利用偏差进行冲突证据融合的改进方法

本文对D-S证据理论组合冲突证据时存在的缺陷进行了研究, 在前人的基础上提出了一种改进的处理冲突证据的融合方法, 该方法通过计算各证据到命题平均支持度的偏差, 来检测和消除冲突证据,并对最后结果进行了修正, 以处理来自不同识别框架的证据的合成. 实验计算结果表明,该方法能有效处理冲突, 得到符合实际的组合结果, 相对于其他典型算法, 本文方法在收敛性和可靠性上有了明显改进     

基于Petri网与D-S证据理论的电力系统故障诊断

针对电力系统继电保护故障,利用概率Petri网对电力系统进行建模,获取有效的故障信息,并运用DS(Dempster-Shafer)证据理论对信息进行融合,得出诊断结果.针对传统D-S证据理论在处理冲突证据时会存在结果与源证据相悖的问题,在加权平均法的基础上提出一种改进的融合方法,根据各个证据到平均证据的距离与证据权重大小成反比的关系,计算每个证据的权重,再进行加权平均,最后利用D-S组合规则进行迭代计算.与传统方法相比,本文方法拥有更好的融合效果和更高的效率.仿真结果验证了改进方法的有效性.     

D-S证据理论中冲突问题的解决方法

针对传统D-S证据理论中冲突证据合成存在的问题,提出一种基于数学模型修正证据源的冲突证据合成方法.在不改变Dempster组合规则的前提下,逐一比较识别元素的基本概率分配值和平均基本概率分配值,结合数学模型修正基本概率分配.仿真结果表明,该方法在处理冲突证据合成时有效、可行.     

一种新的基于证据权重的D-S改进方法

针对D-S证据理论处理高冲突证据时会出现于直觉相悖结论的问题,提出了一种基于证据权重组合的方法。首先通过引入Jousselme距离函数来确定证据权重。然后冲突证据由平均证据代替;且其权重也赋给平均证据。最后对修正后的证据加权平均后再用Dempster组合规则实现数据融合。与其他改进方法通过实例比较,表明该方法在有冲突证据时更能有效快速地识别出目标。     

基于高度冲突专家意见融合的水利工程应急决策

为解决D-S(Dempster-Shafer)证据理论无法有效集结高冲突专家意见对水利工程应急决策结果的影响,提出了基于Lance距离和信息熵改进D-S证据理论的水利工程应急决策中的专家意见融合方法。首先,利用改进的直觉模糊熵计算属性权重,充分考虑了决策信息的模糊性,得到各专家对方案的Mass函数;然后,使用Lance距离衡量任意两个专家之间的冲突和差异性得到评价证据的可信度,使用信息熵描述专家决策时的随机性问题得到评价证据的不确定度,并将二者折扣处理后得到专家综合权重,保证修正权重的准确合理;最后使用D-S证据组合规则计算修正后各专家对方案的Mass函数,得到最终决策结果。通过实例分析及方法对比验证了模型的有效性,结果表明,提出的方法可以有效集结高度冲突专家意见,与其他方法相比融合结果精度更高,考虑问题更为科学有效,可为水利工程应急决策提供依据。     

解决冲突证据合成问题的改进D-S证据理论算法

冲突证据在证据合成时会造成合成结果与直觉相悖的现象.为解决冲突证据合成问题,分析了传统D-S证据理论的基本性质及其改进方法的不足,提出一种结合斯皮尔曼等级相关系数的证据合成方法.该方法首先计算出证据之间的相关系数并且得到相关性矩阵;然后根据相关性矩阵构造修正系数来折扣基本可信度分配函数;最后利用D-S证据组合规则对修正后的证据进行合成.经典数值算例结果表明:改进后的算法具有更高的目标辨识率,并且此方法计算过程简捷,适用范围广,有效解决了证据间的高度冲突问题.     

证据合成的一般框架及高度冲突证据合成方法

针对D-S证据理论在合成高度冲突证据时会得到有悖常理的无效结果的问题,提出了有效解决冲突须同时修正证据源和合成规则的原则,并给出了证据合成的一般框架;在此框架下,提出了一种新的证据合成方法。该方法首先对证据源进行两级可靠性度量处理,然后再按照合成规则进行合成,最后采用基于Pignistic概率距离计算的权重把冲突系数分配给各焦元,实现对合成结果的合理修正。实验结果表明:该方法能有效地解决高度冲突证据的合成问题,与其他合成方法相比,该方法合成效果更好。     

基于pignistic概率距离的改进证据组合规则

针对使用传统冲突系数识别证据冲突存在的不足,采用pignistic变换后得到的概率赋值函数之间的距离,结合传统冲突量化标准,讨论了Dempster组合规则适用条件,并提出了一种改进的证据组合方法.该方法通过证据之间的pignistic概率距离表示证据之间的冲突程度,将证据间的冲突程度转化成相似程度,然后求出证据之间的支持程度,并确定权重系数,最后采用Dempster组合规则合成权重系数调整后的基本概率赋值.数值算例分析结果表明,改进的证据组合方法可以有效地处理证据冲突,且具有较快的收敛速度.     

基于全局分配和局部修正策略的冲突证据融合方法

提出了一种有效处理冲突证据的融合方法.该方法综合考虑了D-S证据组合规则的不足及修正数据源方法的可靠性高的特点,首先引入证据距离对冲突证据进行检验;然后计算冲突证据在证据集的比重,确定采用相关策略;最后根据不同策略对冲突证据进行融合.实验结果表明,该方法与Dempster、Yager和其他典型算法相比,在可靠性和收敛性的综合考虑上更具有优势.     

证据理论合成规则的改进

D-S证据理论是一种有用的不确定性推理方法，由于证据合成公式存在不足，影响了证据理论的应用．该文提出了一种证据理论合成的改进方法，该方法不仅能处理相互冲突的证据，把支持证据冲突的概率按各个命题的平均支持程度加权进行分配，还能根据证据携带的信息量决定聚焦的权重，使合成结果符合实际情况．     

有效处理冲突证据的融合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观相悖的结果的问题,该文提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了Dempster-Shafer证据理论所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高的优点,首先通过对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,消除证据之间的冲突。仿真试验结果表明该算法能更好地排除干扰,得出符合实际的组合结果,与典型算法相比,该方法在收敛性和可靠性方面体现了优越性。     

有效处理冲突证据的融合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观结果相悖的问题,该文提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了Dempster-Shafer证据理论所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高的优点,首先通过对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,消除证据之间的冲突。仿真试验结果表明该算法能更好地排除干扰,得出符合实际的组合结果,与典型算法相比,该方法在收敛性和可靠性方面体现了优越性。     

基于证据理论的空中目标识别

针对证据理论在处理冲突证据时可能得到与直觉相悖的结论, 提出一种新的基于权值的证据调整方法, 当证据互相冲突时, 不必修改合成规则, 直接对各组证据赋予不同的权值调整概率分配函数. 仿真数据表明, 通过证据调整方法进行空中目标类型识别可行, 并且实现了可靠的目标判定.     

基于双重中位数绝对偏差的证据加权组合方法

Dempster-Shafer证据理论目前已被广泛应用于大数据时代的各行各业,但是当该理论应用在高度冲突的证据源进行融合时,往往会产生一些有悖直觉的结果,具有一定的局限性.为了解决这一问题,该文提出了一种基于双重中位数绝对偏差(MAD)检测和一种新的证据加权组合改进方法.首先通过MAD算法检测出异常证据,再使用这组证据的平均值对异常证据进行修正,然后使用新的证据加权组合方法对证据加权平均后得到最终结果,最后通过随机模拟实验和具体的算例实验,并与其他几种经典的证据合成规则进行比较.仿真结果表明该文提出的方法能有效地解决高度冲突的证据融合问题.     

一种基于证据融合的故障诊断方法

结合故障诊断工作的实际场景,通过计算故障信息观测值与参考值之间的差异,生成对应的故障信度分配函数。然后基于证据分类的思想,将故障证据分为可信证据和冲突证据,并定义每个证据的可信度。最后,利用证据可信度修正最初的信度分配,再利用证据融合公式得到综合的故障诊断结果。电机转子故障诊断的实例表明本文提出的方法能够准确快速地识别产品故障,基于证据分类的修正方法能够加速故障信度分配的收敛。     

基于落影相似度的证据合成规则

在多传感器目标决策系统中,由于敌方或者环境的影响,由D-S合成规则,会得出与直觉相悖的结论。提出了一种改进的证据合成规则。首先,利用条件布尔代数距离定义了证据的落影距离,并推出证据的落影相似度;然后,由证据的落影相似度定义证据的可信度,作为证据参与组合时重要程度的权值;最后,按照Murphy的平均加权证据合成规则对证据进行组合。理论分析和数值算例表明：该方法是有效的,且在冲突信息目标决策上优于一些现有方法。     

基于随机集的证据理论的改进在发电机故障诊断中的应用

在多传感器信息融合处理故障诊断问题过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖。文中运用随机集的方法对传统的证据理论进行改进,提出了一种新的基于证据本身的可信度权重和基于证据相似度的可信度权重的证据调整方法,并将改进后的方法应用于发电机系统的故障诊断中。结果表明,与传统证据理论相比改进后的方法更加精确地辨识出故障源,提高了诊断系统的性能。