DS证据理论中的基本概率指派智能化生成及应用研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60904099
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    17.0万
  • 负责人：
    蒋雯
  • 依托单位：
    西北工业大学
  • 学科分类：
    F0303.系统建模理论与仿真技术
  • 结题年份：
    2012
  • 批准年份：
    2009
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2010-01-01 至2012-12-31

项目摘要

DS证据理论在信息融合中应用非常广泛，生成基本概率指派（Basic Probability Assignment, BPA）是应用证据理论的基础。现有BPA生成方法无法有效建立多子集命题的数学表示模型且未能考虑辨识框架不完整这一情况，导致生成的BPA不合理，极大影响了融合系统性能。针对这一问题，本项目首先基于已有样本数据建立辨识框架中的命题表示模型；在合理度量传感器报告与命题表示模型之间的相似度基础上自动生成BPA。本研究提出将BPA生成与冲突处理两个问题结合起来一并处理的思路：提出并筛选有效描述BPA之间冲突的参数，建立基于多参数的BPA冲突表示模型；探索这些参数与导致冲突成因之间的关联关系，使得系统能够判断导致BPA冲突的原因，针对不同的原因提出相应的冲突消解策略以实现BPA的智能化生成。可以有效解决辨识框架不完整情况下BPA生成以及冲突证据融合等问题，对证据理论的应用具有重要意义。

结项摘要

Dempster Shafer证据理论由于具有比概率论更强的不确定信息表示和处理能力，在信息融合领域得到了广泛的应用。但在实际应用中仍然存在计算量大、证据高度冲突时融合结果有误以及基本概率指派（Basic Probability Assignment, BPA）如何生成这三大问题，其中，BPA生成是应用证据理论的基础。现有BPA生成方法无法有效建立多子集命题的数学表示模型且未能考虑辨识框架不完整这一情况，导致生成的BPA不合理，极大影响了融合系统的性能。. 针对这一问题，本项目提出将BPA生成与冲突处理两个问题结合起来一并处理的新思路。基于已有样本数据建立了辨识框架下的命题表示模型；实现了传感器报告与命题表示模型之间相似度的合理度量；以相似度为变量实现了BPA的自动生成；建立了基于多参数的BPA冲突表示模型以综合度量BPA之间的冲突程度；探索了这些参数与导致冲突成因之间的关联关系，使得系统能够根据这些参数自动区分导致BPA冲突的原因；针对不同导致BPA冲突的情况采取了不同的冲突消解策略获得最终输出的BPA，达到了在辨识框架不完整和传感器受干扰等的背景下，系统仍然能够自动生成合理的BPA。为解决证据理论中BPA智能化生成和冲突信息融合等问题提供了有效的新途径，对更好地推广证据理论在信息融合系统中的应用，提高信息融合系统的性能具有重要的意义。. 项目的主要创新点包括：利用命题模糊数交叠部分来表示多子集命题，基于传感器报告与辨识框架命题模型之间的匹配度以生成BPA，这样生成的BPA比现有方法更为合理完善，且物理意义清晰；把BPA生成与冲突证据融合这两个问题有机结合起来一并处理，这是本项目的一大特色；对证据冲突的本质进行研究以及探索各个表征冲突的参数与导致冲突的原因之间的关联关系；建立广义证据理论的模型，提出广义证据理论中的基本概率指派生成方法，解决了辨识框架不完整情况下的BPA生成问题。. 在本项目的执行期内，共发表相关论文53篇，其中SCI收录7篇，EI收录44篇，ISTP收录3篇，并有两篇论文分别获得首届和第三届全国信息融合学术年会优秀论文一等奖和二等奖，两篇论文在FUSION'2012学术年会与国内外同行进行了积极交流。论文已全部标注国家自然科学基金资助。同时，针对研究中所涉及的相关算法，还申请了一项发明专利和软件著作权。

项目成果

期刊论文数量（33）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（19）
专利数量（0）
一种最优冲突证据组合方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电机与控制学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    吴英;蒋雯;王栋;邓勇
  • 通讯作者：
    邓勇
信息融合中传感器可信度的动态确定及应用
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    哈尔滨工业大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蒋雯;张安;邓勇
  • 通讯作者：
    邓勇
A Novel Weighted Combination Method of Conflicting Evidences
一种新颖的冲突证据加权组合方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Icic Express Letters
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Dejie Duanmu;Wen Jiang;Xin Fan;Zhenjian Li;Cuicui Wu
  • 通讯作者：
    Cuicui Wu
基于证据方差的加权证据组合
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    电子学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    韩德强;韩崇昭;邓勇;杨艺
  • 通讯作者：
    杨艺
Target recognition based on fuzzy dempster data fusion method
基于模糊dempster数据融合方法的目标识别
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Defence Science Journal
  • 影响因子：
    0.9
  • 作者：
    Deng Y.;Su X.;Wang D.;Li Q.
  • 通讯作者：
    Li Q.

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其他文献

多传感器协同探测证据理论分类融合方法
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    导航定位与授时
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蒋雯;张瑜;谢春禾
  • 通讯作者：
    谢春禾
臂丛神经损伤神经移位术后脑运动功能区变化的fMRI研究进展
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    磁共振成像杂志
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蒋雯;程晓光;于爱红
  • 通讯作者：
    于爱红
含STATCOM的LCC-HVDC系统的动态模型及小信号稳定性研究
  • DOI：
    10.13334/j.0258-8013.pcsee.171666
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    中国电机工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郭春义;蒋雯;赵成勇;刘炜
  • 通讯作者：
    刘炜
基于样本差异度的基本概率指派生成方法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    控制与决策
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蒋雯;陈运东;汤潮;吴翠翠;罗宇
  • 通讯作者：
    罗宇
复合工艺制备的表面微凹坑织构的摩擦性能研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    润滑与密封
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    蒋雯;张朝阳;顾秦铭;徐坤;朱浩;曹增辉
  • 通讯作者：
    曹增辉

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蒋雯的其他基金

非完备信息的基本概率指派生成及应用研究
  • 批准号：
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  • 资助金额：
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  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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