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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106027317A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610577946.3
申请日：2016-07-21
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
CPC classification number: H04L41/147 , H04L41/5038 , H04L67/02
Abstract: 本发明所设计的信任感知的Web服务质量预测系统，它的输入数据处理模块的输出端连接QoS数据库，QoS数据库的第一数据输出端连接可信邻居挖掘模块，QoS数据库的第二数据输出端连接用户信誉度计算模块，QoS数据库的第三数据输出端连接相似服务挖掘模块，用户信誉度计算模块的第一数据输出端连接可信邻居挖掘模块，用户信誉度计算模块的第二数据输出端连接相似服务挖掘模块，可信邻居挖掘模块的数据输出端连接QoS预测模块，相似服务挖掘模块的数据输出端连接QoS预测模块。本发明有效地保证了Web服务QoS预测过程中采用的QoS数据的可信性。
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公开(公告)号：CN115272807A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210362639.9
申请日：2022-04-07
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
Abstract: 本发明采用的技术方案是：一种基于多角度度量的冲突证据融合方法，包括以下步骤：将多源传感器的测量信息转换为证据信息；设定系统辨识框架及其子集；分别获取各证据的证据源mass函数；通过计算任意两个证据之间的Lance距离确定各证据的可信度；通过计算各证据的信度熵来度量各证据的不确定度；通过专家打分确定计算各证据的重要度；通过各证据的可信度、不确定度和重要度计算得到各证据的折扣系数，并通过各证据的折扣系数对应修正各证据的证据源mass函数；采用Dempster合成规则计算各证据的证据源mass函数得到最终融合结果。本发明从证据之间融合程度、证据本身不确定度和重要度考虑证据的有用信息，合理地修正原始证据，从而有效地融合冲突证据。
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公开(公告)号：CN116993209B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202310879637.1
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进D‑S证据理论的相控阵雷达作战效能评估方法，本发明针对相控阵雷达作战效能评估评估中战场环境等不确定因素的影响，采用改进D‑S证据理论对其进行作战效能评估方法的优化。首先通过构建相控阵雷达作战效能评估指标体系，明确评估指标，并赋值权。其次引入Kulsinski差异和模糊熵方法，对传统的D‑S证据理论进行改进，减少指标在融合过程中的融合权重不确定性的影响。最后通过改进D‑S证据理论对评估指标进行数据融合，建立评估准确性较高的相控阵雷达作战效能评估模型。通过算例验证分析，本发明能够有效减少融合过程中的不确定性影响，可实现相控阵雷达作战效能评估目的，提高作战效能评估精度。
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公开(公告)号：CN116993209A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310879637.1
申请日：2023-07-17
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进D‑S证据理论的相控阵雷达作战效能评估方法，本发明针对相控阵雷达作战效能评估评估中战场环境等不确定因素的影响，采用改进D‑S证据理论对其进行作战效能评估方法的优化。首先通过构建相控阵雷达作战效能评估指标体系，明确评估指标，并赋值权。其次引入Kulsinski差异和模糊熵方法，对传统的D‑S证据理论进行改进，减少指标在融合过程中的融合权重不确定性的影响。最后通过改进D‑S证据理论对评估指标进行数据融合，建立评估准确性较高的相控阵雷达作战效能评估模型。通过算例验证分析，本发明能够有效减少融合过程中的不确定性影响，可实现相控阵雷达作战效能评估目的，提高作战效能评估精度。
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公开(公告)号：CN106027317B
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201610577946.3
申请日：2016-07-21
Applicant: 中国人民解放军海军工程大学
Abstract: 本发明所设计的信任感知的Web服务质量预测系统，它的输入数据处理模块的输出端连接QoS数据库，QoS数据库的第一数据输出端连接可信邻居挖掘模块，QoS数据库的第二数据输出端连接用户信誉度计算模块，QoS数据库的第三数据输出端连接相似服务挖掘模块，用户信誉度计算模块的第一数据输出端连接可信邻居挖掘模块，用户信誉度计算模块的第二数据输出端连接相似服务挖掘模块，可信邻居挖掘模块的数据输出端连接QoS预测模块，相似服务挖掘模块的数据输出端连接QoS预测模块。本发明有效地保证了Web服务QoS预测过程中采用的QoS数据的可信性。
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