本文關(guān)鍵詞：瓦斯監(jiān)測證據(jù)合成中檢測量權(quán)值研究

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【摘要】：瓦斯災(zāi)害是最嚴(yán)重的煤礦災(zāi)害,而瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)的不完善以及對(duì)瓦斯事故缺乏科學(xué)的辨識(shí)是其頻繁發(fā)生最重要的原因之一。因此,提高瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)智能化,完善瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理,準(zhǔn)確描繪井下安全狀況是瓦斯災(zāi)害防治亟待解決的問題。論文基于多傳感器信息融合技術(shù),以礦井瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)中的檢測量信息為研究對(duì)象,以權(quán)值研究為主線,改進(jìn)D-S證據(jù)理論的證據(jù)合成,使用改進(jìn)D-S證據(jù)合成方法進(jìn)行瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)的高層信息融合,實(shí)現(xiàn)煤礦安全狀態(tài)等級(jí)實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)。具體內(nèi)容為:1.針對(duì)傳統(tǒng)D-S證據(jù)合成方法在合成過程中存在的沖突悖論問題,研究分析相應(yīng)的改進(jìn)方法,并嘗試使用加權(quán)平均法解決沖突悖論。2.以證據(jù)距離作為權(quán)值研究的切入點(diǎn)之一,分別研究基于Jousselme距離以及Pignistic概率轉(zhuǎn)換的權(quán)值確定方法。定義“相對(duì)證據(jù)距離”確定權(quán)值,使用平均證據(jù)提高證據(jù)表示準(zhǔn)確度,以彌補(bǔ)傳統(tǒng)證據(jù)度量方法權(quán)值分配方面的缺陷。3.以基于工程實(shí)際的專家權(quán)重作為權(quán)值研究的切入點(diǎn)之二,將其與證據(jù)距離方法對(duì)比分析,探索一種適用于瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用背景的權(quán)值系數(shù)確定方法,用于加權(quán)平均權(quán)值分配。4.嘗試使用D-S理論與加權(quán)平均法混合分步合成的方法融合檢測量信息,并分析證據(jù)分步合成的合理性以及合成順序與沖突閾值對(duì)最終合成結(jié)果的影響。仿真結(jié)果表明該方法收斂性好并滿足歸一化,被合成順序的影響較小,合成結(jié)果的可靠性高。
【關(guān)鍵詞】：瓦斯監(jiān)測 D-S證據(jù)理論 加權(quán)平均 權(quán)值
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TD712
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-16
• 1.1 選題背景與意義9-10
• 1.2 瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.1 瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)的發(fā)展10
• 1.2.2 目前瓦斯監(jiān)測存在的問題10-11
• 1.3 多傳感器信息融合研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 D-S證據(jù)理論研究現(xiàn)狀12-14
• 1.4.1 證據(jù)函數(shù)生成13
• 1.4.2 證據(jù)近似計(jì)算13-14
• 1.4.3 沖突證據(jù)組合14
• 1.5 權(quán)重確定方法的研究現(xiàn)狀14-15
• 1.6 論文的主要研究內(nèi)容及各章節(jié)安排15-16
• 第二章 瓦斯監(jiān)測系統(tǒng)信息融合層次算法研究16-24
• 2.1 瓦斯監(jiān)測的主要任務(wù)16-17
• 2.2 信息融合層次結(jié)構(gòu)17-18
• 2.3 瓦斯監(jiān)測中常用的信息融合算法18-20
• 2.4 基于自適應(yīng)加權(quán)的數(shù)據(jù)級(jí)融合20-21
• 2.5 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征層融合21-23
• 2.6 本章小結(jié)23-24
• 第三章 D-S證據(jù)理論沖突消解研究24-40
• 3.1 D-S證據(jù)理論概述24-30
• 3.1.1 識(shí)別框架25
• 3.1.2 基本函數(shù)25-26
• 3.1.3 合成規(guī)則26-29
• 3.1.4 證據(jù)理論融合結(jié)果分析29-30
• 3.2 證據(jù)理論沖突悖論分析30-32
• 3.3 已有沖突證據(jù)消解方法32-38
• 3.3.1 組合規(guī)則修訂方法33-35
• 3.3.2 證據(jù)源修訂方法35-38
• 3.4 加權(quán)平均法消解沖突分析38-39
• 3.5 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于證據(jù)距離的證據(jù)理論權(quán)值研究40-52
• 4.1 證據(jù)距離概述40-41
• 4.2 證據(jù)距離度量41-43
• 4.2.1 Minkowski距離41-43
• 4.2.2 內(nèi)積距離43
• 4.3 基于Jousselme距離的權(quán)值43-44
• 4.4 基于Pignistic概率轉(zhuǎn)換的權(quán)值44-46
• 4.5 基于“相對(duì)證據(jù)距離”的權(quán)值研究46-51
• 4.5.1 傳統(tǒng)距離度量的缺陷46-47
• 4.5.2 相對(duì)證據(jù)距離權(quán)值確定47-49
• 4.5.3 算例仿真49-51
• 4.6 本章小結(jié)51-52
• 第五章 D-S與加權(quán)平均混合分步合成方法權(quán)值研究52-73
• 5.1 D-S與加權(quán)平均分步合成52-55
• 5.2 證據(jù)順序與沖突閾值55-61
• 5.2.1 證據(jù)分步合成合理性研究55-58
• 5.2.2 閾值設(shè)定與證據(jù)順序仿真研究58-61
• 5.3 基于專家修正的權(quán)值61-67
• 5.3.1 基于概率統(tǒng)計(jì)的權(quán)值61
• 5.3.2 基于層次分析法的權(quán)值61-64
• 5.3.3 權(quán)值方法選取64-65
• 5.3.4 工程方面與數(shù)學(xué)方面的權(quán)值分析65-67
• 5.4 實(shí)例仿真67-72
• 5.5 本章小結(jié)72-73
• 第六章 總結(jié)與展望73-75
• 6.1 研究總結(jié)73-74
• 6.2 課題展望74-75
• 參考文獻(xiàn)75-78
• 致謝78-79
• 攻讀學(xué)位期間的研究成果79-80

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本文編號(hào)：1078462