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.     

D-S证据理论中冲突证据组合分析

分析了D—S证据理论组合冲突证据时存在的缺陷，以及国内外对此的各种改进方法，包括对证据组合规则的改进和对融合模型的改进，并通过实验比较检验了几种方法的有效性。     

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。     

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。     

D-S理论中证据合成规则的分析与改进

文章详细分析了D-S证据理论的证据合成原理;针对D-S证据理论的不足,对其合成规则进行了改进,基本原则是要求多种来源的概率分配函数的合成结果满足"少数服从多数"的思维习惯;在Yager合成规则的基础上,给出了一种新的证据理论合成规则,使冲突证据的合成更为合理。     

融合D-S证据理论的DBN电路故障诊断算法

针对传统电路故障诊断方法准确率不高的问题,提出深度信念网络(Deep belief network,DBN)与加权D-S证据理论相融合的故障诊断算法.利用DBN模型对两类证据体故障数据进行自适应特征提取,完成各故障模式的初步分类;基于初步分类结果获取证据体,对各故障模式的基本概率分配(Basic probability...     

D-S证据理论在壁画图像修复算法的研究

对几种主要的图像修复算法进行了分析研究,在D-S证据理论与Criminisi算法相结合的壁画修复算法基础上,对最佳样本块的搜索进行了改进,考虑到在匹配准则上加入像素的物理距离(DIS)来选择最优的匹配结果,减少其修复错误.且定义了新的评价度函数Q,是基于峰值信噪比测度(PSRN)与结构相似度(SSIM)相结合的评价方法,并通过仿真实验证明算法的有效性,为今后壁画数字化保护提供了参考.     

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．     

D-S证据推理及算法实现

D-S证据理论在多源信息数据融合领域得到广泛应用,针对该理论的实现算法也逐渐为人关注。本文首先简要分析了D-S证据推理的基本理论,然后以一具体示例描述了D-S算法的推理过程,最后基于微软最新推出的.NET平台,利用C#编程语言实现了D-S证据推理算法。     

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D-S证据理论的SAR图像边缘融合检测算法

针对含噪SAR图像的统计特性,提出了一种基于D-S证据理论的SAR图像边缘检测算法。该算法采用非下采样Contourle变换,结合Ratio算法良好的抗噪和恒虚警性能,构建基本置信指派函数。最后对实测的SAR图像进行仿真,仿真结果表明该算法具有良好的抑制斑点效果,并能完整和准确地检测直线边缘,对弱边缘检测也表现良好。     

基于改进D-S证据理论的生鲜电子商务信任模型研究

在生鲜电子商务的发展中,消费者信任度受到信息不透明、物流水平不到位、质量安全等原因的限制,这是导致消费者对生鲜电子商务交易意愿薄弱的重要原因.本文构建生鲜电子商务信任模型,用以测度生鲜电商中的消费者信任度及其变化.一方面,根据目前国内生鲜电子商务以特产为主的特点,考虑产品特性、质量认证等指标,构建评价指标体系,评价了消费者的直接信任;另一方面,在推荐信任中运用改进D-S证据理论,在证据可信度中综合考虑交易频繁度和交易相似度,使得推荐信任更加客观有效.     

基于D-S证据理论的柴油机故障诊断

D-S证据理论已经广泛应用于各种故障诊断中,但基本概率分配是证据理论的重要一步.运用典型样本的数据融合方法对柴油机供油系统的3种故障进行诊断,避免了D-S证据理论应用中基本概率赋值难以分配的问题,减少了方法的主观性.实践结果表明,该方法可以有效的判别出柴油机故障类型,具有工程实用价值.     

D-S证据理论在多传感器故障诊断中的改进及应用

为了解决在多传感器信息融合处理故障诊断过程中,传统证据理论对含有冲突证据的处理结果与实际相悖的问题,介绍了传统D-S证据理论的基本构架,分析了其在处理含有高冲突的证据融合过程中将高信任度分配给小可能故障源的不足,提出了一种新的基于模糊成员函数和证据平均距离的证据调整方法,该模糊成员函数充分考虑了专家知识对基本概率分配函...     

基于改进冲突系数的证据理论组合新方法

通过对D-S证据理论冲突系数和组合规则进行研究,发现导致证据组合结果与事实相悖的另一个因素,为此,提出一种新的冲突系数表示方法和证据理论组合规则。新的方法针对证据冲突系数处理和组合规则不合理的情况,用自冲突系数和互冲突系数这2种方式的加权表示新的全局冲突系数。新的组合规则根据基本概率分配原则建立,并推导得出多点集焦元证据理论的组合情况。研究结果表明:本文所提方法与传统算法相比,规则更简便,更精确,在处理证据冲突和正常证据方面更具优势。     

改进加权D-S证据理论在目标意图预测中的应用

为了在预警机中准确对目标意图进行预测,以便我方及时合理的作出战术决策,采用D-S证据理论对目标意图进行预测.首先提取出影响目标意图预测的各个态势因素,然后分析每个因素的影响效果.在此基础上建立目标意图预测的数学模型,利用D-S合成法则将所有因素的影响进行综合,并计算出各个可能命题的概率赋值并给出相应决策.仿真实例表明:融合后的不确定概率有较大幅度的下降,得到了合理的目标意图预测结论,文中的方法可扩展为多个目标编队的意图预测.     

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。     

基于证据分类的冲突证据合成方法

证据分类策略能够很好地避免冲突证据融合问题。借鉴证据分类的思想,定义证据-属性支持度、分类门限、证据可信度,将证据分类,保证同一类别的证据具有较好的一致性。在同一类别内采用D-S进行证据合成,并根据各类证据的个数及证据不确定度给出每类证据合成结果的权重,并采用加权合成方法给后最终的合成结果。     

基于D-S证据理论的说话人识别方法

提出一种新的说话人识别方法,即将D-S证据理论应用于说话人识别中。该方法通过抽取说话人特征,用D-S证据理论对语音特征矢量的各个分量进行数据融合,重新分配基本概率赋值,并依此得出证据可信度,从而达到识别说话人身份的目的。仿真实验证明使用D-S证据理论对说话人的识别比使用矢量量化有更好的识别效果。