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.     

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.     

对冲突证据合成的一种改进方法

D-S证据理论作为研究处理不确定性推理的有效工具和方法,其应用领域相当广泛.但当所给证据高度冲突时,利用D-S合成规则可能得到有悖常理的结果.针对这一问题,基于按比例分配的思想提出了一种新的证据合成方法,即将冲突因子按冲突证据在所给已知证据中所占比例分配给识别框架中的焦元.通过实例分析和实验结果表明,新合成方法简洁,合成结果比较符合直观,说明该方法能较好解决冲突证据合成问题.     

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。     

广义证据理论的基本框架

针对经典证据理论不能有效处理辨识框架不完整情况下的信息融合问题,提出了一种广义证据理论.新理论定义了广义基本概率指派函数,对空集的广义基本概率指派大小表明了支持辨识框架不完整命题的程度,提出了能够融合广义基本概率指派的广义组合规则,该组合规则是一个与空集基本概率指派相关的函数,同时满足交换律和结合律.广义证据理论是经典证据理论的推广,当空集赋值为零时,广义证据理论退化为经典的证据理论.用算例表明了所提出的广义证据理论的有效性.     

基于证据理论的单一故障诊断方法比较研究

为了比较和研究证据理论中Dempster,Yager,PCR5三种组合规则的融合效果,构建多源传感器故障诊断识别框架,利用已有实验数据分别对基于3种组合规则融合多传感器信息诊断单一故障的过程进行仿真,并采用信息熵作为不确定性量度.结合融合后的基本概率分配函数和故障判定结果对各组合规则的融合效果进行定量比较、分析和评价.结果表明:3种组合规则均能够融合多传感器信息对所选的单一故障实现诊断,其中,Dempster组合规则的诊断结果具有最低的不确定性,Yager组合规则的效果相对较差.该研究对证据理论组合规则在冲突不明显时的融合效果进行了定量分析,是对已有定性分析研究的验证和补充.     

基于修改模型的冲突证据组合方法

针对冲突证据的组合问题,提出一种基于修改模型的冲突证据组合方法.该方法具有以下特点:①只修改模型,不改变Dempster组合规则的结构.②考虑焦元属性之间及证据之间的相互关联性,引入距离函数,确定证据的权值,将平均证据代替冲突证据,减少冲突证据在组合规则中的作用,降低干扰对最终融合结果的影响;同时充分利用原始证据信息,提高了组合结果收敛到正确目标的效率.③能够解决一般冲突、一票否决、鲁棒性等冲突证据的组合问题.④认为冲突证据也是一种信息,加以利用,避免证据有效信息的损失.通过实验,验证了所提出方法的有效性.     

证据理论及其在目标识别中的应用

随着防空作战环境的日益复杂,快速准确地进行空中目标识别显得尤为重要。多元信息融合为目标识别提供了一个新的思路,信息融合可在像素级、特征级及决策级3个层次上进行。基于证据推理的决策级融合以其在自动目标识别中特有的优势而成为研究的热点。为了解决Dempster组合规则在高冲突证据下存在的问题,对组合规则的思想进行了分析;讨论了针对该组合规则的两大主流修正方向:基于修正证据源的改进措施和基于修正Dempster组合规则的方法一些改进措施;针对空中目标识别问题,提出了综合运用各种改进思想的融合方法,给出了识别过程的流程图,算例结果表明本文方法的有效性。     

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.     

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。     

基于证据理论的证券组合优化分析

提出了一种基于证据理论的证券优化组合方法,解决了最优投资比例问题和最大组合收益问题;文章根据现有证据,构造出识别框架,并确定出基本可信度分配,然后由集函数过渡到点函数,求出单点似真度,经过归一化处理后,确定了令人满意的投资比例;最后比较了各种组合的收益大小,进而得出最优组合。     

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;...     

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.     

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。     

一种新的冲突证据合成方法

该文在探讨已有冲突证据合成方法的基础上,提出了一种新的冲突证据合成方法—基于证据自冲突和证据间距离最小的证据合成方法(M-C合成方法),并通过实例说明了这一方法的优良特性.     

基于证据理论的公务员绩效评价分析

文章将证据理论应用于公务员的绩效评价,提出了一种基于证据理论的公务员绩效考评方法;基于证据理论的相关概念和决策程序,根据已掌握的相关证据,构造出识别框架,在此基础上确定出基本可信度分配函数和信度函数;然后构造出绩效函数,用于比较绩效的大小,并进行了相关的实证分析。     

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．