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.     

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。     

无人驾驶车在越野环境中障碍身份识别

针对无人驾驶车越野条件下的环境感知问题,基于Dempster组合规则实现了障碍目标的身份识别.首先,基于CCD和激光传感器提取5个特征作为障碍物特征证据;然后,将传感器数据转换到证据空间,选用模糊插值法求取障碍物身份隶属度进而获取相关系数;再次选择经验公式,根据障碍物类型和环境加权系数计算基本概率赋值函数;最后,基于Dempster的组合规则求得融合后的总概率赋值函数,制定决策规则并识别障碍身份.实验结果表明基于D-S证据理论识别障碍物身份具有良好鲁棒性和实时性.     

基于证据间距离和不确定性度量的证据组合方法

针对Dempster组合公式无法组合冲突证据的问题,提出了一种证据组合的权重分配方法.该方法充分考虑证据间的关系和证据本身的特性,用证据间距离度量证据间的不一致程度,用证据的不确定度来度量证据本身的不确定性;在此基础上扩展了文献[7]提出的权重确定准则,认为证据组合规则既要考虑使组合后证据与各源证据间的距离和尽量小,也要注重降低组合后证据本身的不确定性.最后根据新的准则给出了权重因子的确定算法和证据组合方法.算例表明,该方法改进了文献[7]权重分配方法的结果,且使权重分配更加灵活.     

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。     

一种有效的证据理论融合方法

鉴于Dempster组合规则在处理高冲突证据时所存在的缺陷,提出一种新的基于余弦相似度和证据距离的融合方法.首先引入余弦相似度函数和距离函数,而后求出系统中各个证据间的联合相似度,并以此获得各个证据的加权系数,最后对系统中的证据加权平均后利用Dempster组合规则进行组合.与其他方法相比较,该方法不仅考虑了系统中证据在距离上的相似性,而且考虑了证据在方向上的相似性,融合后的结果更为理想.     

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。     

一种有效的加权冲突证据组合方法

为了有效融合高度冲突的证据,提高证据高度冲突时融合结果的可靠性和合理性,给出了一种新的加权证据组合方法。该方法根据证据之间的关联特性,通过计算证据体间的相对距离获得系统中各传感器证据的权重。首先引入一个证据体间的距离函数,根据多证据体的距离,得到系统中各传感器证据体之间的相似度和各证据的支持度,依据支持度的大小进一步可得到各证据的可信度,以此作为各证据的权重,对证据的基本概率指派进行加权平均,最后利用Dempster组合规则融合加权平均后的证据。与其他方法相比,该方法在系统存在伪证据(干扰)时能有效迅速地识别出目标。     

基于证据熵多源组合规则的风力发电机组故障诊断方法

针对证据理论在风力发电机故障融合诊断中存在的高冲突问题,提出一种基于证据熵的多源融合组合规则.由风力发电机历史故障特征数据模糊化获取原始证据,根据多类传感器实时数据重要性的不同,采用信息熵原理得到各证据的重要性参数即权重,对加权修改后的证据进行Dempster融合得到最终结果,最后基于决策准则作出故障诊断.风力发电机故障诊断实例表明,本方法在一定程度上降低了证据之间的冲突性,提高了故障诊断的准确率.     

基于改进证据理论的群决策专家意见集结方法

针对Demsper组合规则无法有效集结群决策中高冲突专家意见的局限,提出了利用冲突系数和Jousselme距离综合表示证据冲突程度进而通过证据冲突度计算专家客观权重的方法,采用经典的Demsper组合规则对经权重修正后的专家意见进行了集结;提出了一种新的可能度计算公式及基于可能度的信任区间的决策方法。数值实例表明:提出的方法可以有效集结高冲突专家意见,与几种改进方法相比收敛效果更好。基于可能度的信任区间法与最大信任函数法和最大似真函数法相比,决策结果更加科学。     

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D-S证据理论的岩体质量分级组合评价方法

现有岩体质量分级方法评价结果存在非一致性的问题.为此,在组合评价思想的基础上,选取多种岩体质量分级方法作为基础分级方法,建立了岩体质量分级组合评价计算模型.并考虑到D-S证据理论是一种较严谨的不确定性推理方法,其具有较强的信息融合能力,并且能够反映不同信息之间的一致性和冲突性,将其引入建立一种新的组合评价方法合成规则.然后,针对D-S合成规则需要解决确定基础分级方法基本概率分配函数这一问题,引入欧氏距离建立基础分级方法基本概率分配函数的确定方法,从而最终建立基于D-S证据理论的岩体质量分级组合评价方法.最后,工程实例分析表明,3种基础分级方法存在冲突性,但是D-S证据理论能够较好地解决这一问题.     

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.     

一种基于证据焦元距离的权重计算方法

针对经典的D-S合成方法常会出现与实际相悖的不足,该文提出了一种考虑焦元交互影响的权重合成方法.该方法结合香农熵的思想定义了新的焦元距离测度,基于新距离定义各证据间的权重,然后根据权重对原始证据函数进行修正,降低异常证据的重要性,再利用D-S规则进行证据合成.数值分析说明:这一方法可排除干扰性信息,降低冲突,合成结果优于其他经典的计算方法,为D-S证据理论提供一种有效的计算方法.     

基于局部冲突分配策略的证据理论组合规则

提出了一种基于局部冲突分配策略的组合规则，冲突主要分配给产生冲突的焦元，且分配给焦元的冲突大小取决干焦元的平均信度和证据的可信度。计算结果表明，新的组合规则不仅能够解决高度冲突证据的组合问题，而且能够从证据中提取更多的信息，使组合结果更为合理。     

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．