摘要：周围神经切片显微图像复杂、提取特征的不确定性,使得经典的模式识别方法难以直接利用。不同染色方法得到的神经切片图像具有多信息源的特点,通过将d-s理论推理决策引入图像的特征分类和多源染色图像信息融合中,完成神经纤维的分类。对3种染色图像得到的训练样本求取距离矩阵,并结合测试样本求取概率分配函数的方法完成单种图像神经纤维的分类,再对概率分配函数使用合成规则得到最终分类结果。实验结果表明,融合3种染色图像信息的神经纤维分类准确率较单种图像有很大提升。

摘要：提出了BP神经网络与d-s证据理论相结合的驾驶行为识别、预测方法;将汽车行驶过程中人-车-路的信息作为BP神经网络的输入,利用BP神经网络对驾驶行为进行初步识别,并将BP神经网络输出的结果归一化处理后作为d-s证据理论的基本概率分布;利用证据距离理论对证据进行证据冲突处理,通过d-s证据组合理论对输入信息进行综合分析处理,决策识别出当前的驾驶行为;利用MATLAB语言编写了仿真测试程序,仿真结果表明该方法能够准确的识别出当前的驾驶行为。

摘要：舰船的设计质量是决定舰船最终质量的最为关键的因素。提出运用模糊AHP和d-s理论相结合的方法对舰船设计质量进行评估,并将最优证据引入d-s理论,解决证据冲突问题,使评估结果更加科学合理。通过实例证明了方法的可行性,对控制舰船的设计质量以保证研制的顺利进行具有重要意义。

摘要：设计基于d-s理论的电子档案信息可信度识别系统对伪信息识别时,可避免传统系统受到噪声影响而出现识别精准度低问题的出现。依据系统总体结构,使用220 V交流电作为电路电源,在每个设备监控点前端都设置一个供电点,保障系统能够在任何环境下都适用。充分考虑布线方案,使用一根RVV3*I5线进行供电处理。设计采集系统网络架构,将获取的信息通过网络传输到相应服务器之中,完成一整套的服务响应。在接入层网络结构中,使用动静态路由配置,支持电子档案信息传输及管理地址配置。设计可信度识别器,在d-s理论支持下,研究电子档案信息可信度识别流程。由实验结果可知,该系统识别精准度较高,有效降低伪信息存入电子档案的危险性。

摘要：针对PPP项目风险因素模糊性和随机性的特点,提出了一种基于云模型和d-s理论的PPP项目风险评价方法。先确定合理的PPP项目风险评价指标,运用云模型理论划分PPP项目风险等级,运用d-s理论确定各风险评价指标的权重值,建立PPP项目风险评价综合模型。实例检验表明:采用云模型和d-s理论综合评价体系能够实现对各种风险因素定性与定量评价的相互转化,更加精确地确定各风险指标的权重大小,具有一定的科学性和合理性。此外,云数字特征图能够清晰直观地反映项目的整体风险水平,对于项目决策者客观评价项目风险具有较高的参考价值。

摘要：在情感计算理论基础上,提出了基于d-s理论的信息融合的表情识别技术,设计并实现了系统IFFER。在表情识别模块中的分类器训练采用JAFFE表情库。识别中首先利用色度匹配及亮度匹配将人脸图像进行眼部及嘴部的分割,再分别用训练好的眼部sVM分类器及嘴部sVM分类器进行识别,将识别后的结果利用d-s证据理论进行融合。实验结果表明,对分割后的两部分图像进行识别,无论从训练上还是识别上,数据的维数都大大减少,提高了效率。在识别率上,融合后的结果相对于融合前的有显著的提高。

摘要：针对当前空中目标识别的特点,探讨基于d-s理论的多传感器空中目标识别方法。设计了一套多传感器空中目标识别算法。详细推导了该算法,对“未知度”的概念进行了扩充,让其涵盖了部分不可求的逆命题,并结合具体实例对其应用进行了验证和分析。分析表明,该算法能够较好地识别空中目标。灵活确定“未知度”,适当扩充“未知度”的概念,可使一些复杂问题简单化,通过较少地运算达到预定效果。

摘要：计算机对等联网(P2P)技术是目前流行于国际网络技术研究领域的一个热点,安全问题则是P2P网络通信研究中的重要课题。针对P2P的安全问题,近年来提出了许多信任模型。文章参考社会学的人际关系信任模型,详细分析了stanford的EigenRep全局信任模型,并针对它的某些缺陷提出了改进方法。该方法的基本思想是利用d-s的不确定理论来计算节点的信誉度,通过在JXTA中引入安全对等组的方法来减少一定区域内的系统开销,最后在Java2平台上予以实现。

摘要：针对多源数据融合中计算量大的问题,设计开发了证据理论数据融合计算分析软件。提出该软件的体系结构,并分析和说明其功能。最后,以多源水质监测数据为对象,采用本软件进行融合计算分析,说明它能够减少计算量,同时具有操作简便、直观、高效、通用性强等特点。

摘要：当前的教学质量评价系统难以满足较高请求量的评价需求,为改进评价系统性能缺陷,设计了基于指标权重的教学质量评价系统。首先,选择通用指标建立3层教学质量评价指标体系。其次,利用层次分析法(Analystic Hierarchy Process,AHP)理论和熵权法确定对应的指标权重计算函数,并对权重计算函数进行d-s耦合,得到最终的客观指标权重。最后,将评价功能编译并移植至框架,完成评价系统设计。测试结果表明,设计的评价系统在最大请求量下的响应时间缩短约38.71%,且系统能够更有效地纠正评价输出偏差。