D-S证据理论在决策支持系统中的应用
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火灾的发生是一个伴有光、烟、温升、辐射和气体浓度变化的综合现象,需要利用各种火灾传感器检测和捕捉这些信息,我们可以根据具体的情况,选择两种或两种以上火灾传感器组来检测火灾状况。
本火灾预警报警系统采用了两级传感器信息融合,一级是局部(即象素级)融合,采用经典的自适应加权融合估计算法,克服了单个传感器的不确定性和局限性,获得被测对象的一致性解释与描述。
二级是在全局(即决策层)进行融合,采用证据理论。
Dempster-shafer(D-S)证据理论是概率论的推广,它允许人们对不确定性问题进行建模,并进行推理,能够更加客观的反映事物的不确定性。
在具体设计时,本文分三个模块进行处理,D-S 合成模块、BPA 模块、局部决策模块。
系统的结构示意图如图2-8所示。
图2-8 系统结构简图1.局部融合算法在局部融算法中采用自适应加权数据融合算法,不但可以优化传感器的数据,还能够有效剔除环境干扰信号,它的中心思想是根据各个传感器数据误差的大小,分配不同的权数,精度高的数据由于误差小,分配的权数较大,反之较小。
设有n 个传感器来检测某一火灾特征,它们的方差分别为n 22221...,σσσ,各传感器的测量值分别为n x x x ...,21,相互独立, 假定各传感器的加权因予别为n w w w ...,21,那么加权因子引入后,系统的传感器数据融合值为: ∑==ni i i x w x1ˆ (2-23) 式中11=∑=ni i w总均方差为:()[]()()()∑∑====--+-=-=ni nji j i jijii x x xx w w E x x w E xx E 1,1,12222ˆˆ2ˆˆσ (2-24)因为n x x x ...,21彼此相互独立,且是x 的无偏估计,所以:()()0ˆˆ=--j i x x xx E ()n j i j i ...2,1,,=≠ (2-25)则有:()∑∑==--=ni ni i i i w xx w 112222ˆσσ (2-26)上式中的σ是各加权因子i w 的多元二次函数,它的最小值的求取就是在加权因子n w w w ...,21满足归一化约束条件下多元函数极值的求取。
建设方案中的决策支持系统应用探索随着科技的不断发展,决策支持系统(Decision Support System,简称DSS)在各个领域中的应用也越来越广泛。
特别是在建设方案的制定和决策过程中,DSS的应用可以提供决策者所需的信息和分析工具,帮助他们做出更加科学、准确的决策。
本文将探索建设方案中DSS的应用,并分析其优缺点以及未来的发展趋势。
一、DSS在建设方案中的应用1. 数据收集与整理在建设方案的制定过程中,决策者需要大量的数据来支持决策。
DSS可以通过各种方式收集和整理数据,包括调查问卷、实地调研、数据库查询等。
通过DSS,决策者可以快速获取所需的数据,并对其进行整理和分析,为后续的决策提供基础。
2. 模型建立与分析在建设方案的制定过程中,决策者需要对各种因素进行评估和分析。
DSS可以基于已有的数据和信息建立模型,通过模型的分析和模拟,帮助决策者预测不同方案的效果和影响。
这样,决策者可以在制定建设方案时,更加科学地评估各种因素的权重和影响程度。
3. 多目标决策建设方案的制定通常涉及到多个目标和约束条件。
DSS可以通过多目标决策模型,帮助决策者在不同目标之间进行权衡和折中,找到最优的解决方案。
通过DSS,决策者可以更加全面地考虑各种因素,提高决策的效果和可行性。
4. 风险评估与管理建设方案的实施过程中,往往伴随着各种风险和不确定性。
DSS可以通过风险评估模型,帮助决策者对潜在的风险进行分析和管理。
通过DSS,决策者可以更好地了解各种风险的概率和影响程度,从而采取相应的措施来降低风险。
二、DSS应用的优缺点1. 优点(1)提供决策所需的信息和分析工具,帮助决策者做出更加科学、准确的决策。
(2)通过模型的建立和分析,帮助决策者预测不同方案的效果和影响,提高决策的可行性。
(3)通过多目标决策模型,帮助决策者在不同目标之间进行权衡和折中,找到最优的解决方案。
(4)通过风险评估模型,帮助决策者对潜在的风险进行分析和管理,降低风险。
决策支持系统原理与应用决策支持系统原理与应用决策支持系统(DSS)是一种基于计算机技术的信息系统,旨在帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。
DSS的设计和实现需要考虑多种因素,包括决策者的需求、决策环境的特点、数据的可用性和质量等。
DSS的原理主要包括以下几个方面:1. 数据管理:DSS需要收集、存储和管理各种数据,包括结构化数据(如数据库中的数据)和非结构化数据(如文本、图像等)。
数据管理的目的是为了提供决策所需的信息。
2. 决策模型:DSS需要建立各种决策模型,以帮助决策者分析和评估不同的决策方案。
决策模型可以是定量的(如数学模型)或定性的(如专家系统)。
3. 分析工具:DSS需要提供各种分析工具,以帮助决策者对数据和决策模型进行分析。
这些工具包括数据挖掘、统计分析、模拟和优化等。
4. 用户界面:DSS需要提供易于使用的用户界面,以帮助决策者进行决策分析和评估。
用户界面应该简单、直观、易于理解和操作。
DSS的应用范围非常广泛,包括企业管理、金融、医疗、政府管理等领域。
以下是一些DSS的应用案例:1. 企业管理:DSS可以帮助企业管理者做出各种决策,如市场营销、供应链管理、人力资源管理等。
例如,一个零售企业可以使用DSS来预测销售量、优化库存管理和制定促销策略。
2. 金融:DSS可以帮助金融机构做出各种决策,如风险管理、投资组合管理、信用评估等。
例如,一个银行可以使用DSS来评估客户的信用风险、优化投资组合和制定贷款策略。
3. 医疗:DSS可以帮助医疗机构做出各种决策,如诊断、治疗、药品管理等。
例如,一个医院可以使用DSS来辅助医生进行诊断、优化药品管理和制定治疗方案。
4. 政府管理:DSS可以帮助政府机构做出各种决策,如城市规划、环境保护、公共安全等。
例如,一个城市可以使用DSS来优化交通规划、预测环境污染和制定应急预案。
总之,DSS是一种非常有用的信息系统,可以帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。