一种冲突证据的融合方法

针对D-S证据理论的冲突证据融合问题进行了研究,通过对证据进行冲突检验及修正弥补了D-S证据理论在处理冲突证据时的不足。采用了加性策略对事件进行排序的方法,找出证据支持最大的q个事件,就是最有可能是识别结论的q个事件,对其进行冲突检验及修正。解决了D-S证据合成方法组合冲突证据时出现的问题,保证了非冲突证据的有效合成。通过仿真试验表明该算法能有效地排除干扰,得出了符合实际的组合结果。     

D-S证据理论中冲突证据的合成方法

针对高度冲突证据的合成问题,分析了D-S合成方法及其改进方法的不足,提出了一种新的改进方法。新方法仍利用D-S合成公式,但针对该公式要求参与合成的各证据需具有相同重要程度的要求,考虑到融合系统中各证据的重要程度可能不同,直接利用公式合成可能得到与实际相悖的结论,因而引入证据权的概念,给出了证据权的具体算法,通过证据权对已有的基本可信度分配函数进行修正得到了重要性相同的新的证据的基本可信度分配模型。最后通过算例比较表明新方法的合成结果更为理想。     

基于D-S理论的供应链企业合作创新能力研究

在供应链企业间合作创新能力的相关概念界定的基础上,对供应链企业间合作创新能力评价指标体系的构架进行了理论分析,利用网络层次法(ANP)和D-S证据理论构建了供应链企业间合作创新能力的综合评价模型,最后在调查问卷的基础上,引入专家评价方法对供应链企业间合作创新能力进行了实证分析。研究结果表明:该评价模型能在一定的置信度下得到供应链企业间合作创新能力在整体下的大致相对水平,具有科学性、实用性、客观性。     

基于多传感器信息融合的自然灾害预警模型研究

在自然灾害的严重性和灾害特征分析的基础上,建立了一套有效的自然灾害预警系统模型。并深入研究了如何利用阈值理论实现特征级融合和基于D-S证据理论融合方法的决策级融合,保证了自然灾害预警系统做出更加及时、准确的决策,对提高自然灾害应急水平以及减少灾害损失具有重要意义。     

多信息融合技术及在无损检测中的应用

研究了基于D-S证据理论的多传感器决策层信息融合的实现方法和算法,探讨了将Dempster联合规则推广到多源信息时取消中间联合过程的归一化计算问题,推导出了改进算式。应用于无损检测,用超声波等三种传感器对一铸件进行无损检测仿真实验,结果证明能够提高检测速度与检测精度。     

多特征融合的人脸表情识别

提出了一种多特征融合的表情识剐模型：首先,对预处理后的图像提取2种局部描述算子Gabor特征和多元中心化二值模式特征。根据对表情的贡献程度划分表情子区域;其次,通过主成份分析法对表情子区域的特征向量进行降堆,并构建随机子空间训练分类器;最后,利用Bagging技术提高多分类器的分类性能,并采用加权投票的融合规则进行决策判别．人脸表情库的实验结果表明。此方法有很好的鲁棒性和识别率．     

基于特征的小波变换与高通滤波相结合的图像融合算法

提出了一种基于多尺度分解的像素图像融合方法,综合考虑图像的边缘特征和小波变换后的系数相关性,对低频分量进行高通滤波,得到低频分量的细节分量并进行融合;在高频区域采用提取图像的边缘和区域能量相结合的方法进行融合.实验结果表明该算法具有很好的融合效果.     

分布式目标检测融合决策优化算法

现有分布式目标检测系统的优化一般采用穷举法、SFFO算法或SOFF算法,计算复杂,且优化结果强烈依赖初值。该文采用蚁群算法和爬山变异算法结合,提出爬山变异蚁群算法及同步优化传感器判决门限和融合中心决策规则,理论上是一种全局最优算法。数值试验的结果表明,和相关算法相比,融合系统的贝叶斯风险降低了15%～20%,且优化结果不依赖初值,计算复杂度低于其他算法。     

西方移民融合理论的发展轨迹与新动态

西方移民融合理论旨在对移民融入迁入地社会的过程进行类型化和因果解释。帕克和戈登的经典融合理论开创了移民融合研究的历史篇章,而线性融合理论、曲线融合理论、区隔融合理论、多元文化理论以及生态分析等则是对经典融合理论的批判性发展。这些移民理论经历了从融合结果的"必然性"向"相对性"、从融合轨迹的"直线性"向"曲线性"、从融合模式的"完全性"向"选择性"、从融合方向的"唯一性"向"多元性"的转变。新近的移民融合理论则聚焦于融合结果的异质性及其因果解释。未来移民融合理论将会是建立在融合异质性研究基础上的理论重新整合、阐释和发展。     

一种融合时序特征的网络场景识别算法

针对网络场景识别问题,提出了一种基于语义识别改进的树模型识别算法框架,利用语义分析提取网络时序特征,纵向表达用户活动轨迹,可更加直观地表征办公、宿舍和食堂等场景。同时,通过对数据通信物理模型拟合的网络环境特征(设备之间的路损、干扰等)进行识别,获得网络环境内设备的款型、安装的疏密和用户的负载等信息。进而基于决策树模型框架,耦合上述两类特征生成场景识别算法框架。通过耦合网络环境的流量特征及网络规划特征,全局框架具有智能识别网络场景的特点。算法针对多个数据集样本进行验证,证明所提方案均能对不同场景进行有效识别。     

基于模糊理论的城市快速路交通状态检测算法

通过分析流量、速度、占有率与城市快速路交通状态的关系,提出了一种基于模糊理论的城市快速路交通状态检测算法。通过在深圳市某快速路上的实际验证表明,该算法在能保证一定的检测率情况下,具有较低的误报率和较少的检测时间,表明此方法在实际应用中是切实可行的。     

基于证据理论的温室选型风险效应评价

目前,我国农业设施中存在诸如塑料大棚与玻璃自控温室等温室类型,选择何种温室类型,是需要考虑的首要问题。文章从温室选型风险效应视角,通过构建温室选型风险效应层次结构模型,采用证据理论方法、程序评价玻璃自控温室和塑料大棚的风险效应。结果表明:风险厌恶者宁愿选择塑料温室,而风险偏好者宁愿选择玻璃自控温室。     

使用小波变换的图像边缘检测算法

描述了一种新的图像特征提取方法。它基于小波变换的多尺度方法。这种方法通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测提取图像边缘特征。文中给出了图像特征提取的实例。     

基于二维语义证据理论的资产评估风险研究

评估资产评估项目的风险是否超出合理的范围,可以有效防范资产评估执业风险。利用二维语义的证据推理理论综合专家对资产评估项目风险的评价,并对项目风险进行排序,为后续是否承接业务、聘请专家协助工作提供意见。文章在实证分析的基础上,针对资产评估执业风险的防范,提出"增强资产评估机构风险防范意识,规范注册资产评估师利用专家工作行为,提高资产评估人员的执业能力"等政策建议。     

基于证据理论的中小科技企业成长能力研究

企业成长能力评价旨在帮助企业找出影响企业进一步成长的关键因素并及时采取有效措施,提高企业的综合能力。文章分析了评价中小科技企业成长能力应考虑的主要因素,采用理论分析、频度分析等方法,从外部成长能力和内部成长能力两个方面构建评价指标体系,运用证据理论推理方法,对企业成长能力进行评价,并给出了证据推理的算法步骤。最后通过对三家企业的算例分析,说明该方法的有效性、实用性。     

人学研究的反思

人学理论的发展有待于我们发现以往人学研究中的困境,反思我们的人学研究,人学研究本体的错位;交互主体的冷遇;理性与非理性的分裂对立;内在主体性与外在决定性的矛盾等正是目前人学研究中的主要困境.突现这些困境正是人学理论研究发展的必要前提.     

人力资本理论及相关问题的思考

本文在概述人力资本理论特别是马克思关于劳动价值学说和剩余价值学说的经济理论基础上 ,提出马克思的有关论述应为早期的人力资本理论 ,马克思的经济学理论是人力资本理论的理论基础之一等观点