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.     

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。     

基于距离融合的多冲突证据合成研究

冲突证据合成作为研究热点,由于发现Dempster-Shafer合成可能导致悖论,至今仍然没有统一的解决方法.本文提出了一种新的冲突证据合成方法.融合系统中各证据的重要程度可能不同,新方法首先通过融合多证据距离,从而可以更加准确地得到证据距离,进一步通过相关算法转化证据距离为证据权值,权值反映了证据的重要程度,根据权值,对原始的基本可信度分配函数进行重新分配,再通过改进的合成公式,对重新概率分配的证据进行合成,得到合成结果.通过具体的算例比较,说明新方法在合成冲突证据方面具有一定的优越性.     

基于贴近度的新证据距离表示方法

冲突证据合成之前,确定证据的冲突程度是必须的。为了更加准确表示证据的冲突程度,提出了一种新的证据距离表示方法。通过改进的最大最小法公式,得到证据距离。通过具体的冲突证据实验,冲突证据得到的证据距离最大,从提出的算法得到的证据距离判断冲突证据,和实际结果一致。新的证据距离可以很好地表示证据间冲突程度,可以进一步处理用于冲突证据合成。     

结合冲突系数K与Pignistic 概率距离的冲突度量方法

针对经典证据理论中,冲突系数K不能有效地度量证据之间的冲突程度的问题,提出了一种新的证据冲突表示方法,通过引入pignistic概率距离,将pignistic概率距离和冲突系数K看成平面直角坐标系上的一点,通过计算这个点到坐标原点的距离,以此作为衡量证据间冲突程度的标准;针对新的冲突度量方法,提出了一种改进的证据合成算法,将新的冲突系数作为修正因子,证据冲突时对合成结果进行修正,证据不冲突时采用D-S合成规则进行合成。实例及仿真验证了新冲突度量算法和改进合成算法收敛速度显著快于对比算法。     

基于秩相关系数的证据合成方法

针对传统Dempster-Shafer证据合成方法合成冲突证据时,会出现相悖结论的问题,提出了基于秩相关系数的冲突证据合成方法。方法利用证据冲突信息,通过秩相关系数得到证据间的相关程度,通过算法步骤顺序求解证据距离以及权重系数,根据权重系数对证据进行重新概率分配后,完成证据预处理过程,最后用改进的合成规则,完成再分配证据的合成。具体的证据实证验证了算法在合成冲突证据方法具有最优结果,且和推理一致,可以很好地用于证据合成。     

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。     

基于冲突证据距离的DS合成方法研究

为了解决现有对于高度冲突证据的合成方法存在的问题与不足,提出了一种新的合成方法.新方法以相似性质的冲突程度和相似系数为基元,利用改进的KL来计算得到证据距离,通过证据距离和中心证据的关系建立权值,权值反映了证据的重要程度,在已有的基本可信度分配函数中加入权值进行修正.最后通过改进的方法,得到合成结果.通过算例比较,表明新方法的合成结果更为理想,更加符合实际情形.     

基于明考夫斯基距离的冲突证据合成方法

提出了一种新的证据预处理的冲突证据合成方法.融合系统中各证据的重要程度可能不同,直接利用公式合成可能得到与实际相悖的结论.利用明考夫斯基距离,根据系数的不同分别得到绝对距离、欧式距离和切比雪夫距离,三个距离表示有一定差异,通过融合三个距离得到证据距离,从而可以较准确表示证据的关系.利用证据距离进一步转化为表示证据权重的权值,利用权值对证据进行预处理,从而可以把冲突证据的合成问题进行转化,再通过改进的合成公式,对预处理后的证据进行合成,得到合成结果.最后通过同其它算法的算例比较,说明新方法的在合成冲突证据的方面的优越性.     

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     

基于偏差的冲突证据融合的改进方法

在Dempster-Shafer(D-S)证据理论中,传统D-S组合规则在证据高度冲突时存在失效问题,会产生与常理相悖的结论.为此,文中提出了一种改进的处理冲突证据的融合方法,即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,并对最后结果进行修正,以合成来自不同识别框架的证据.计算实验结果表明,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,该方法在收敛性和可靠性上有明显改进.     

受证据理论启发的传感器数据融合算法

受证据理论的启发,提出了一种新的传感器数据融合算法.借鉴证据理论中的基本信任分配思想和证据组合思想,将所有测量值构成的集合视为辨识框架,并对各个测量值的精度进行判断,在此基础上将各个测量值分别转换为相应的证据;再利用基于冲突分配法的证据组合规则对所有证据进行组合,所得合成证据的Mass函数即为各个测量值的权值分配函数;...     

一种基于加权证据合成的多传感器目标识别方法

针对多传感器数据融合目标识别问题，基于D-S证据理论，提出了加权证据合成的时空域目标识别算法。该方法充分利用了多传感器多周期的测量数据，并根据D-S合成规则要求参与合成的各证据具有相同权重的特点，充分考虑了提供证据的信源即各个传感器的可靠性。在合成中，引入证据权的概念，解决了不同权重的多传感器数据融合问题，在一定程度上改善了目标识别系统的性能。最后通过计算实例表明算法是有效的。     

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。     

一种基于非封闭识别框架的改进证据推理方法

在证据融合推理时,由于系统中出现未知新命题和传感器收集的证据不可靠,使得Dempster组合规则不适用于冲突证据组合.为了有效地处理冲突证据,提出一种基于非封闭识别框架的改进证据推理方法.首先在封闭识别框架内增加一个表示新命题的集合,将封闭识别框架扩展为非封闭识别框架,给出新命题基本概率指派的赋值方法,然后给出非封闭识别框架下焦元的组合规则.在非封闭识别框架下,依据冲突焦元本身基本概率指派以及证据的可信度信息,将局部冲突在涉及冲突的焦元之间分配,最后通过实例结果表明,与封闭识别框架下的 Dempster组合规则结果相比,该方法可以有效识别出新命题.非封闭识别框架下的改进证据推理方法,可以通过在非封闭识别框架下,对新命题与已知证据及已知证据之间的两类冲突信息在局部分配,使最终证据推理结果向合理方向聚焦.