發(fā)布時間：2019-11-11 11:16

【摘要】：信息融合已經(jīng)在模式識別等領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用,DS證據(jù)理論是處理信息融合問題的重要手段之一,但是DS證據(jù)理論在融合沖突信息時會產(chǎn)生悖論結(jié)果。為避免沖突信息融合時悖論結(jié)果的產(chǎn)生,國內(nèi)外研究者們因此提出了許多對DS證據(jù)理論的改進方法。首先,本文以高速列車轉(zhuǎn)向架故障數(shù)據(jù)的特征集為研究基礎(chǔ)。使用不同的單一特征選擇方法會得到不同的特征排序,則單一特征選擇方法得到的結(jié)果存在沖突,因此提出了一種多準(zhǔn)則特征選擇方法MCF-fgoalattain。本文以基于多目標(biāo)優(yōu)化改進的DS理論為融合方法,對四種不同單一準(zhǔn)則特征選擇方法進行融合,構(gòu)成多準(zhǔn)則特征選擇方法MCF-fgoalattain。在軸承內(nèi)環(huán)退化故障數(shù)據(jù)及UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上應(yīng)用MCF-fgoalattain方法,并計算其穩(wěn)定性,驗證了 MCF-fgoalattain的有效性。然后將MCF-fgoalattain方法應(yīng)用到高速列車轉(zhuǎn)向架故障數(shù)據(jù)上特征集上,結(jié)果表明MCF-fgoalattain多準(zhǔn)則特征選擇方法穩(wěn)定地提高了故障識別率。MCF-fgoalattain與四種單一準(zhǔn)則特征選擇方法對比的結(jié)果表明MCF-fgoalattain方法比單一準(zhǔn)則特征選擇方法更具優(yōu)勢。MCF-fgoalattain與其他多準(zhǔn)則特征特征選擇方法對比的結(jié)果表明,基于多目標(biāo)優(yōu)化改進的DS理論能更好地處理單一準(zhǔn)則特征選擇方法間的沖突。其次,針對高速列車轉(zhuǎn)向架故障數(shù)據(jù),以MCF-fgoalattain方法對特征集進行特征選擇后,本文提出了一種SVM與DS理論相結(jié)合的決策融合方法以實現(xiàn)故障識別。將線性核函數(shù)SVM、RBF核函數(shù)SVM、多項式核函數(shù)SVM分類器的硬輸出通過映射函數(shù)轉(zhuǎn)化為概率輸出,并以上述三類分類器得出的混淆矩陣計算分類器對于不同類別目標(biāo)的識別可信度,根據(jù)概率輸出和可信度構(gòu)造概率賦值函數(shù),以DS理論融合規(guī)則融合概率賦值函數(shù)構(gòu)成決策融合方法。在軸承故障數(shù)據(jù)及UCI標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上驗證了決策融合方法的有效性后,將其應(yīng)用到經(jīng)過MCF-fgoalattain方法對高速列車轉(zhuǎn)向架故障數(shù)據(jù)特征選擇后的待分類樣本上。決策融合方法與不同核函數(shù)SVM分類器的分類結(jié)果對比表明,決策融合方法穩(wěn)定地提升了故障識別率。
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP202;U279.3

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本文編號：2559234