一种有效处理冲突证据的DS改进算法

D-S证据理论是一种处理数据不确定性的经典方法,但是,在数据所受干扰很大的情况下,其所得融合结果常常与常识相悖。基于对D-S证据理论完备性的分析,提出了一种新的证据组合方法,该方法引入证据可信度概念,利用证据之间的相容性和互斥性,将证据分为可信部分和不可信部分分别进行处理,最后用D-S证据理论融合信息。相较于其他方法,该方法在不改变D-S融合规则的前提下,解决了D-S理论在证据高度冲突情况下无法使用的问题,提高了D-S证据理论融合结果的准确性。     

冲突证据的D-S改进算法在容量评估中的应用

为了准确地评估机场容量,考虑评估中证据冲突时D-S证据理论的完备性,提出了一种新的证据组合方法,并引入到动态容量评估中。该方法不改变D-S证据理论的融合规则,引入证据可信度的概念。基于证据间存在的相容性及排斥性,把证据分为可信部分和不可信部分并分别进行数据处理,运用D-S证据理论融合数据。由此建立基于处理冲突证据的D-S改进算法机场动态容量预测模型,并将该模型应用在国内某机场的动态容量预测过程中进行验证。实验结果表明:该方法可以有效处理容量评估过程中的冲突证据,优化后的可信度提高了0.166 9,降低了评估过程中的主观性和空中交通管理决策的风险。     

基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别

 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题,本文提出了一种基于D-S 证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上,运用D-S 证据理论对单传感器的多特征信息进行数据融合;根据传感器接收信号信噪比来确定传感器可信度,将该可信度作为D-S 证据理论组合规则中的证据权值,以此来完成目标识别。本文提出的方法综合考虑了传感器的多特征信息和传感器的可信度,克服了传统的D-S 证据理论对证据冲突处理能力有限的缺陷。实验结果表明,该方法具有较高的正确性和有效性,提高了目标识别的精度。     

针对证据冲突状态的图像融合技术

为解决D-S（Dempster-Shafer）证据理论在较大证据冲突下的结果失效问题,根据最大信息熵原理,提出一种基于马尔可夫过程的证据冲突处理方法.当证据间表现出冲突特性时,通过马尔可夫过程平稳分布获得冲突证据的一致性输出,再与后续证据进一步融合,获取客观科学的融合结果.红外序列图像融合仿真表明：提出的融合方法的收敛性与融合结果均优于经典D-S证据理论,对消除证据融合过程中的主观因素起到一定的作用.     

D-S证据理论在带式输送机故障诊断中的应用

针对带式输送机存在输送距离长、运量大、速度快、使用环境恶劣等问题,基于D-S证据融合理论在处理由不知道所引起的不确定性方面具有独特优势,将D-S证据理论应用于带式输送机故障诊断中。详细论述了D-S证据理论及基于证据理论的带式输送机故障诊断过程。实验表明:D-S证据理论能有效提高诊断可信度,是一种有效的带式输送机故障诊断方法。     

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.     

一种新的DS证据理论冲突处理方法

经典DS证据理论在处理高度冲突的证据信息时常常会导致错误的结论。为解决证据冲突问题,基于证据可信度的思想,引入证据之间目标的贴近度,提出一种新的确定权重的方法,然后运用经典DS证据理论融合。在保持DS证据理论规则不变的情况下,改进了融合结果。相比其他处理方法,考虑到证据之间的冲突和贴近度,客观的计算了证据的权值,收敛更快,使得融合结果更符合事实。算例验证了方法的有效性,为DS证据理论提供新的改进途径。     

考虑传感器置信度的改进D-S证据合成算法

为了解决多源信息融合识别算法中传统Dempster-Shafer(D-S)证据理论极少考虑传感器对融合结果产生影响的问题,提出一种考虑传感器置信度的D-S证据合成算法。首先建立传感器与参考传感器关于任一特征的置信距离,通过置信距离修正传统灰关联分析法的关联系数,从而计算传感器置信度;然后通过证据间的相似性定义任一特征所得证据的全局冲突系数,将全局冲突系数与传感器置信度相结合,定义了一种传感器所得证据可用度的计算方法;最后根据证据可用度对传统D-S证据理论进行修正,提出一种新的证据合成规则。仿真及实验数据表明,相比已有算法,新算法的目标识别率更高,对证据冲突的处理更有效。     

一种基于麦克斯韦电磁力的证据冲突表示方法

D-S(Dempster-Shafer)证据理论是处理不确定信息的有效方法，但仍然存在着证据之间的冲突问题。引入麦克斯韦电磁力理论，将证据理论中不同证据之间存在冲突与融合的问题转换为电磁力理论下的电磁斥力与电磁引力问题，该转换提出了一种新的证据间距离的量化方法。其中，在传统的冲突系数中引入了证据距离因素，并提出了一种新的证据冲突表示方法，提高了冲突系数的灵敏度。仿真结果表明，该方法在故障诊断中的识别率比传统方法更高，证明了本文所提方法的正确性和有效性。     

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     

D-S证据理论在组合导航中的决策判断

在组合导航融合算法中引入证据理论对导航信息进行决策应用,推导出2个传感器信息融合后的结论,并且通过仿真实验得出计算结果。证据理论判断公式在处理具有证据冲突的相关信息时引入不确定熵的概念。证据理论算法通过不确定熵在加权合成算法和乘权合成算法之间作适度的折中判断。这种改进的证据理论方法可以分析组合导航信息融合算法中存在的问题,并给出最后的决策执行命令。     

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。     

Data Fusion Algorithm Based on Fuzzy Sets and D-S Theory of Evidence

In cyber-physical systems, multidimensional data fusion is an important method to achieve comprehensive evaluation decisions and reduce data redundancy. In this paper, a data fusion algorithm based on fuzzy set theory and Dempster-Shafer(D-S) evidence theory is proposed to overcome the shortcomings of the existing decision-layer multidimensional data fusion algorithms. The basic probability distribution of evidence is determined based on fuzzy set theory and attribute weights, and the data fusion of attribute evidence is combined with the credibility of sensor nodes in a cyber-physical systems network. Experimental analysis shows that the proposed method has obvious advantages in the degree of the differentiation of the results.     

基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策方法

针对方案属性值为Vague值且考虑专家评分可信度的多属性群决策问题,提出了一种基于Vague集模糊熵和D-S证据理论的多属性群决策分析方法。该方法充分考虑各专家给出的Vague值评价信息中所蕴含的模糊性与不确定性,借助模糊熵来获取与专家自身意见相匹配的评分可信度序列,其完全由数据驱动,弥补了传统方法对可信度主观统一设定的不足。首先,基于各专家原始决策矩阵获得各属性下的Vague集模糊熵,以构建与专家集相对应的评分可信度矩阵;其次,对经可信度调整后的各专家决策矩阵使用证据合成进行信息集结,利用Vague集记分函数并经可信度调整得到属性权重;最后,将专家群体集结信息经属性权重加权修正后算出各方案最终的Vague评价值,进而使用记分函数获得各方案综合得分,筛选出最优方案。利用证据理论在不确定信息融合方面的优势和Vague集记分函数的信息转化功能,通过证据合成和记分函数集结专家群体的评价信息,所得出的决策结果更加客观、合理,并通过一个具体算例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法

在突发水污染事故自动监测领域中,传感器节点监测数据的异常是影响自动监测系统预警可靠性的重要原因.考虑到多传感器信息之间的互补性和相关性,该文提出了一种基于多源数据融合的突发水污染事故可靠预警方法.基于改进的D-S证据理论,利用综合权重对节点证据进行加权修正,并用D-S融合规则对多源数据进行两两融合,最终根据融合结果对突发水污染事故进行预警决策.案例分析及实验结果表明:与传统方法相比,该方法能得到可靠度更高、聚焦性更好的预警结论.     

基于信息融合的风电机组齿轮箱轴承故障诊断

针对风电齿轮箱轴承故障问题,提出一种基于信息融合将BP神经网络与D-S证据理论相结合的风电轴承故障诊断方法。首先基于大数据,挖掘SCADA(supervisory control and data acquisition)系统中与风电齿轮箱轴承故障有关的振动、温度、电流、转矩和转速信号等故障特征;然后将各信号故障特征量作为神经网络输入,将神经网络的输出归一化作为证据理论基本概率分配值(BPA值),为解决各证据之间冲突问题,采用一种基于加权的方法来改进各条证据,以减小冲突;最后利用组合规则将各条改进的证据融合,得出最终诊断结果。研究基于某风场2 MW风电机组的实际运行数据,结果表明:随着融合信号维度的增加,最终诊断结果的准确率也逐步提高,融合多维信号的可靠性明显高于单一信号。     

GA-BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合

针对反向传播(back propagation,BP)网络与D-S(dempster-shafer)证据理论各自在处理不确定性信息方面的不足,提出了一种遗传算法(genetic algorithms,GA)优化的BP网络与D-S证据相结合的多传感器信息融合方法。一方面利用GA-BP网络获取D-S证据理论所需的基本概率赋值,另一方面通过D-S证据理论对GA-BP网络的输出进行融合。将此方法应用于高压电器设备故障诊断,仿真结果表明,该方法能克服传统BP网络易陷入局部最优问题,同时具有更好的识别结果。     

基于模糊优选理论的空战信息融合算法

信息融合是现代空战综合电子系统的关键技术之一。为探讨解决综合电子系统中的多传感器信息融合问题,提出了基于模糊优选理论的信息融合方法,并进行了仿真计算,它优于传统的Bayes统计法、D-S证据推理方法。     

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。