偏好信任函数证据理论多属性决策

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D-S证据推理的决策问题

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计算机工程与应用 2003年第33期39卷 82-84,97页

作者：刁联旺李勇智杨静宇南京理工大学计算机系南京200094 南京林业大学信息学院南京210037

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。该文从两方面研究了这一问题。首先根据测度论中代数(域)扩张理论,引入决策命题集的概念,对决策命题... 详细信息

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。该文从两方面研究了这一问题。首先根据测度论中代数(域)扩张理论,引入决策命题集的概念,对决策命题加以约束;其次分析了现有的决策方法,对线性加权组合决策方法提出了改进,并结合应用实例给出了详细可行的算法。

关键词： D-S证据理论信任函数似真函数决策

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随机多粒度标记序决策系统的最优粒度选择

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昆明理工大学学报（自然科学版） 2023年第4期48卷 194-204页

作者：林玉梅方连花吴伟志曹飞龙泉州信息工程学院软件学院福建泉州362000 泉州信息工程学院通识中心福建泉州362000 浙江海洋大学信息工程学院浙江舟山316022 泉州信息工程学院电子与通信学院福建泉州362000 中国计量大学理学院浙江杭州310018

传统随机信息系统的属性一般只有一个粒度层面,即系统中的每一个对象在每一个属性上取唯一的值,而在实际应用中,人们往往需要从不同的粒度层面去获取知识.实际生活中数据集的一个对象在同一个属性上根据不同的粒度可以取不同值.针对多... 详细信息

传统随机信息系统的属性一般只有一个粒度层面,即系统中的每一个对象在每一个属性上取唯一的值,而在实际应用中,人们往往需要从不同的粒度层面去获取知识.实际生活中数据集的一个对象在同一个属性上根据不同的粒度可以取不同值.针对多粒度数据集的知识获取问题,本文讨论随机多粒度标记序信息(决策)系统的最优粒度选择问题.首先,通过优势关系给出随机多粒度标记序信息系统的信息粒表示,进一步定义由条件属性集导出集合的下近似与上近似,描述在不同标记下的信息粒的结构以及上、下近似的变化关系;其次,用证据理论的信任函数与似然函数来刻画随机多粒度标记序决策系统的两种最优粒度;最后,给出协调和不协调随机多粒度标记序决策系统的最优粒度选择算法.

关键词：粒计算多粒度标记随机序决策系统信任函数最优粒度

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信息融合中的随机集理论及其在目标识别中的应用研究

信息融合中的随机集理论及其在目标识别中的应用研究

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作者：陈良洲上海交通大学

学位级别：博士

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种功能模拟,而目标识别就是复杂问题的一种近似。决策融合和图像融合是目标识别的两种主要方法,本文研究... 详细信息

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种功能模拟,而目标识别就是复杂问题的一种近似。决策融合和图像融合是目标识别的两种主要方法,本文研究的证据理论和随机集理论分别是决策融合和图像融合的重要工具。同时,随机集也是解决信息融合中信息类型不一致问题的主要方法,证据理论也可以被纳入到随机集理论的框架之中。\n 经典的Bayes推理和证据理论都是决策融合的主要理论之一,但是直接在决策融合中使用Bayes推理有一些困难。基于证据理论强大的不确定性推理能力,本文提出了新的证据组合方法,并利用新方法成功地实现了红外图像的小目标识别。经典的证据组合规则在融合高冲突证据时会得到与常识相悖的结果,其根本原因是融合中没有利用证据本身的固有相关特性。本文基于证据距离的概念,强化相似、削弱奇异,分别从修改证据组合规则和修改证据源两方面入手解决了证据冲突问题。在修改证据组合规则方面,根据部分分配信息冲突和全部分配信息冲突两种思想,分别提出了新的改进证据组合算式;在修改证据源方面,提出了基于信度函数和基于折扣系数的修改方法。大量数值实验结果表明,新方法解决了高冲突信息的多证据融合问题,同时具有较好的收敛效率和通用性。最后将基于折扣系数的融合方法用于有缺失目标的连续帧红外图像目标识别,得到了较好的目标识别效果。\n 随机集理论是较新的集合理论,还未被广泛研究,但它具有强大的统一融合能力。对随机集理论进行深入地研究分析是应用其进行目标识别和目标追迹的基础。首先用随机集理论解释和表达了信息融合中的不完备信息,从理论上解决了信息融合技术中最关键的信息类型不一致的问题.随后分析了随机集单点覆盖函数的来源和所表达的含义,从数学原理上讨论了它和模糊集隶属度函数之间的本质联系。并利用随机集理论对信任函数进行了原理推导,得出信任函数的随机集表达公式。最后基于随机集覆盖函数的概念,提出将随机集理论用于时间序列系统辨识的方法,总结出了该算法从建模到预测的应用步骤,并成功地把随机集理论用于了时间序列系统的分析和辨识中。\n 图像融合是目标识别的又一个主要途径。本文课题的研究对象为红外目标,根据要求和红外图像的特征,作者创造性地将将随机集理论的良好统计学特性和形态学强大的图像处理能力结合起来,提出一种新的红外图像目标识别方法,简化了从不完备的观测数据中提取或重现轮廓信息以及识别目标的过程。首先基于对数学形态学基本运算和随机集容量函数内在含义的分析,提出一种新的用数学形态学技术释义随机集的方法,用随机闭集为随机形状或目标建模,并成功地用于序列图像中的红外小目标识别。随后,进一步分析了离散随机集及其容量函数的特性,提出了一个实用的形态学约束的离散随机集模型.实例研究表明,该方法有良好的图像分割特性和处理随机形状信息的能力,能从被噪声和杂波破坏的红外图像中识别出小目标。\n 随机集的强大功能还体现在对多目标的检测和状态估计上。基于多传感器获得的随机信息,提出新的多变场景中的多传感器多目标随机集测量模型和状态估计模型。首先推导出了测量模型中传感器对目标观测的信任度和全局密度,然后利用简单的观测报告,通过仿真得出了直观的多目标测量图。根据多传感器测量结果,提出了简单的均匀独立分布模型和基于先验标识的指派状态估计模型。从与其它算法的比较结果看,该方法有一定的优势。还尝试在对称多项式理论的基础上,联合应用随机集理论,构建新的评估各种算法误差的方法。\n 本论文的课题结合了两个基金资助项目,有较好的应用背景.本着为问题寻找方法,用方法解决问题的思路展开课题的研究,有以下的创新成果:1.分别从修改组合规则和修改证据源两方面入手,提出了几种新的基于证据关联的高效强收敛证据组合方法,并用于识别小目标；\n 2.提出了一种新的将随机集理论用于系统辨识的方法,成功地把随机集理论用于了时间序列系统的分析和辨识中；\n 3.提出了一种新的用数学形态学技术释义随机集的方法,成功地将数学形态学和随机闭集结合起来用于识别小目标；\n 4.

关键词：信任函数随机集表达公式图像融合红外图像目标识别

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双论域犹豫模糊信息证据理论模型研究

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哈尔滨理工大学学报 2024年第5期29卷 29-41页

作者：毛艺璇王青海青海师范大学计算机学院西宁810008 高原科学与可持续发展研究院西宁810008

针对广义双论域犹豫模糊粗糙集处理复杂犹豫信息多属性决策计算复杂的问题,深入研究了基于证据理论的双论域犹豫模糊信任结构的刻画与构造,提出了双论域犹豫模糊信息的多属性决策算法。首先定义了双论域犹豫模糊近似算子、双论域对偶犹... 详细信息

针对广义双论域犹豫模糊粗糙集处理复杂犹豫信息多属性决策计算复杂的问题,深入研究了基于证据理论的双论域犹豫模糊信任结构的刻画与构造,提出了双论域犹豫模糊信息的多属性决策算法。首先定义了双论域犹豫模糊近似算子、双论域对偶犹豫模糊近似算子,并分别提出了相应概率测度模型;其次,利用概率测度定义了双论域犹豫模糊信息系统、双论域对偶犹豫模糊信息系统的信任函数和似然函数,并对其信任结构进行了理论证明;最后,依据提出的证据理论模型设计出基于双论域犹豫模糊证据理论的多属性决策算法,通过决策实例结果与其他文献结论相比该决策算法策略具有明显的优势且时间复杂度明显降低。该证据理论模型对于犹豫模糊信息决策提供了新的思路。

关键词：双论域犹豫模糊粗糙集双论域对偶犹豫模糊粗糙集信任函数似然函数

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随机多尺度序决策系统的最优尺度选择

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计算机科学 2022年第6期49卷 172-179页

作者：方连花林玉梅吴伟志泉州信息工程学院通识教育中心福建泉州362000 浙江海洋大学信息工程学院浙江舟山316022

针对由随机实验得到的多尺度序信息系统的知识获取问题,首先,引入随机多尺度序信息系统和基于优势-等价关系的随机多尺度序决策系统的概念;然后,在随机多尺度序信息系统中给出在不同尺度下基于优势关系的信息粒的表示、以及集合关于由... 详细信息

针对由随机实验得到的多尺度序信息系统的知识获取问题,首先,引入随机多尺度序信息系统和基于优势-等价关系的随机多尺度序决策系统的概念;然后,在随机多尺度序信息系统中给出在不同尺度下基于优势关系的信息粒的表示、以及集合关于由条件属性集生成的优势关系的下近似与上近似的定义,并得到在不同尺度下信息粒、集合的下近似与上近似的变化关系;最后,分别在随机多尺度序信息系统和基于优势-等价关系的随机多尺度序决策系统中定义了几类最优尺度的概念,并用证据理论中的信任函数与似然函数刻画了最优尺度的数值特征。

关键词：粗糙集粒计算多尺度序信息系统信任函数最优尺度

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基于改进权重的D-S证据理论的动态负载平衡算法

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计算机应用 2018年第10期38卷 2976-2981,2989页

作者：邰滢滢庞影段苛苛付云鹏辽宁大学信息学院沈阳110036

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。首先,根据D-S证据理论,将影响服务器性能的多因素作为判据,利用历史数据与阈值大小的比较规则计算动态权... 详细信息

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。首先,根据D-S证据理论,将影响服务器性能的多因素作为判据,利用历史数据与阈值大小的比较规则计算动态权重,再依据动态权重与原始信度的关系建立基本信任函数;然后,计算不同判据对应结果的信任函数,使用证据合成规则作深层融合;最后分析合成结果,最终推断服务器是否超载。模拟实验结果表明,与基于负反馈机制的动态均衡算法相比,所提算法的准确率更高,更符合真实情况;且所提算法的运行时间明显少于基于负反馈机制的动态均衡算法以及加权循环算法。实验结果表明,新算法有效缩短了运行判断的延迟,能够根据历史参数对当前服务器负载情况快速作出推断,且决策结果可信度高,更符合实际情况。

关键词：大型网络游戏 Dempster/Shafer证据理论信任函数负载平衡证据融合

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基于证据理论的三支决策模型

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计算机科学 2018年第6期45卷 241-246,283页

作者：陈玉金李续武邢瑞康空军工程大学防空反导学院西安710051

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,分析其延迟信任区间可能包含的可变语义,分别构建了基于证据理论的确定和可变三支决策模型。然后,通过调节信任系数取值,... 详细信息

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,分析其延迟信任区间可能包含的可变语义,分别构建了基于证据理论的确定和可变三支决策模型。然后,通过调节信任系数取值,结合贝叶斯风险分析形成了乐观策略、悲观策略及其相应的决策规则,以满足特定语义环境下的应用需求。最后,通过对防空作战态势评估的风险分析说明了模型的具体应用过程。

关键词：三支决策模型决策粗糙集证据理论贝叶斯风险决策信任函数

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