冲突的区间信念结构下基于证据推理规则的群决策方法

针对区间信念结构组合问题,考虑群决策环境下专家意见冲突的情形,提出一种冲突的区间信念结构下基于证据推理规则的群决策方法。首先,依据决策者(或专家)对备选方案的评价信息形成群体决策问题,将专家的评价信息(观点)作为证据,检查评价信息的有效性并做归一化处理;其次,依据证据支持度确定专家权重向量,并运用证据推理规则融合所有评价信息;最后,运用最小最大后悔值法选出最优方案。实例分析表明,文中所提出的方法在证据组合过程中的证据融合结果始终保持一致,组合结果合理、收敛,而且能保持证据的特异性。     

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。     

正态分布区间数的包含度和可能度及其应用

文章针对正态分布区间数的多属性决策问题,提出了一种基于包含度和可能度的决策方法。介绍了正态分布区间数的基本概念和运算法则,定义了它的包含度和可能度,并证明了其相关性质;提取正理想对象并结合包含度给出了属性权重的计算公式,同时提出了正态分布区间数的集结方法;利用可能度构造可能度矩阵,利用排序向量法得到最优决策,并通过实例分析验证了该决策方法的可行性和有效性。     

基于信度函数的冲突证据组合新方法

为了有效地处理冲突证据,提出了一种基于信度函数的新方法.设计了一个证据信度函数,并用此函数来计算证据之间的后验权重分配.给出了先验权重和后验权重的合成方法,从而得到最终权重分配.采用最终权重对现有证据进行加权平均,并采用Dempster-shafer组合规则进行融合,从而得到最终融合结果.与其他方法相比,该方法考虑的因素更全面、适用性更强.实例表明,该方法能够比其他方法更快、更有效地识别出目标.     

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。     

信度决策树中推理策略的改进

指出现有信度决策树中推理算法的不足之处,给出了一种新的基于规则的推理算法.新算法充分利用信度函数理论处理不确定信息的优势,采用折扣规则修正叶节点的输出,考虑了测试属性权重对分类结果的影响,提高了分类的精度和可靠性.针对现有证据组合规则处理冲突证据的不足,提出了一种新的证据组合规则,可以将相对可信度等信息有效融入证据组合过程.     

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.     

冲突证据融合中证据一致性研究

针对经典Dempster-Shafer证据理论在处理高度冲突证据时易产生合成悖论问题,提出一种基于证据一致性的改进证据理论.该方法利用反映证据一致性的焦元相似度和证据相似度计算证据绝对可信度,并改进原始证据模型.然后,将证据相对可信度和焦元相对识别一致性相结合,建立基于证据一致性的合成规则.仿真结果表明,提出的算法能够合成正常数据和冲突证据,能有效解决0信任悖论、1信任悖论、全冲突悖论和证据失效悖论,与其他同类合成方法相比,合成结果更合理,收敛速度更快.     

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.     

基于区间直觉模糊和证据理论的军机研制风险评估

文章针对军机研制过程中不确定性因素多、风险大的问题,根据"证据折扣"思想,提出了一种基于区间直觉模糊和改进D-S证据理论的风险评估方法。首先,构建了军机研制风险评估指标体系,提出了基于指标不确信度的Mass函数构建方法;然后,提出了基于区间直觉模糊熵的指标权重确定方法,将各要素的指标集关于评语集的评估证据进行修正与合成;最后,提出了融合冲突系数和Jousselme距离的证据冲突度计算方法并以此度量要素权重,将各要素关于评语集的评估证据进行修正与合成,确定了风险等级。算例结果验证了方法的可行性和有效性。     

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。     

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。     

基于综合冲突度量的高冲突证据融合算法

为提高冲突证据的合成效果,针对已有基于改进Jousselme证据距离函数的冲突度量算法进行研究,提出基于非包含度和改进Jousselme证据距离函数共同度量证据冲突的综合冲突度量算法,并依此计算证据权重;在此基础上基于焦元被其他证据中同一焦元的共同支持度对焦元可信度计算式进行改进,并将上述改进结果应用于优化两两证据合成顺序的局部冲突信息再分配算法中。将新算法和已有相关算法进行算例与仿真实验比较分析,结果表明,在证据之间存在高冲突情况下,所提新算法的正确目标识别概率高于已有其他证据融合算法,且对于一般证据,新算法也具有较满意的证据融合效果,新算法是一种具有较高灵活性和较强抗干扰性的证据融合算法。     

Improved flight conflict detection algorithm based on Gauss-Hermite particle filter

In order to improve the accuracy of free flight conflict detection and reduce the false alarm rate, an improved flight conflict detection algorithm is proposed based on Gauss-Hermite particle filter (GHPF). The algorithm improves the traditional flight conflict detection method in two aspects: (i) New observation data are integrated into system state transition probability, and Gauss-Hermite Filter (GHF) is used for generating the importance density function. (ii) GHPF is used for flight trajectory prediction and flight conflict probability calculation. The experimental results show that the accuracy of conflict detection and tracing with GHPF is better than that with standard particle filter. The detected conflict probability is more precise with GHPF, and GHPF is suitable for early free flight conflict detection.     

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;...     

一种军事通信网络效能评估专家意见融合方法

为解决军事通信网络效能评估中专家评估冲突意见的融合问题,提出了一种新的融合方法。新方法首先利用多属性群决策层次评估方法对专家的评估意见进行量化处理,得到针对某一指标的专家评判意见的信任度函数。然后利用改进的证据理论合成规则对专家评判意见的信任度函数进行融合。最后,通过算例对文中的方法进行了验证。与利用经典的合成规则融合专家评估意见相比,新方法有效的解决了高冲突意见融合中存在的“一票否决”等现象,并且具有更好的鲁棒性。新方法应用于军事通信网络效能评估中专家评估意见融合时,可以客观地反映专家的评估意见。     

一种基于Logistic回归的基本信度分配函数的构造新方法

结合Logistic回归分类,该文提出一种新的构造证据理论基本信度分配函数的方法,并将其应用于多特征图像分类.该方法首先以多类Logistic回归分类法输出的后验概率与样本分类正确率建立证据权重系数,然后构造出加权的基本信度分配函数,最后利用加权D-S证据融合判别所属类别.实验结果显示:该方法既能提高图像分类的正确率,又能改正使用单特征分类导致的分类正确率的不稳定的缺点.