基于权重系数与冲突概率重新分配的证据合成方法

证据合成方法将来自不同信息源的独立证据信息组合,产生更可靠的证据信息。但在证据完全冲突或冲突较大时,Dempster-Shafer证据合成公式失效。鉴于此,提出了一种新的证据合成方法,该方法充分考虑了证据在合成过程中的重要程度,通过引入权重系数和冲突概率的重新分配,新的合成方法提高了证据合成的可靠性和合理性,可得到更为理想的合成结果。     

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.     

基于证据理论的部分属性偏好信息群体赋权方法

针对已有的赋权方法在处理部分属性偏好信息的群体赋权问题上的局限性,提出了基于证据推理建模的解决方法。将不同专家的偏好信息视作来自不同信息源的证据,首先定义了焦元识别方法,然后采用惟一参照物比较判断法计算证据的基本可信度分配,应用Dempster规则进行证据合成,进而得到专家群体的属性赋权。在证据合成过程中,推导出了合成结果的解析表达式,与直接运用证据合成规则相比计算量大大缩小;在专家群体信息集结中,给出了一种基于位置权向量和证据相似度指数的客观证据赋权方法,从而突出了与大多数专家意见相似的专家的作用。最后给出了一个示例。     

区分证据重要性及分配证据冲突的新方法

基于证据"可信度"和"确定性",定义了证据"有效性",提出了区分证据重要性的新方法,修正了原始证据模型; 界定了焦元"有效信度容量"和"识别一致性", 阐明了分配证据冲突的依据,构建了分配系数计算公式,修改了证据合成规则.对比实验表明:改进的证据合成方法在处理高度冲突证据合成时,具有更好的收敛性和鲁棒性.     

一种新的处理冲突证据的合成方法

为了有效融合高度冲突的证据,提出一种新的可变参数的基于平均证据距离的组合方法,在预处理中采用贝叶斯近似法;在计算加权平均证据时,采用一种新的变系数的距离权重分配算法;在计算证据合成时,提出并采用单集自迭代定理。应用实例表明提出的合成法则可以更有效和快速地解决冲突证据合成问题。     

证据信度的效用分析

提出了一类在已有证据理论方法中尚未得到有效解决的效用悖论问题,然后给出了一种证据理论的效用分析方法.该方法根据决策者的主观偏好,将专家的意见利用效用信度函数转换成效用信度,效用信度决定了决策者行动的可能性,然后利用证据理论合成公式对效用信度进行综合.给出了效用信度函数的定义及其性质,并给出了一个具体的函数及其合理性证明.     

Dempster-Shafer合成法则悖论的一种消除方法

首先介绍了证据理论及其有关概念和 Dempster-Shafer 合成法则,针对 Dempster-Shafer 合成法则有时可能会产生悖论这一情况,分析了证据理论合成公式悖论产生的原因,并在此基础上提出了一种消除 Dempster-Shafer 证据理论合成悖论的方法;最后用几个实例证明这种方法是有效可靠的.     

基于D-S证据理论的模糊聚类集成

针对现有集成方法在处理模糊聚类时的不足,提出一种新的模糊聚类集成方法。在证据合成的理论框架内,讨论在识别框架、概率分配函数、合成规则等问题。给出了3种基本概率分配方法：近似类别分配概率方法、归一化模糊海明距离方法以及二者证据合成的方法。分析指出合成的方法能够较好利用二者的优势进行互补,获取更为合理的基本概率分配方法。最后,通过实验讨论所提方法的参数设置、收敛性和有效性等问题。     

一种基于最优权重分配的D2S 改进算法

为解决高冲突证据下的D-S证据理论失效这一问题,在对已有一些代表性改进方法分析的基础上,提出了一种新的基于最优权重分配的D-S改进算法.在保证证据冲突整体最小情况下,建立证据最优权重分配模型,对原证据模型进行修正.通过实例分析,并与其它改进方法进行对比,验证了该算法在解决冲突证据方面更为有效.     

基于D-S证据融合和直觉模糊贝叶斯网络双向推理的景区游客拥挤踩踏故障诊断分析

针对不确定条件下景区游客拥挤踩踏故障诊断问题,本文提出一种新的直觉模糊贝叶斯网络双向推理模型.首先,利用直觉模糊集表示专家对贝叶斯网络节点先验概率信息的模糊语言判断,并基于模糊可能性-概率变换公式,得到不同专家给出的节点先验概率值.其次,运用D-S证据合成规则进行信息融合,得到节点先验概率值.最后,结合贝叶斯网络模型,实现贝叶斯双向推理和重要度分析,并以华山景区为例进行实证分析.研究结果表明,本文方法可有效克服“去模糊化”方法导致的信息损失,为解决不确定环境下故障诊断和贝叶斯推理提供崭新途径.     

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。     

信息融合中的伪证据处理

由于种种原因 ,信息融合在实际应用中往往会受到伪证据的影响。阐述了Dempster Shafer证据推理的特点。基于Dempster证据组合 ,提出了一种针对已经参与融合的伪证据 ,通过对附加证据的融合 ,减弱其影响的一种方法。仿真结果表明 ,该方法可以有效地减弱伪证据对信息融合结果的影响。     

D-S证据推理在信息融合应用中的存在问题及改进

在不确定性处理算法中 ,D -S证据推理方法具有较好的应用结果。阐述了D -S证据推理及其在多传感器信息融合中的应用 ,重点论述了证据理论中尚待解决的问题。针对D -S组合规则无法解决冲突证据这一情况 ,提出了引入修正因子的改进方法来体现证据子集大小。仿真结果表明 ,该方法能够将证据权重聚焦到集合中更小的子集 ,并解决了不一致证据的合成问题 ,使组合结果更加直观。最后讨论了D -S理论的进一步研究方向     

一种基于证据融合的高可靠性产品可靠性评价方法

如何综合来自不同信息源的信息进行可靠性评价是高可靠产品可靠性分析领域的研究热点.针对存在随机不确定性和认知不确定性时高可靠产品的可靠性评价问题,结合证据理论提出了一种新的评价模型.鉴于不同可靠性信息源对产品可靠性指标的贡献不同,利用K-L交叉熵定义各个信息源的权重,对每个信息源生成的基本概率分配函数(BPA)进行修正.然后,将修正后的BPA按照D-S证据组合规则进行融合,进而利用可转移信度模型(TBM)对合成后的BPA进行概率测度的转换,从而实现对高可靠产品可靠性的度量.最后,以某型号电子器件的寿命评估为例,验证了本文提出的评价方法的可行性和有效性.     

D-S证据理论中的证据组合

Dem pster证据组合规则在 D- S证据理论中将几组相互独立的证据融合 ,得到一组新的证据。Dempster证据组合规则在 D- S证据理论中起着十分重要的作用。在对 Dempster证据组合规则进行分析的基础上 ,提出了一组更加一般化的证据组合规则 ,即证据的逻辑运算及基于相似性加权的证据组合规则。它们具有与Dempster证据组合规则不同的性质和应用背景     

证据独立性及其对目标识别的影响研究

证据理论在不确定信息的表达和处理上有独特的优势,而证据独立是很多组合方法应用的前提,但目前没有完全有效的判断方法.针对这一问题,首先研究了证据组合的内涵和证据对识别框架的解释.然后从Smets证据独立性定义出发,分析了Dempster组合规则中的独立性问题,并针对小样本或无样本情形,提出了一种证据独立性判断方法.同时,...     

相关证据融合综述

证据理论因具有较强的不确定性信息表达及处理能力,在信息融合系统中具有广泛的应用。然而,经典的证据组合规则假设证据之间相互独立,这在实际系统中往往难以成立。忽略证据间的相关关系,可能导致不合理的融合结果,甚至出现决策失误。因此,如何有效地融合相关证据是证据理论中一个不可避免的、重要的研究课题。通过归纳和比较国内外该方向上的研究成果,将现有的相关证据融合方法分为修改Dempster组合规则方法和修改证据源方法,并分别剖析各类方法的思路、优缺点及相互关系。最后,讨论了相关证据融合研究中存在的问题并指出未来的研究趋势。     

二阶非齐次序列的直接离散模型及灰色预测应用

本文不要白化微分方程和一次累加序列参与建模，提出了二阶非齐次序列的直接离散模型，研究了此模型的模拟预测公式及其性质.经实例验证该模型有可操作性，且有较高的模拟预测精度，同时由该模型递推形式的模拟预测公式出发，采用降阶（二阶降为一阶），化齐次（非齐次转化为齐次）等方法推导出了通项形式的模拟预测公式.该公式直观展示了适用本模型的序列基本形式：指数型序列、线性型序列、抛物线型序列、三次曲线型序列四类基本序列及两个不同底数的指数序列与线性序列三者的和差组合、一个指数序列与抛物线型序列的和差组合、一个指数序列与线性型序列的和差组合、线性型序列与指数型序列的乘积组合序列再与另一线性型序列的和差组合四类组合序列.从理论上证明了当序列严格遵循这些基本形式时，本模型能实现完全模拟，从而近似遵循这些基本形式时，必然有较高的模拟预测精度.     

处理冲突证据的一致性组合规则

在分布式融合系统中,通信延迟等因素会导致融合节点获得证据的顺序不同,使用传统证据组合规则难以得到一致的组合结果。根据组合规则基本性质可知,当组合规则不满足结合性时,证据顺序的不同会导致组合结果的差异。多数冲突证据组合规则,在解决Dempster组合规则冲突悖论的同时失去了结合性;部分冲突证据组合规则以组合结果不确定性为代价保持了结合性,但结果不确定性严重影响了用户决策。从冲突信度保留再分配的角度出发,使用自由Dezert Smarandache(DSm)模型保留先前冲突信度,基于先前冲突信度及当前证据生成权重,通过权重对先前冲突信度和当前冲突信度再分配完成证据组合。提出方法降低了证据顺序对组合结果的影响,在证据乱序情况下能够保持较好的一致性。数值算例验证了该方法的有效性。