导读:本文包含了证据建模论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:证据,建模,不确定性,理论,模型,误差,地质。
证据建模论文文献综述
董晶,潘东阳[1]（2019）在《基于证据理论的激光测量误差建模与修正》一文中研究指出激光测量过程受到其它影响因素的干扰,存在一定的测量误差,导致激光测量结果不稳定,可靠性低,为了防止其它影响因素对激光测量精度的干扰,提出了基于证据理论的激光测量误差的建模与修正方法。首先分析激光测量误差的产生机理,找到影响激光测量精度的因素,然后通过实验采集激光测量误差数据,并根据激光测量误差进行建模,挖掘激光测量误差的变化规律,最后采用证据理论对激光测量误差进行融合,修正激光测量结果,以提高激光测量精度,实验结果表明,本文方法可以修正其它影响因素对激光测量精度的不利影响,可以更好描述激光测量误差的变化规律,获得了高精度的激光测量结果,实验结果验证了本文方法的有效性。(本文来源于《激光杂志》期刊2019年05期）
郭小璇,龚仁喜,鲍海波[2]（2019）在《基于证据理论的风速不确定性建模》一文中研究指出风速决定了风电场的输出功率,风速模型是研究含风电系统运行与规划的重要基础。提出一种基于证据理论的风速不确定建模方法。采用证据理论中基本可信度分配的概念描述风速;提出依据实测历史数据确定基本可信度分配的焦元和信任函数的实现方法,并设计等概率区间和等取值区间2种建模策略。以某风电场实测风速为例对基于所建模型和基于概率分布及区间分布的模型进行仿真比较,结果表明所提模型能确定风速的似然累积概率分布和信任累积概率分布,能更有效地描述和处理风速不确定性信息。(本文来源于《电力自动化设备》期刊2019年01期）
赵阳[3]（2018）在《证据回归建模方法研究及其在热工对象中的应用》一文中研究指出电站信息化的发展使得历史运行数据的获取相对容易,因此基于历史运行数据的数据驱动建模,已经成为热工对象建模过程中新的研究热点。然而历史运行数据往往存在着运行工况多且分布不均匀等特点,因此为保证覆盖全部工况,历史运行数据的训练样本集规模相对较大,导致数据驱动建模的训练过程复杂、硬件要求偏高;此外,由于历史运行数据本身精确性的限制,因此在某些应用场合,相对于给出模型的期望输出值,估计区间的输出形式更能帮助决策者了解模型本身的精确程度和可参考性。证据回归是一种训练过程简单、鲁棒性较强的非参数回归方法,比较适宜于大规模训练样本集的数据驱动建模过程;此外,证据回归可以提供具有给定置信度的估计区间输出形式,从而能反映模型输出的置信程度和可参考性,又具有应用上的便利性。考虑到证据回归的上述两个优点,本文将基于历史运行数据,开展证据回归建模方法及其在热工对象中的应用研究。论文研究结果为基于历史运行数据的建模及其热工对象应用提供了新思路,具有一定理论指导意义和应用价值。本文主要内容和研究成果可分为:(1)基于模糊加权C调和聚类算法的证据回归多模型建模方法研究本文提出一种基于模糊加权C调和聚类算法的证据回归多模型建模方法。首先,为适应历史运行数据大样本量和不同工况疏密程度不均匀的特点,本文提出了模糊加权C调和聚类算法,该算法引入“样本典型度”的概念,利用样本典型度概念可直接对样本集进行证据构建;将此证据构建过程用于证据回归多模型的子域划分,将规模较大的全域样本集划分为若干规模较小的子域样本集,并根据子域样本疏密程度的不同分别训练证据回归模型,从而减少训练时间、提高模型期望输出和估计区间的准确性;并且,将此证据构建过程用于证据回归多模型的样本判别,判别结果包含了识别框架样本集,也即不属于任何已有子域的新子域样本集,从而可以方便地实现模型自身的更新与校正。(2)热工对象证据回归的全工况样本选择方法研究本文提出了一种适用于热工对象证据回归的全工况样本选择方法。该方法利用密度偏差抽样和FCM聚类法粗筛选样本集,能够在较小计算复杂度前提下,实现热工对象历史运行数据的全局覆盖性;又设计了可以提高证据回归建模精度的KNN封装式样本选择,叁者结合构成了电厂历史运行数据的DBS-FCM-KNN全工况样本选择方法。算例显示,本文方法能够为热工对象的证据回归过程提供高质量的训练样本集。(3)基于证据回归多模型的NOx排放响应建模研究本文基于浙江某电厂的历史运行数据建立了相应的NOx排放响应模型。首先,针对本文选取对象的实际特点选取了NOx排放响应过程建模所需的输入参量,采用DBSFCM-KNN全工况样本选择方法筛选了覆盖全工况的训练样本集;其次,利用本文基于模糊加权C调和聚类的证据回归多模型方法建立了NOx排放响应模型,通过对比发现,本文方法训练时间更少,具有更新校正策略,模型精度更高;且模型估计区间的输出形式更能反映模型输出的精确程度和可参考性;最后,本文将建立的NOx排放响应模型用于锅炉燃烧优化之中,证明了本文方法的有效性和模型的实用性。(4)基于证据回归多模型的热工设备状态预警研究本文提出了基于前述证据回归多模型的热工设备状态预警方法。证据回归多模型可以计算具有一定置信度的估计区间,基于DBS-FCM-KNN全工况样本选择方法,选择高压加热器正常运行状态样本,构建其正常运行状态模型,并计算其各运行参数正常状态下的估计区间。此预警范围是浮动的动态范围,该范围的大小能够直接反映历史运行数据的分布,从而避免了状态预警阈值设定困难的问题。实例显示基于证据回归多模型的状态预警技术具有工程上的简便性和实用性,能够满足工程实际需求。(本文来源于《东南大学》期刊2018-06-14）
王伟,刘付显,徐浩[4]（2018）在《基于证据理论的群体研讨建模》一文中研究指出针对不确定条件下的群体研讨决策问题,提出了一种基于证据理论的辩论模型。首先构建了辩论系统的框架,论据的内部结构由前提和结论组成,论据之间不仅存在攻击和支援关系,还允许对这种攻击和支援关系进行支持或反对。然后引入证据理论描述论据的不确定性,应用证据映射方法对辩论过程进行不确定性推理,实现对论据信度的数值计算。最后,通过仿真实例验证了模型的有效性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2018年03期）
郭福生,林子瑜,黎广荣,邓居智,谢财富[5]（2017）在《江西相山火山盆地地质结构研究:来自大地电磁测深及叁维地质建模的证据》一文中研究指出江西省相山火山盆地是我国第一大、世界第叁大火山岩型铀矿田,其西部牛头山一带铀矿勘探中发现深部有大垂幅的Pb-Zn-Ag矿化.60多年来,以该矿田为对象开展的研究取得了一系列丰硕成果,但对火山机构的认识仍不确定.我们采集了涵盖该火山盆地主要地质体的1386块钻孔岩芯标本和243块地表岩石标本,开展了电阻率、磁化率、密度等物性参数测量,并在火山盆地中施测了19条MT剖面(2条骨干剖面和17条精细剖面),对3000 m以浅主要地层、岩体和断裂带等目标地质体的叁维展布特征进行了解译和叁维建模.研究结果表明:(1)相山火山盆地具有变质岩-花岗岩双基底.基底变质岩系顶界面表现为南北分带(叁隆间两凹)和东西分块(两垒夹一堑)的叁维地质格局;南西部有加里东期花岗岩侵人,具有似层状的空间展布特征;盆地基底变质岩系与上覆火山-沉积岩盖层之间呈连续的水平低阻异常带,不整合界面清晰.(2)打鼓顶组火山岩呈似层状产出,主要分布于盆地西部;在河元背一船坑一杏树下一带识别出近东西走向厚层的流纹英安岩凹槽,相山铀矿田西部探明的主要铀矿床分布在该凹槽内或其边缘.鹅湖岭组火山岩总体形态呈蘑菇状,在盆地中部厚度较大.在相山主峰半径约2 km的范围内,发现自下而上贯通式的低阻异常,推测是鹅湖岭组碎斑熔岩喷发的通道相(火山颈相),其火山颈呈陡立管状,深部向南东倾伏,浅部向南东撒开.后期花岗斑岩呈岩墙-岩床组合状,总体构成一个向西开口的环形岩体.打鼓顶期主要岩浆通道位于相山顶一巴山之间,次岩浆通道位于河元背;鹅湖岭期火山活动主岩浆通道也位于相山顶一巴山之间,次岩浆通道位于河元背、阳家山(芙蓉山)、严坑和柏昌.(3)火山盆地中断裂构造发育,MT测量结果显示存在7条北东向、4条北西向和1条南北向格架性断裂构造(其中一条新发现的北东向断裂隐伏于白垩纪红盆之下),盆地北部发育1条弧形火山塌陷构造,表现为大规模延续的低阻异常带.(本文来源于《地球物理学报》期刊2017年04期）
董清泉[6]（2016）在《基于马尔科夫建模的证据组合方法的研究》一文中研究指出证据理论作为一种不确定性推理方法,具有推理机制简便、灵活等特点,因而在人工智能、检测诊断和信息融合等众多领域有着广泛的应用。但是在利用证据合成公式进行证据融合时,如果证据间存在着较大的冲突或不一致,则融合结果容易出现反直觉甚至是错误的现象,这也成为证据理论在实际应用中遇到的主要问题。基于此,考虑到序贯证据的序列性具有高效处理冲突的能力,本文提出了一种新的序贯证据融合方法。本文首先采用Pignistic距离作为证据间相似性衡量方法,对历史证据进行修正,然后从经典马尔科夫链中的确定性状态描述扩展到不确定性状态描述,以宽度为l的滑动窗口对序贯历史证据进行采样,建立马尔科夫链的不确定状态证据模型,并根据转移概率矩阵,计算证据代表,最后利用Murphy组合规则对证据代表组合l-1次,获得融合结果。当然本文方法也同样适用于批量同步融合。通过大量的仿真对比实验表明,该方法优势明显,有效地解决了冲突证据合成出现的问题,并能有效兼顾合成结果的鲁棒性和灵敏性。上述方法是对纯数字证据的定量融合,与之相对应,以自然语言形式的决策是一种定性的融合。针对决策中二元语义加权平均算子有时不能作出最优的决策结果,本文按照上述对证据马尔科夫建模的思路对二元语义进行马尔科夫建模,提出基于马尔科夫建模的二元语义决策方法。在实际应用上,由于本文提出的基于马尔科夫链的序贯证据融合方法具有很好的准确率和鲁棒性,正好将其运用到飞机目标识别中,文中提取图像的五种不同特征,并利用改进的组合规则进行多特征融合,从而提出一种基于马尔科夫证据融合飞机目标识别方法。(本文来源于《东南大学》期刊2016-10-18）
潘诗辰,毛先成[7]（2015）在《叁维空间下的证据权建模方法与资源预测应用》一文中研究指出为了探索证据权法在叁维空间下成矿预测的实际应用,在传统证据权的基础上,探讨了适用于叁维空间下成矿预测的证据权建模思路和方法。并以Visual Studio 2010为开发平台,在Access 2003中建立多元地学空间数据库,开发可进行证据因子选择、因子权重计算及后验概率计算的证据权软件Wof E3DSys,其输出结果可在Voxler中进行叁维可视化呈现。经分析,Wof E3DSys计算结果与Arc-Wof E输出结果在异常圈定方面基本一致,验证了Wof E3DSys的准确性。最后,以招平断裂带大尹格庄金矿为实例,选取成矿信息作为证据图层,进行成矿预测。该研究是对叁维空间下证据权法的一次探索,为将来该证据权法在其他矿区的成矿预测提供了现实依据。(本文来源于《地质学刊》期刊2015年03期）
郭强,何友[8]（2015）在《基于云模型的DSm证据建模及雷达辐射源识别方法》一文中研究指出为了提高雷达辐射源特征参数存在互相交迭和多个模式情况的雷达辐射源正确识别率,该文提出一种基于云模型的DSm(Dezert-Smarandache)证据建模及雷达辐射源识别方法。该方法首先将存在互相交迭和多个模式的先验雷达辐射源特征参数进行基于云模型的DSm建模,然后将含有噪声的测量信号特征参数进行基于云模型的DSm隶属度赋值,再通过隶属度与基本信度赋值的关系求得DSm模型的基本信度赋值,最后通过DSmT+PCR5的方法将多传感器测量信号的同特征的基本信度赋值进行融合,再将各特征的融合结果进行DSmT+PCR5融合得到最终的识别结果,如果仅为单传感器测量信号的特征参数,则仅将不同特征参数的基本信度赋值进行DSmT+PCR5得到融合识别结果。最后通过多种情况下的仿真实验,验证了该文方法的优越性。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2015年08期）
朱建全,刘锋,梅生伟,刘明波[9]（2015）在《基于证据推理的电力负荷建模》一文中研究指出从信息融合的角度提出一种新的电力负荷建模方法。首先,以证据推理算法为基本理论工具,在传统分类建模方法的基础上提出一种面向不同应用环境的电力负荷建模方法框架;其次,基于证据推理算法建立具体的电力负荷模型,通过对不同来源、不同层次、不同时间的电力负荷信息的融合利用,以更准确地描述负荷特性的复杂变化规律;再次,详细讨论了证据体的选择及基本信度分配等具体问题;最后,通过算例说明了所提方法在在线仿真分析和预测仿真分析两种应用环境下的有效性。(本文来源于《电工技术学报》期刊2015年15期）
李硕[10]（2015）在《基于证据理论和贝叶斯网络的液压系统可靠性建模及分析》一文中研究指出由于结构复杂、现场数据与试验数据等故障统计数据缺乏、人的认知水平不足等导致液压系统存在不确定性的问题,同时,实际液压系统有多性能、多故障状态等多态性问题,采用证据理论描述不确定性、利用贝叶斯网络的双向推理优势,提出基于证据理论和静态贝叶斯网络的可靠性建模及分析方法;进而,液压系统的故障关系存在优先相关性、功能相关性、顺序相关性及由系统冗余带来的备件门逻辑关系(冷备件、热备件、温备件等)等动态时序性的特点,静态贝叶斯网络难以对具有时间参数的动态系统进行可靠性建模及分析,提出基于证据理论和离散时间贝叶斯网络的可靠性建模及分析方法,为具有不确定性、多态性、动态时序性等特征的液压系统可靠性建模及分析提供依据。针对液压系统的不确定性和多态性,提出基于证据理论和静态贝叶斯网络可靠性建模及分析方法,采用证据理论的似然概率和信任概率分别描述根节点的故障概率上、下限,进而给出了叶节点的故障率和故障概率、叶节点的不确定度、根节点状态的后验故障率和后验故障概率、根节点重要度、根节点的认知重要度和根节点的灵敏度的计算方法。通过液压系统可靠性实例分析,验证所提方法具有较强描述不确定性信息能力。针对液压系统的不确定性和动态时序性,提出基于证据理论和离散时间贝叶斯网络的可靠性建模及分析方法,给出了不同时刻元件的故障概率求解方法、静态逻辑门和动态逻辑门向离散时间贝叶斯网络转化的方法,采用证据理论模型描述根节点的故障概率,给出了系统不同时刻的信任可靠度、似然可靠度和根节点不同时刻的信任后验概率、似然后验概率等可靠性指标的贝叶斯网络推理计算方法。最后,对斗轮机俯仰液压系统进行了可靠性建模及分析。(本文来源于《燕山大学》期刊2015-05-01）
证据建模论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
风速决定了风电场的输出功率,风速模型是研究含风电系统运行与规划的重要基础。提出一种基于证据理论的风速不确定建模方法。采用证据理论中基本可信度分配的概念描述风速;提出依据实测历史数据确定基本可信度分配的焦元和信任函数的实现方法,并设计等概率区间和等取值区间2种建模策略。以某风电场实测风速为例对基于所建模型和基于概率分布及区间分布的模型进行仿真比较,结果表明所提模型能确定风速的似然累积概率分布和信任累积概率分布,能更有效地描述和处理风速不确定性信息。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
证据建模论文参考文献
[1].董晶,潘东阳.基于证据理论的激光测量误差建模与修正[J].激光杂志.2019
[2].郭小璇,龚仁喜,鲍海波.基于证据理论的风速不确定性建模[J].电力自动化设备.2019
[3].赵阳.证据回归建模方法研究及其在热工对象中的应用[D].东南大学.2018
[4].王伟,刘付显,徐浩.基于证据理论的群体研讨建模[J].系统工程与电子技术.2018
[5].郭福生,林子瑜,黎广荣,邓居智,谢财富.江西相山火山盆地地质结构研究:来自大地电磁测深及叁维地质建模的证据[J].地球物理学报.2017
[6].董清泉.基于马尔科夫建模的证据组合方法的研究[D].东南大学.2016
[7].潘诗辰,毛先成.叁维空间下的证据权建模方法与资源预测应用[J].地质学刊.2015
[8].郭强,何友.基于云模型的DSm证据建模及雷达辐射源识别方法[J].电子与信息学报.2015
[9].朱建全,刘锋,梅生伟,刘明波.基于证据推理的电力负荷建模[J].电工技术学报.2015
[10].李硕.基于证据理论和贝叶斯网络的液压系统可靠性建模及分析[D].燕山大学.2015
论文知识图
