置信规则库专家系统凭借其强大的非线性建模能力和具有较强可解释性的特点，已成功应用于不同领域的复杂系统建模和求解，并取得了较好的效果。本书分为四个部分。第一部分介绍置信规则库的基本理论以及置信规则库空间的概念；第二部分介绍并集置信规则库建模和推理方法、并集置信规则库传播方法，以及在考虑随机性、相关性和多输出特征时的置信规则库建模方法；第三部分为并集置信规则库优化，包括基于演化算法的单目标优化、双层优化和多目标优化；第四部分为并集置信规则库在多传感器信息融合、并发故障预测、建筑沉降约减、铁路安全评估等实际问题中的应用研究。
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目录
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前言
基本理论
第1章 置信规则库基本理论 1
1.1 D-S 证据理论 1
1.2 证据推理方法 4
1.3 置信规则库构造、推理及集成算法 5
1.3.1 置信规则库构造 5
1.3.2 置信规则库推理 6
1.3.3 置信规则库集成 6
1.4 置信规则库主要研究方向与热点 9
1.4.1 置信规则库理论研究方面 9
1.4.2 置信规则库应用方面 11
1.5 置信规则库的组合爆炸问题 12
参考文献 13
第2章 置信规则库空间及其性质 17
2.1 基本定义 17
2.2 置信规则库空间的性质 19
2.3 向量：置信规则库空间中的规则 20
2.3.1 规则计算与向量运算 20
2.3.2 置信规则库空间运算中的交换律和结合律 21
2.3.3 置信规则库空间中的距离 23
2.4 示例 24
2.4.1 置信规则库空间中属性的基本性质 24
2.4.2 置信规则库空间中的交换律和结合律 25
2.4.3 不同规则之间的差异性分析 28
2.5 结论 29
参考文献 29
并集置信规则库建模
第3章 并集置信规则库建模与推理 31
3.1 并集置信规则库的概念 31
3.1.1 并集置信规则库基本形式 31
3.1.2 置信空间的基 32
3.1.3 交集与并集置信空间的大小 32
3.2 并集置信规则库的建模方法 34
3.3 并集置信规则库的推理方法 35
3.3.1 并集置信规则库的规则激活方法 35
3.3.2 并集置信规则库的匹配度计算方法 36
3.4 示例 36
3.4.1 并集置信规则库建模示例 36
3.4.2 并集置信规则库推理示例 38
3.4.3 并集置信规则库结果分析 40
3.4.4 讨论 41
3.5 结论 42
参考文献 42
第4章 考虑随机性、相关性与无偏多输出的并集置信规则库建模 43
4.1 考虑随机性的置信规则库建模 43
4.1.1 云模型的基本概念 43
4.1.2 基于云模型的置信规则库 44
4.1.3 实例分析：背景及参数介绍 47
4.1.4 实例分析：模型构建 49
4.1.5 实例分析：结果及分析 49
4.2 考虑相关性的并集置信规则库建模 53
4.2.1 Copula模型的基本概念 53
4.2.2 基于数据驱动的Copula-BRB方法 54
4.2.3 实例分析：背景及参数介绍 56
4.2.4 实例分析：结果及分析 59
4.3 考虑无偏多输出的并集置信规则库建模 62
4.3.1 MIMO-BRB推理过程 62
4.3.2 MIMO-BRB优化过程 63
4.3.3 实例分析：背景及参数介绍 64
4.3.4 实例分析：结果分析 66
4.3.5 实例分析：对比分析 69
4.4 结论 71
参考文献 71
第5章 基于有限交集规则的并集置信规则库建模方法 73
5.1 交集与并集置信规则库的关系 73
5.2 基于有限交集规则的并集置信规则库建模方法 77
5.2.1 算法步骤 77
5.2.2 基于等概率的并集置信规则库建模方法 78
5.2.3 基于自组织映射的并集置信规则库建模方法 79
5.3 数值示例 81
5.3.1 问题介绍与输入 81
5.3.2 计算结果 82
5.3.3 结果对比与讨论 82
5.4 新产品研发问题示例分析 83
5.4.1 问题背景 83
5.4.2 基于等概率方法构建并集置信规则库 84
5.4.3 基于自组织映射方法构建并集置信规则库 86
5.4.4 结果对比与讨论 87
5.5 结论 89
参考文献 89
第6章 基于自组织映射的并集置信规则库传播方法 90
6.1 基本概念 90
6.2 子置信规则库权重计算 92
6.3 基于自组织映射的置信度计算 93
6.4 置信传播方法 94
6.5 示例分析 96
6.5.1 问题背景 96
6.5.2 初始子置信规则库 98
6.5.3 优化子置信规则库与权重计算 100
6.5.4 置信传播与综合置信规则库 101
6.5.5 结果对比 103
6.6 结论 105
参考文献 105
并集置信规则库优化
第7章 基于演化算法的并集置信规则库参数优化 107
7.1 置信规则库参数优化模型 107
7.2 基于演化算法的置信规则库优化模型求解算法 108
7.3 发动机传感器信号推理示例分析 111
7.3.1 问题背景 111
7.3.2 结果讨论 111
7.4 结论 114
参考文献 114
第8章 基于双层模型的并集置信规则库联合优化 116
8.1 基于赤池信息准则的置信规则库联合优化目标 116
8.2 基于赤池信息准则的置信规则库联合优化模型 119
8.3 并集置信规则库联合优化算法 120
8.3.1 并集置信规则库外层优化算法 120
8.3.2 并集置信规则库内层优化算法 121
8.4 交集置信规则库联合优化 122
8.4.1 交集置信规则库联合优化模型 122
8.4.2 交集置信规则库联合优化算法 125
8.4.3 局部优化算法 127
8.5 示例分析 128
8.5.1 采用并集置信规则库双层优化方法求解结果 128
8.5.2 采用交集置信规则库双层优化方法求解结果 130
8.5.3 实验结果对比分析 132
8.6 结论 135
参考文献 135
第9章 面向多目标的并集置信规则库优化 136
9.1 问题描述 136
9.2 单目标下基于平行多种群策略的BRB优化模型 137
9.2.1 平行多种群策略 138
9.2.2 基于平行多种群策略的BRB优化模型 138
9.3 单目标下基于冗余基因策略的BRB优化算法 139
9.4 面向多目标优化的主导从属框架 142
9.5 多目标下具有主导从属框架的BRB优化方法 144
9.5.1 算法框架步骤 144
9.5.2 主导优化：协同优化模型 145
9.5.3 主导优化：协同优化算法 146
9.5.4 主导从属优化切换：分布式并行计算机制 147
9.5.5 从属优化：参数优化 147
9.6 示例分析 148
9.6.1 单目标优化方法 148
9.6.2 多目标优化方法 152
9.6.3 多目标与单目标优化方法的复杂度比较 156
9.7 结论 157
参考文献 157
并集置信规则库应用
第10章 多传感器信息融合 159
10.1 问题描述 159
10.2 BRB-IF优化模型 161
10.3 基于算子推荐的优化算法 162
10.3.1 优化算法 162
10.3.2 算子推荐策略 164
10.4 示例分析 166
10.4.1 问题背景 166
10.4.2 初始评估结果 167
10.4.3 优化后评估结果 167
10.4.4 采用算子推荐策略的评估结果 168
10.4.5 不同算法的效率分析 168
10.4.6 神经网络计算结果 171
10.5 结论 173
参考文献 173
第11章 并发故障诊断 174
11.1 问题描述 174
11.1.1 复杂系统耦合并发故障 174
11.1.2 当前方法及其不足 175
11.2 基于置信规则库的并发故障诊断方法 176
11.2.1 核心概念 176
11.2.2 三种属性权重策略 177
11.2.3 优化模型与优化算法 178
11.2.4 基于权衡分析的并发故障诊断决策 179
11.2.5 并发故障诊断方法 180
11.3 示例分析 182
11.3.1 问题背景 182
11.3.2 交集置信规则库评估结果 183
11.3.3 并集置信规则库评估结果 184
11.3.4 结果对比与讨论 185
11.4 结论 187
参考文献 187
第12章 基于数字孪生与置信规则库的建筑沉降约减方法 189
12.1 问题描述 189
12.1.1 建筑物沉降 189
12.1.2 当前方法及不足 189
12.2 基于置信规则推理的数字孪生建模 191
12.2.1 数字孪生 191
12.2.2 基于置信规则推理的数字孪生建模框架 192
12.2.3 数字孪生建模 193
12.2.4 关键参数识别 194
12.2.5 关键参数优化 196
12.3 隧道施工过程中的建筑物沉降控制 197
12.3.1 问题背景 197
12.3.2 数字孪生模型建立 198
12.3.3 关键参数识别 200
12.3.4 关键参数优化 203
12.4 结果分析 205
12.5 结论 208
参考文献 208
第13章 基于混合置信规则库的铁路运输安全性评估 210
13.1 铁路运输安全性评估问题分析 210
13.2 当前研究方法 211
13.3 混合置信规则库建模与推理方法 212
13.3.1 混合置信规则库 212
13.3.2 混合置信规则库应用的可行性分析 216
13.3.3 混合置信规则库推理方法 217
13.3.4 基于混合置信规则库的铁路运输安全性评估方法 218
13.4 成渝区域铁路安全性评估示例分析 219
13.4.1 成渝铁路安全性评估指标分析 219
13.4.2 面向既有线的混合置信规则库建模 220
13.4.3 面向高铁的混合置信规则库建模 223
13.4.4 安全性评估结果分析 226
13.4.5 与历史铁路事故对比分析 228
13.4.6 与国外铁路事故对比分析 232
13.5 结论 233
参考文献 233
附录A μ(L)≠0的证明 235
附录B 管道风险评估问题示例分析 237
附录C 不完备信息条件下的区域防空武器装备目标拦截能力评估示例 244
附录D 交集置信规则库联合优化实验数据 250
附录E 并发故障诊断 253
京公网安备 11010102004214号