一种新的证据冲突表示方法

D-S证据理论作为一种不确定信息融合技术,被广泛应用于信息融合的各个领域。但是在证据高度冲突情况下常常会导致错误的融合结果,研究人员对证据理论的组合规则的改进和数据模型的修改进行了大量的研究,但是如何去度量或确定证据之间冲突的程度却常常被人忽视。针对这一问题,首先分析了证据理论中经典冲突系数的不足,引入证据距离函数表示证据之间的差异性,结合经典冲突系数一起提出了一种新的证据冲突表示方法,克服了经典证据理论冲突系数的不足,能更有效地度量证据的冲突程度,最后通过算例验证了该方法的有效性。     

D-S证据理论合成规则及冲突问题

系统研究了近年来关于D-S证据理论合成规则的相关成果,提出一种新的基于证据可信度的合成方法,并就解决证据合成悖论的有关问题做了必要讨论.鉴于Dempster规则处理冲突的不足及修正原始证据模型方法的可靠性,决定在分配冲突的同时应对证据模型进行修正,实现两者紧结合,在对一致性证据的"与"运算合成问题上,以及证据冲突在各合成命题的比例分配问题上,均有效利用了各证据的可信度等全局信息.实验结果表明:该方法在证据一致和高度冲突的情况下均表现出良好的适应性,具有较快的收敛速度和高可靠性,明显优于同类其他合成方法,可应用于多源信息融合、模式识别、不确定信息决策等领域.     

一种解决D-S理论证据冲突的有效方法

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。针对有效融合高度冲突的证据,提出了一种新的有效加权冲突证据组合方法。该方法通过引入一个证据体距离函数,利用证据之间的相对距离确定了证据的权重,对系统中的证据加权平均后再利用Dempster组合规则实现信息融合。与其他方法比较,该方法在系统存在伪证据(干扰)时仍然能够有效快速地识别出目标,实例表明了该方法的有效性。     

基于焦元距离的冲突证据组合规则

由于Dempster-Shafer理论(Dempster-Shafer theory, DST)组合规则归一化计算导致冲突信息的不合理分配,使得处理高冲突证据时常常得到违背直觉的合成结果,因此在很大程度上制约了它的应用。提出了一种基于焦元距离的冲突证据组合规则,首先通过定义焦元距离的概念来获得证据源的权重因子,并引入了焦元置信指派的数学期望和方差关系来定义证据焦元的信任度和相似度,通过分析局部冲突产生的原因,利用冲突焦元提供的信息将冲突信息进行局部分配。实验结果表明,新的组合规则不但可以有效地解决高冲突证据融合问题,而且在最差的融合顺序下也能得到合理的融合结果。     

证据冲突下D-S融合算法的改进

针对D-S证据理论在处理高冲突证据时会出现悖论这一情况,在D-S理论框架下,给出冲突程度的判别方法,并提出一种改进的相对加权融合算法.该算法根据证据距离来确定证据的相互支持度,并以证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量为证据的权重向量,并求得各证据的相对折扣因子,对各证据信息进行折扣处理后用D-S规则融合,消除了信息冲突环境下D-S合成法则悖论.为验证改进算法的有效性,给出了仿真分析,验证了该算法在证据冲突的情况下能有效地减小冲突对组合结果的影响,降低了决策风险.     

一种改进的D-S证据合成方法及其应用

针对高度冲突证据的合成问题,分析了传统Dempster组合规则及其改进方法的不足,提出了一种新的冲突证据合成方法。该方法首先计算证据之间的距离矩阵和相似度矩阵,然后计算各证据获得其它证据的支持度,将支持度归一化处理得到各证据的可信度,最后基于可信度采用加权平均的方法将证据冲突概率分配给各个命题。数值算例结果表明,该方法减小了冲突证据在组合规则中的作用,有效地降低了干扰信息的影响,能够得到合理的融合结果。     

证据融合的聚焦与冲突处理研究

针对Dempster组合规则存在的缺陷，即：在融合高度冲突的证据时会产生违反直觉的结论，无法处理完全不一致的证据，而且不能根据命题子集基数向下聚焦，提出了一种结合修改组合规则与修改证据源两种不同冲突处理策略的证据融合方法，采用基于Jousselme证据间距离指标的加权平均法对原始证据进行修正，并给出新的组合规则对修正的证据进行多次组合。与当前代表性方法相比，该方法在根据子集基数向下聚焦、收敛趋势以及冲突证据的处理方面都有好的表现。     

基于改进冲突度量的证据组合新规则

针对DS组合规则对证据之间冲突度量估计比较“保守”的问题,提出了一种新的证据组合规则。新组合规则充分考虑了证据之间所有可能的冲突,从而使得在组合过程中不一致的信息被抑制,而一致的信息则被放大。与DS组合规则相比,根据新组合规则得到的合成证据收敛性更好,因此更有利于下一步的识别判决。数值实验验证了新组合规则的有效性。     

基于Lance距离和信度熵的冲突证据融合方法

针对D-S (Dem pster-Shafer)证据理论中证据融合可能存在冲突的问题,通过考虑证据之间的关系及其本身的特性,提出一种基于Lance距离和信度熵的冲突证据融合方法.首先,利用Lance距离来度量证据之间的差异和冲突程度,并通过矩阵形式表示证据的可信度,再通过计算信度熵来度量证据的信息量,并以此表示证据的不...     

多传感器自动目标识别中的冲突证据组合方法

针对决策级信息融合中的冲突证据组合问题进行了深入的研究。在对现有组合算法分析的基础上,提出了一种新的冲突证据组合的方法。该方法首先计算证据之间的相似度矩阵,其次计算各个证据之间的可信度,最后采用归一化的可信度对证据进行加权平均,再进行n-1次DS组合。仿真实验结果表明,此方法可有效地处理冲突证据,得到合理的融合结果。     

多源不确定信息融合中的冲突证据快速合成方法

D-S证据组合规则在处理高冲突信息时,会得出与直觉相反的结论以及证据组合时计算量呈指数增长等问题。针对组合规则的不足,许多改进方法已提出,但各个方法都仍存在其局限性,如Murphy方法在很大程度上解决了冲突证据问题,并未解决计算量指数爆炸问题。基于对Murphy方法深入研究,归纳出相同证据的组合规律,给出了Murphy方法快速表达式,从而提出了一种快速的Murphy组合规则(fast Murphy combination rule, FMCR)。实验表明,新的组合规则在处理高冲突和多源不确定信息融合问题方面都是有效的,在保持Murphy组合规则计算正确性同时,显著地提高了计算速度。     

Efficient combination rule of Dezert-Smarandache theory

The Dezert-Smarandache theory （DSmT） is a useful method for dealing with uncertainty problems. It is more efficient in combining conflicting evidence. Therefore, it has been successfully applied in data fusion and object recognition. However, there exist shortcomings in its combination rule. An efficient combination rule is presented, that is, the evidence＇s conflicting probability is distributed to every proposition based on remaining the focal elements of conflict. Experiments show that the new combination rule improves the reliability and rationality of the combination results. Although evidences conflict another one highly, good combination results are also obtained.     

证据冲突:丢弃,发现或化解?

组合可能冲突的信息是智能推理中重要的研究内容,其中,证据理论是一种典型的不确定性智能推理方法。在证据理论中,用以融合和更新证据信息的推理组合规则是其理论基石。Dempster组合规则通过合取运算来构造信息结构,得到了广泛的应用。然而,当证据冲突比较大、证据源不完全可靠或辨识框架不完备时,Dempster组合规则得到的结果并不符合常理。为此,改进组合规则和处理证据冲突,成为证据理论中一个重要的研究课题。将全面回顾和比较国内外现有的主要推理组合方法,基于不同的冲突处理机制,建立相应的理论框架,涵盖绝大多数推理方法,从理论上对证据推理方法的研究,进行一个全面的总结,并剖析各种组合方法的优缺点和相互关系,指出最新的研究趋势。     

D-S理论在信息融合中的改进

多传感器数据的信息融合有许多算法,常用的有D S证据理论法,这是一种用于处理不确定性的方法。研究了证据理论组合规则的原理,通过深入分析,针对它的不足提出了一种改进组合方法,这样不仅能够组合冲突度大的证据,而且能根据各条证据所包含的不同信息量进行自适应加权组合。最后通过几个实例证明了该方法的有效性,提高了合成结果的可靠性。     

基于相容系数的冲突证据合成方法及评价准则

DS（Dempster-Shafer）证据理论能够有效地处理不确定信息,在信息融合领域得到了广泛的应用。针对DS证据理论在处理高冲突证据时存在的不足,提出了一种新的证据组合方法和量化的评价指标。所提方法利用相容系数来确定每个证据关于各个命题的权重,对证据源进行修正后再利用DS证据理论组合规则进行融合。评价指标则是利用证据源的权重对合成结果与原始证据之间的冲突进行加权求和。仿真实验结果表明,同已有方法相比,所提方法的合成结果更加合理。相应的评价准则也符合主观认识,显示出良好的评价性能。