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公开(公告)号：CN119047923A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411251647.1
申请日：2024-09-08
Applicant: 西北工业大学 , 西北工业大学重庆科创中心
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F17/16 , G06F17/10
Abstract: 本发明提供了一种基于相关系数和关联证据融合的人因可靠性评估方法，用于提升人因可靠性评估的准确性。本发明的方案为：首先，通过利用已得到的BPA计算证据体之间的所有相似度，并构造相关矩阵；然后计算所有证据的可信度即权重；接下来计算所有证据项的加权平均值；最后我们通过Dempster组合规则将平均证据融合(P‑1)次得到最后的结果。基于相关系数和关联证据融合的人因可靠性评估方法考虑了如何从信息源关联性的角度解决证据理论中的冲突信息融合问题，并且相应地降低了任务之间关联性评价的主观性，从而提升了人因可靠性评估的准确性。
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公开(公告)号：CN115936435B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202211584871.3
申请日：2022-12-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种基于证据距离的改进的FMEA方法。首先，通过利用三角模糊数对专家的评估结果进行建模我们得到了新的BPA，然后计算BPA的逆，接下来通过证据距离来计算专家的权重，最后我们通过使用Murphy组合规则来融合得到最后的结果。简而言之，这个方法考虑了怎么去融合来自专家的冲突证据，并且相应的考虑了由于专家评估的不确定性所带来的专家之间相对权重的不同。经过试验验证本发明方法准确性高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821299B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210311570.7
申请日：2022-03-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/086 , G06N3/088 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像变化检测方法，包括：获取对同一位置不同时刻拍摄的第一、第二遥感图像；分别对第一、第二遥感图像进行标记形成无标签样本数据和有标签样本数据；分别对无标签样本数据和有标签样本数据进行矢量格式转换形成无标签样本矢量数据和有标签样本矢量数据；利用进化算法进行网络结构搜索得到若干目标阶梯网格模型；对每一目标阶梯网络模型进行半监督与无监督训练确定中间最优阶梯网络模型；对中间最优阶梯网络模型进行半监督与无监督训练得到目标最优阶梯网络模型，目标最优阶梯网络模型对应的输出结果为检测结果。本发明检测方法普适性更强，可以获得更好的遥感图像变化检测结果。
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公开(公告)号：CN116519021B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310776786.5
申请日：2023-06-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开一种惯性导航系统故障诊断方法、系统及设备，涉及惯性导航系统健康管理技术领域，该方法包括对惯性导航系统的历史数据，采用极大似然估计方法进行指标数据的补全；构建惯性导航系统故障诊断模型；利用补全后的数据以及完整属性数据对惯性导航系统故障诊断模型进行训练；利用训练后的惯性导航系统故障诊断模型进行惯性导航系统故障的诊断；惯性导航系统故障诊断模型的训练过程为：将补全后的数据以及完整属性数据作为输入信息；根据初始参数构造置信规则；根据输入信息，采用证据推理算法进行置信规则融合；对融合后的置信规则进行效用转换，输出故障诊断结果。本发明能够提高惯性导航系统故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN114821299A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210311570.7
申请日：2022-03-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种遥感图像变化检测方法，包括：获取对同一位置不同时刻拍摄的第一、第二遥感图像；分别对第一、第二遥感图像进行标记形成无标签样本数据和有标签样本数据；分别对无标签样本数据和有标签样本数据进行矢量格式转换形成无标签样本矢量数据和有标签样本矢量数据；利用进化算法进行网络结构搜索得到若干目标阶梯网格模型；对每一目标阶梯网络模型进行半监督与无监督训练确定中间最优阶梯网络模型；对中间最优阶梯网络模型进行半监督与无监督训练得到目标最优阶梯网络模型，目标最优阶梯网络模型对应的输出结果为检测结果。本发明检测方法普适性更强，可以获得更好的遥感图像变化检测结果。
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公开(公告)号：CN115936435A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211584871.3
申请日：2022-12-09
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种基于证据距离的改进的FMEA方法。首先，通过利用三角模糊数对专家的评估结果进行建模我们得到了新的BPA，然后计算BPA的逆，接下来通过证据距离来计算专家的权重，最后我们通过使用Murphy组合规则来融合得到最后的结果。简而言之，这个方法考虑了怎么去融合来自专家的冲突证据，并且相应的考虑了由于专家评估的不确定性所带来的专家之间相对权重的不同。经过试验验证本发明方法准确性高。
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公开(公告)号：CN116519021A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310776786.5
申请日：2023-06-29
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开一种惯性导航系统故障诊断方法、系统及设备，涉及惯性导航系统健康管理技术领域，该方法包括对惯性导航系统的历史数据，采用极大似然估计方法进行指标数据的补全；构建惯性导航系统故障诊断模型；利用补全后的数据以及完整属性数据对惯性导航系统故障诊断模型进行训练；利用训练后的惯性导航系统故障诊断模型进行惯性导航系统故障的诊断；惯性导航系统故障诊断模型的训练过程为：将补全后的数据以及完整属性数据作为输入信息；根据初始参数构造置信规则；根据输入信息，采用证据推理算法进行置信规则融合；对融合后的置信规则进行效用转换，输出故障诊断结果。本发明能够提高惯性导航系统故障诊断的准确性。
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