加權(quán)優(yōu)化的D-S證據(jù)理論在大壩安全評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

橋梁結(jié)構(gòu)的安全評(píng)估受環(huán)境侵蝕、材料老化、外部荷載等多源因素的影響,采用單一指標(biāo)評(píng)價(jià)橋梁的安全性容易產(chǎn)生誤判.因此,提出一種基于信息融合的多因素橋梁安全評(píng)估方法.該方法首先確定每種因素的變化區(qū)間,通過(guò)多工況數(shù)值計(jì)算提取典型的力學(xué)指標(biāo),利用信息熵和模糊層次分析法確定指標(biāo)的變權(quán)重及單指標(biāo)的等級(jí)劃分原則并轉(zhuǎn)化為基本概率指派函數(shù).采用dempster組合規(guī)則確定融合后的安全等級(jí),從而建立橋梁的安全評(píng)估先驗(yàn)數(shù)據(jù)庫(kù).將該方法應(yīng)用于預(yù)應(yīng)力連續(xù)梁橋的安全評(píng)估中,結(jié)果表明該評(píng)估方法客觀、合理,具有一定的工程實(shí)用性.

設(shè)備維修決策是在獲取設(shè)備監(jiān)測(cè)信息的基礎(chǔ)上,對(duì)設(shè)備維修內(nèi)容和時(shí)機(jī)進(jìn)行決策的過(guò)程。為了提高決策的正確性,必須準(zhǔn)確掌握設(shè)備的技術(shù)狀態(tài)。結(jié)合設(shè)備監(jiān)測(cè)信息的特征,提出了一種基于d-s證據(jù)理論的設(shè)備維修決策模型,實(shí)例表明經(jīng)過(guò)多信息融合后,維修決策結(jié)果的可信度得到了顯著的提高,為維修時(shí)機(jī)的確定提供了依據(jù)。

工程投標(biāo)決策是一類(lèi)典型的具有不確定性、不完備信息的多屬性決策問(wèn)題。證據(jù)理論能夠處理\"不確定性\"和\"不完備性\

為提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的檢測(cè)效果,提出了一種基于改進(jìn)d-s證據(jù)理論的信息融合網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)方法。該方法首先采用支持向量機(jī)(supportvectormachine,svm)統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法分別對(duì)基于主機(jī)和基于網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練;然后針對(duì)d-s證據(jù)理論無(wú)法解決證據(jù)之間沖突問(wèn)題,從合成規(guī)則著手,提出一種改進(jìn)的d-s證據(jù)理論;最后采用改進(jìn)的d-s證據(jù)理論對(duì)svm的訓(xùn)練結(jié)果進(jìn)行融合,兼顧了兩類(lèi)檢測(cè)結(jié)果的優(yōu)勢(shì),提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的性能。仿真結(jié)果表明,與單一的入侵檢測(cè)策略相比,該方法能有效提高網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的準(zhǔn)確率,降低漏報(bào)率,提高了網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)的整體性能。

如何從多個(gè)水利工程招標(biāo)方案中選取最佳方案是決策者需要面臨的一個(gè)難題。針對(duì)上述多屬性決策問(wèn)題,選取某實(shí)例,首先采用投影尋蹤模型將其降維轉(zhuǎn)化為一維問(wèn)題決策,獲得指標(biāo)的客觀權(quán)重;隨后,采用德?tīng)柗品?獲取指標(biāo)的主觀權(quán)重。為有效地合成主、客觀權(quán)重,采用d-s證據(jù)理論進(jìn)行權(quán)重合成得到更為合理的指標(biāo)權(quán)重,進(jìn)行方案的最終優(yōu)選排序,并與其它評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了比較。結(jié)果表明:本文方法能有效地利用主、客觀信息,所得的結(jié)果更為科學(xué)、合理,從而提高了評(píng)標(biāo)工作的科學(xué)性。

利用第一置信優(yōu)勢(shì)(fbd)這個(gè)概念構(gòu)造了一種二元優(yōu)先關(guān)系,并將其應(yīng)用于項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)審查評(píng)估過(guò)程,得到了一種有效的評(píng)估方法。

利用第一置信優(yōu)勢(shì)(fbd)這個(gè)概念構(gòu)造了一種二元優(yōu)先關(guān)系,并將其應(yīng)用于項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)審查評(píng)估過(guò)程,得到了一種有效的評(píng)估方法。

針對(duì)現(xiàn)有研究成果在關(guān)聯(lián)性、客觀性等方面的不足，考慮到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要素之間的關(guān)聯(lián)影響及評(píng)估過(guò)程中所產(chǎn)生的不確定性，提出了基于決策試驗(yàn)和評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)室網(wǎng)絡(luò)分析法（dematel-anp），并結(jié)合d-s證據(jù)理論的混合信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。根據(jù)待評(píng)估系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況，構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，運(yùn)用dematel-anp方法對(duì)該模型中的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行量化分析。對(duì)于評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的主觀性及不確定性，結(jié)合d-s證據(jù)理論進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，得出風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)可信度，找出需要完善的相關(guān)控制措施，最終將風(fēng)險(xiǎn)降低在可接受范圍內(nèi)。通過(guò)與相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的實(shí)例對(duì)比分析表明，該模型不僅權(quán)衡到實(shí)際評(píng)估系統(tǒng)中各評(píng)估要素之間的關(guān)聯(lián)影響，降低評(píng)價(jià)主觀性；而且能夠有效減少專(zhuān)家評(píng)估的不確定性，是一種有效的評(píng)估方法。

網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估是信息安全領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)問(wèn)題。為了解決現(xiàn)有評(píng)估中過(guò)度依賴(lài)專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)問(wèn)題,提出了一種基于改進(jìn)d-s證據(jù)理論的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法。該方法融合多源態(tài)勢(shì)信息,利用基于遺傳算法優(yōu)化反向傳播(backpropagation,bp)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)獲得d-s證據(jù)理論的基本概率分配(basicprobabilityassignation,bpa),由d-s證據(jù)理論對(duì)bpa依次進(jìn)行合成計(jì)算,弱化人為因素對(duì)bpa的影響,提高bpa的預(yù)測(cè)精度和網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)識(shí)別率。通過(guò)真實(shí)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法在網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估中的可行性和有效性。

針對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息系統(tǒng)的安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估問(wèn)題,提出了基于d-s證據(jù)理論的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。證據(jù)理論是一種處理不確定性的推理方法。首先用\"折扣率\"對(duì)dempster合成法則進(jìn)行了改進(jìn),然后使用改進(jìn)后的dempser合成法則對(duì)網(wǎng)絡(luò)中存在的各種風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行合成,減少了風(fēng)險(xiǎn)因素中的不確定性,并以實(shí)例驗(yàn)證了該模型在網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中的應(yīng)用,仿真結(jié)果證明了該算法的正確性。最后,通過(guò)與模糊綜合評(píng)判法進(jìn)行比較驗(yàn)證了證據(jù)理論具有更高的準(zhǔn)確性。

針對(duì)現(xiàn)有研究成果在關(guān)聯(lián)性、客觀性等方面的不足,考慮到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估要素之間的關(guān)聯(lián)影響及評(píng)估過(guò)程中所產(chǎn)生的不確定性,提出了基于決策試驗(yàn)和評(píng)價(jià)實(shí)驗(yàn)室網(wǎng)絡(luò)分析法(dematel-anp),并結(jié)合d-s證據(jù)理論的混合信息安全風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。根據(jù)待評(píng)估系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型,運(yùn)用dematel-anp方法對(duì)該模型中的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行量化分析。對(duì)于評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的主觀性及不確定性,結(jié)合d-s證據(jù)理論進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理,得出風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)可信度,找出需要完善的相關(guān)控制措施,最終將風(fēng)險(xiǎn)降低在可接受范圍內(nèi)。通過(guò)與相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的實(shí)例對(duì)比分析表明,該模型不僅權(quán)衡到實(shí)際評(píng)估系統(tǒng)中各評(píng)估要素之間的關(guān)聯(lián)影響,降低評(píng)價(jià)主觀性;而且能夠有效減少專(zhuān)家評(píng)估的不確定性,是一種有效的評(píng)估方法。

d-s證據(jù)理論提供了一種解決多數(shù)據(jù)源不確定信息推理和融合的有效方法。為解決地質(zhì)雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別信息的融合問(wèn)題，采用d-s證據(jù)理論方法，先對(duì)目標(biāo)進(jìn)行雷達(dá)掃描，然后對(duì)可能的目標(biāo)類(lèi)型進(jìn)行基本概率分配，最后利用d-s組合公式進(jìn)行融合識(shí)別。試驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了該理論在地質(zhì)雷達(dá)目標(biāo)識(shí)別上的有效性和可行性。

針對(duì)現(xiàn)有的天然氣長(zhǎng)輸管道可靠性分析方法主要依賴(lài)于專(zhuān)家意見(jiàn),當(dāng)其意見(jiàn)不一致或主觀性較強(qiáng)時(shí),將影響對(duì)管道事件概率估算準(zhǔn)確性的問(wèn)題,描述了基于d-s證據(jù)理論的信度模型的建立步驟。利用該模型對(duì)天然氣管道進(jìn)行了可靠性分析,將多位專(zhuān)家對(duì)同一評(píng)判對(duì)象不一致的判斷,根據(jù)其可信度進(jìn)行了處理。該模型解決了由于專(zhuān)家專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的片面性以及判決的主觀性造成的天然氣管道可靠性分析偏差的問(wèn)題,極大地提高了分析結(jié)果的可靠性。但由于d-s證據(jù)理論尚存在一些不足,因此必須建立統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)使得模糊語(yǔ)言與模糊數(shù)保持統(tǒng)一性和一致性,以進(jìn)一步提高管道可靠性分析的準(zhǔn)確性。

針對(duì)燃煤電站生產(chǎn)過(guò)程復(fù)雜,運(yùn)行安全難以準(zhǔn)確評(píng)價(jià)的問(wèn)題,提出了基于證據(jù)理論的安全評(píng)價(jià)方法。該方法考慮了電站安全評(píng)價(jià)證據(jù)的不精確性和不完全性。在構(gòu)建燃煤電站安全評(píng)價(jià)多屬性決策樹(shù)的基礎(chǔ)上,提出了定量和定性證據(jù)相結(jié)合的方法,分別給出了定性和定量?jī)煞N安全決策知識(shí)的獲取和轉(zhuǎn)化方法。建立了決策樹(shù)安全評(píng)價(jià)模型,給出了證據(jù)推理算法。將該方法應(yīng)用于某2×600mw燃煤電站的安全評(píng)價(jià),充分利用電站運(yùn)行與維護(hù)數(shù)據(jù)、安全檢查結(jié)果,確定了電站運(yùn)行安全狀態(tài)。結(jié)果表明,該方法可行有效,解決了部分證據(jù)不精確和不完全的安全評(píng)價(jià)問(wèn)題,評(píng)價(jià)結(jié)果為運(yùn)行與維修決策和安全整改提供依據(jù)。

當(dāng)前對(duì)變壓器進(jìn)行故障診斷,主要是利用從分散的傳感器收集到的檢測(cè)信息,但使用單獨(dú)的傳感器采集數(shù)據(jù)進(jìn)行判別,由于缺乏對(duì)數(shù)據(jù)的融合分析,易造成診斷中的誤判或漏判。提出了一種基于d-s證據(jù)理論的油浸式電力變壓器故障診斷方法,該方法通過(guò)融合數(shù)據(jù)來(lái)處理故障診斷中的不確定度。建立了故障診斷的融合模型,給出了方法的具體實(shí)現(xiàn)步驟并應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行計(jì)算。結(jié)果表明,本方法可以減少診斷中的不確定性,提高故障診斷的準(zhǔn)確性。

為精確估計(jì)醫(yī)院審計(jì)預(yù)警度,提出了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與d-s證據(jù)理論的醫(yī)院審計(jì)預(yù)警決策的融合方法。利用d-s證據(jù)理論與bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為醫(yī)院決策審計(jì)報(bào)警識(shí)別的手段[1-3]。通過(guò)模擬輸入各種不同種類(lèi)的數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真,發(fā)現(xiàn)該理論可以顯著提高審計(jì)預(yù)警的識(shí)別能力,有效降低審計(jì)預(yù)警誤報(bào)率。將該理論應(yīng)用到醫(yī)院審計(jì)系統(tǒng)中,具有適應(yīng)性并達(dá)到了預(yù)期的效果。

針對(duì)碾壓混凝土壩安全性態(tài)綜合評(píng)價(jià)中評(píng)價(jià)指標(biāo)、指標(biāo)權(quán)重及評(píng)價(jià)等級(jí)的確定所存在的不確定性,將證據(jù)理論應(yīng)用到碾壓混凝土壩安全性態(tài)綜合評(píng)價(jià)中,以解決評(píng)價(jià)過(guò)程中的不確定性問(wèn)題。提出了證據(jù)理論在碾壓混凝土壩安全評(píng)價(jià)中的計(jì)算步驟,建立了碾壓混凝土壩安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。通過(guò)實(shí)例計(jì)算,驗(yàn)證了該方法是有效可行的,為碾壓混凝土壩安全性態(tài)綜合評(píng)價(jià)提供了新的思路。

針對(duì)配電變壓器健康狀態(tài)評(píng)估中各評(píng)估狀態(tài)量存在模糊性和隨機(jī)性的問(wèn)題；提出一種基于云模型和d-s證據(jù)理論的配電變壓器健康狀態(tài)評(píng)估方法；首先；建立配電變壓器健康狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)體系；確定評(píng)估指標(biāo)的權(quán)重；并劃分評(píng)估結(jié)果的等級(jí)；其次；利用云模型將不確定性概念中的模糊性和隨機(jī)性有機(jī)結(jié)合在一起；得到了各指標(biāo)的隸屬度；將各指標(biāo)的隸屬度作為d-s證據(jù)理論具體應(yīng)用中各證據(jù)的初始概率分布；并對(duì)其進(jìn)行修正；最后；將修正后的概率分布按照融合規(guī)則進(jìn)行融合；得到配電變壓器健康狀態(tài)的評(píng)估結(jié)果；通過(guò)實(shí)例分析；驗(yàn)證了該健康狀態(tài)評(píng)估方法的有效性及可行性；評(píng)估結(jié)果更符合實(shí)際情況；研究成果可為配電變壓器的狀態(tài)檢修提供依據(jù)；

山區(qū)鐵路隧道施工具有不確定性和復(fù)雜性,為降低其事故發(fā)生的概率及所造成的損失,建立基于d-s證據(jù)理論的山區(qū)鐵路隧道施工風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型。該模型首先由ahp法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重,采用基于bayes近似法的d-s證據(jù)理論計(jì)算方法,進(jìn)行多層次遞階評(píng)價(jià),得出山區(qū)鐵路隧道施工風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)的評(píng)估值,為后續(xù)風(fēng)險(xiǎn)控制奠定基礎(chǔ)。

為提升民用航空情報(bào)原始資料上報(bào)工作的安全管理水平,對(duì)2010—2015年的859起不安全事件進(jìn)行差錯(cuò)原因分析,運(yùn)用shell模型構(gòu)建原始資料上報(bào)工作的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系。風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系由工作人員的素質(zhì)和能力、操作符合性、工作系統(tǒng)的完好性、專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)情況等12個(gè)一級(jí)指標(biāo)及專(zhuān)業(yè)知識(shí)、行業(yè)規(guī)章符合性、人才隊(duì)伍建設(shè)、管理制度執(zhí)行等45個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成。為降低各類(lèi)不確定性因素的影響,基于d-s證據(jù)理論進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究,以10位行業(yè)專(zhuān)家的調(diào)查結(jié)果為基礎(chǔ),計(jì)算合成了12個(gè)一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)水平支持度。結(jié)果表明,素質(zhì)和能力、操作符合性情況、行業(yè)規(guī)章完好性和專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)處于高度風(fēng)險(xiǎn)水平,工作完好性、工作系統(tǒng)完好性、工作軟件維護(hù)、工作標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一性、人力資源和管理制度處于中度風(fēng)險(xiǎn)水平,工作溝通和核實(shí)回復(fù)處于低度風(fēng)險(xiǎn)水平。對(duì)處在高度風(fēng)險(xiǎn)水平的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)開(kāi)展安全對(duì)策研究,提出提高工作人員入職標(biāo)準(zhǔn)、定期組織開(kāi)展專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)、編寫(xiě)行業(yè)通用的培訓(xùn)教材、修訂完善現(xiàn)有行業(yè)規(guī)章、加大違規(guī)操作處罰力度等風(fēng)險(xiǎn)控制措施。

為提升民用航空情報(bào)原始資料上報(bào)工作的安全管理水平,對(duì)2010-2015年的859起不安全事件進(jìn)行差錯(cuò)原因分析,運(yùn)用shell模型構(gòu)建原始資料上報(bào)工作的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系.風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系由工作人員的素質(zhì)和能力、操作符合性、工作系統(tǒng)的完好性、專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)情況等12個(gè)一級(jí)指標(biāo)及專(zhuān)業(yè)知識(shí)、行業(yè)規(guī)章符合性、人才隊(duì)伍建設(shè)、管理制度執(zhí)行等45個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成.為降低各類(lèi)不確定性因素的影響,基于d-s證據(jù)理論進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究,以10位行業(yè)專(zhuān)家的調(diào)查結(jié)果為基礎(chǔ),計(jì)算合成了12個(gè)一級(jí)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)水平支持度.結(jié)果表明,素質(zhì)和能力、操作符合性情況、行業(yè)規(guī)章完好性和專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)處于高度風(fēng)險(xiǎn)水平,工作完好性、工作系統(tǒng)完好性、工作軟件維護(hù)、工作標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一性、人力資源和管理制度處于中度風(fēng)險(xiǎn)水平,工作溝通和核實(shí)回復(fù)處于低度風(fēng)險(xiǎn)水平.對(duì)處在高度風(fēng)險(xiǎn)水平的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)開(kāi)展安全對(duì)策研究,提出提高工作人員入職標(biāo)準(zhǔn)、定期組織開(kāi)展專(zhuān)業(yè)培訓(xùn)、編寫(xiě)行業(yè)通用的培訓(xùn)教材、修訂完善現(xiàn)有行業(yè)規(guī)章、加大違規(guī)操作處罰力度等風(fēng)險(xiǎn)控制措施.

為了提高泵站老化等級(jí)確定的可信度,建立基于證據(jù)理論的泵站老化評(píng)價(jià)模型.以2座典型泵站為例,提取各項(xiàng)老化指標(biāo)信息,請(qǐng)3位專(zhuān)家按照老化評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),對(duì)指標(biāo)體系中的最底層指標(biāo),在每個(gè)老化等級(jí)上進(jìn)行單獨(dú)評(píng)分,并且經(jīng)可信度歸一化處理,每個(gè)評(píng)分作為一條證據(jù),按照dempster合成法則計(jì)算,得到每個(gè)最底層指標(biāo)在識(shí)別框架上的可信度分配;然后,每個(gè)最底層指標(biāo)在識(shí)別框架上的可信度分配作為一條證據(jù),按照dempster合成法則及帶權(quán)重的證據(jù)理論合成公式層層計(jì)算,得到泵站的綜合管理、機(jī)電設(shè)備、建筑物、金屬結(jié)構(gòu)以及泵站整體在識(shí)別框架上的可信度分配;最后按照給定公式,計(jì)算評(píng)分并確定老化等級(jí).與應(yīng)用模糊層次綜合評(píng)價(jià)模型計(jì)算的結(jié)果比較,在識(shí)別框架上,除了出現(xiàn)難以解決的證據(jù)沖突的情況外,同一指標(biāo)的最大可信度平均是最大模糊隸屬度的2.4倍,且兩者對(duì)應(yīng)的老化等級(jí)相同,應(yīng)用證據(jù)理論可以提高泵站老化等級(jí)確定的可信度;合成證據(jù)前,對(duì)每條證據(jù)進(jìn)行歸一化處理,可以較好地解決合成過(guò)程中出現(xiàn)合成信度大于1的異常情況.