公开(公告)号：CN115754199B

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202211410512.6

申请日：2022-11-10

Applicant: 河南大学

Inventor： 李军伟 ,  赵奥祥 ,  刘桓宇 ,  夏苗苗 ,  孙胜烽

IPC: G01N33/18 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种基于隶属度函数和主成分分析的水质检测方法，包括如下步骤：首先，根据传感器采集的不同水质等级样本建立各个属性的隶属度模型；然后，计算测试样本在对应属性下的对于不同水质等级的隶属度；其次，将所求的隶属度归一化处理作为初始BPA函数；再次，使用主成分分析法获得每个属性的贡献率，以属性贡献率对初始BPA函数进行折扣，折扣的结果作为最终基本概率指派函数；最后，采用Dempster组合规则对最终基本概率指派函数进行逐个融合，输出对检测样本的水质级别决策结果。本发明方案综合考虑了隶属度和属性贡献率，可以有效地处理不确定和不精确的信息，具有重要的理论意义和应用价值。

公开(公告)号：CN115754199A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211410512.6

申请日：2022-11-10

Applicant: 河南大学

Inventor： 李军伟 ,  赵奥祥 ,  刘桓宇 ,  夏苗苗 ,  孙胜烽

IPC: G01N33/18 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明公开了一种基于隶属度函数和主成分分析的水质检测方法，包括如下步骤：首先，根据传感器采集的不同水质等级样本建立各个属性的隶属度模型；然后，计算测试样本在对应属性下的对于不同水质等级的隶属度；其次，将所求的隶属度归一化处理作为初始BPA函数；再次，使用主成分分析法获得每个属性的贡献率，以属性贡献率对初始BPA函数进行折扣，折扣的结果作为最终基本概率指派函数；最后，采用Dempster组合规则对最终基本概率指派函数进行逐个融合，输出对检测样本的水质级别决策结果。本发明方案综合考虑了隶属度和属性贡献率，可以有效地处理不确定和不精确的信息，具有重要的理论意义和应用价值。

公开(公告)号：CN112598037B

公开(公告)日：2022-12-16

申请号：CN202011479705.8

申请日：2020-12-15

Applicant: 河南大学

Inventor： 李军伟 ,  谢保林 ,  刘桓宇 ,  赵奥祥

IPC: G06K9/62 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了一种基于区间数距离和模型可靠性的目标识别方法，包括如下步骤：首先，根据传感器采集的目标样本建立各个属性的区间数模型；然后，计算测试样本在对应属性下的区间数与该属性下区间数模型之间的区间数距离；其次，将所求的区间数距离转化为相似度并归一化处理作为初始基本概率指派；再次，计算各个属性下区间数模型的静态可靠性和动态可靠性，并将其结合作为综合可靠性对初始基本概率指派进行折扣，折扣的结果作为最终基本概率指派；最后，采用Dempster组合规则对最终基本概率指派进行逐个融合，输出最终目标识别的决策结果。本发明方案综合考虑了区间数距离和模型的综合可靠性，可以有效地处理不确定和不精确的信息，具有重要的理论意义和应用价值。

公开(公告)号：CN114792112A

公开(公告)日：2022-07-26

申请号：CN202210430919.9

申请日：2022-04-22

Applicant: 河南大学

Inventor： 李军伟 ,  连猛猛 ,  谢保林 ,  金勇 ,  刘桓宇

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应处理策略的时域证据融合方法，包括如下步骤：首先，将多个传感器收集的信息转化为证据信息；其次，计算各个历史时刻证据信息的相关性，并确定历史证据信息的权重因子；对历史证据信息进行加权平均获得当前时刻的预测值，根据预测值和真实值判断当前时刻是否出现失真；再通过可信度衰减模型，获得相邻时刻证据的实时可靠度，根据实时可靠度对时域证据进行折扣；最后，利用Dempster组合规则对时域证据进行融合。本发明考虑了当前时刻的证据有可能出现失真的情况，同时对失真情况进行了研究，对当前时刻获取的证据和历史积累的证据进行对比，选择最合适的处理策略，具有重要的理论意义和应用价值。

公开(公告)号：CN114723247A

公开(公告)日：2022-07-08

申请号：CN202210293883.4

申请日：2022-03-23

Applicant: 河南大学

Inventor： 李军伟 ,  刘桓宇 ,  赵奥祥 ,  周林 ,  连猛猛

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q30/06

Abstract: 本发明公开了一种基于直觉模糊理论的多属性群决策供应商选择方法，包括如下步骤：首先，将获取的专家语义评价值转化为有犹豫度差异的直觉模糊数，构成直觉模糊评价矩阵，其次，通过提出的改进直觉模糊熵确定属性权重，运用IFWA进行属性信息集结，得到专家的综合评价矩阵；然后，通过提出的改进直觉模糊距离确定专家权重，运用IFWA进行专家信息集结，得到各供应商的综合决策矩阵；最后采用计分函数法进行排序，然后得到各供应商的优先序，选出最优供应商。本发明方案与传统算法相比，采用改进的直觉模糊熵和直觉模糊距离分别进行属性权重和专家权重的确定，其最终排序结果更加合理，具有重要的理论意义和应用价值。

公开(公告)号：CN113295421A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110563647.5

申请日：2021-05-24

Applicant: 河南大学

Inventor： 李军伟 ,  刘桓宇 ,  赵奥祥 ,  胡振涛 ,  魏倩

IPC: G01M15/00

Abstract: 本发明公开了一种基于改进冲突系数和信度熵的发动机故障诊断方法，包括如下步骤：首先，获取传感器测量信息转换为证据信息，计算证据之间的关联系数，结合关联系数和冲突系数得到改进冲突系数，以此获得证据的冲突度；最后采用Dempster组合规则对修正后的证据进行融合，输出最终发动机故障诊断的决策结果。本发明方案与传统算法相比，通过改进冲突系数获得冲突度能够有效地衡量证据之间的冲突程度，同时通过改进的信度熵表征证据的不确定程度，综合冲突度和信度熵确定证据的权重系数，具有重要的理论意义和应用价值。