证据冲突:丢弃,发现或化解?

组合可能冲突的信息是智能推理中重要的研究内容,其中,证据理论是一种典型的不确定性智能推理方法。在证据理论中,用以融合和更新证据信息的推理组合规则是其理论基石。Dempster组合规则通过合取运算来构造信息结构,得到了广泛的应用。然而,当证据冲突比较大、证据源不完全可靠或辨识框架不完备时,Dempster组合规则得到的结果并不符合常理。为此,改进组合规则和处理证据冲突,成为证据理论中一个重要的研究课题。将全面回顾和比较国内外现有的主要推理组合方法,基于不同的冲突处理机制,建立相应的理论框架,涵盖绝大多数推理方法,从理论上对证据推理方法的研究,进行一个全面的总结,并剖析各种组合方法的优缺点和相互关系,指出最新的研究趋势。     

传感器动态可靠性评估与证据折扣

在基于Dempster-Shafer理论的融合目标识别系统中,传感器可靠性评估与证据折扣是应用Dempster组合规则进行多传感器证据组合的关键问题。提出了一种根据传感器当前输出证据与所有传感器平均证据之间的冲突来评估传感器动态可靠性的方法,借鉴冲突处理中Dubois&Prade规则的思想提出了一种证据折扣规则,该证据折扣规则将折扣量按局部冲突的大小分配给涉及各局部冲突的集合的并。仿真和实测数据实验验证了该方案的有效性。     

基于模糊聚类分析的证据组合

针对证据理论Dempster Shafer（D-S)组合规则存在的不足,考虑辨识框架的非完备性,提出一种基于模糊聚类分析的混合证据组合方法。该方法利用Pignistic概率距离构建证据间的模糊相似矩阵及聚类有效性指标,通过传递闭包法对证据进行最优聚类及可信度求取,对证据进行修正后,采用D-S规则对同一类中的证据组合,利用统一信度函数组合方法对不同类中的证据进行最终合成。仿真实验表明了所提方法的合理性和有效性。     

区间值信念结构下冲突证据组合

区间值信念结构下证据理论在信息融合、决策分析中有着广泛的应用前景.针对区间值冲突证据组合出现反直观结果问题,提出一种新的证据组合方法.从整体角度构建证据间Pignistic概率距离的最优化模型,通过得出的相对权重来修正证据, 使之符合Dempster组合规则可用范围,然后组合. 算例分析表明所提方法是合理有效的.     

证据独立性及其对目标识别的影响研究

证据理论在不确定信息的表达和处理上有独特的优势,而证据独立是很多组合方法应用的前提,但目前没有完全有效的判断方法.针对这一问题,首先研究了证据组合的内涵和证据对识别框架的解释.然后从Smets证据独立性定义出发,分析了Dempster组合规则中的独立性问题,并针对小样本或无样本情形,提出了一种证据独立性判断方法.同时,...     

异源证据间的一致度分析

提出异源证据间的一致度分析问题,将冲突度分析中的冲突与不冲突拓展为一致度分析中的一致、冲突、不一致不冲突.研究了基于Dempster合成正规化前分配给空集的Mass和证据间博彩许诺距离的证据间的一致度的一般数学形式和实用形式,及基于一致度的Dempster组合规则使用判断.通过典型算例与冲突度分析进行对比,体现了一致度分析对应用Dempster组合规则指示的强鲁棒性与合理性.     

一种改进的D-S证据合成规则

Dempster合成规则是一种经典D-S理论的合成规则,但在合成高度冲突的证据时出现了有悖常理的现象。为了解决冲突证据的合成问题,提出一种改进的合成规则。首先讨论一个容易被忽略的问题——如何更合理地定义两个证据之间的冲突程度,并试给出一种基于"未兑现的信度"和"决策距离"两个参数共同定义的冲突程度的合理量化指标,在此基础上提出了改进的Dempster合成规则,使其既具有经典Dempster合成规则优越的信息聚焦性能,又避免了在冲突证据合成时出现有悖常理的现象。最后通过仿真实验验证了该规则的优越性能。     

证据融合的聚焦与冲突处理研究

针对Dempster组合规则存在的缺陷，即：在融合高度冲突的证据时会产生违反直觉的结论，无法处理完全不一致的证据，而且不能根据命题子集基数向下聚焦，提出了一种结合修改组合规则与修改证据源两种不同冲突处理策略的证据融合方法，采用基于Jousselme证据间距离指标的加权平均法对原始证据进行修正，并给出新的组合规则对修正的证据进行多次组合。与当前代表性方法相比，该方法在根据子集基数向下聚焦、收敛趋势以及冲突证据的处理方面都有好的表现。     

一种解决D-S理论证据冲突的有效方法

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。针对有效融合高度冲突的证据,提出了一种新的有效加权冲突证据组合方法。该方法通过引入一个证据体距离函数,利用证据之间的相对距离确定了证据的权重,对系统中的证据加权平均后再利用Dempster组合规则实现信息融合。与其他方法比较,该方法在系统存在伪证据(干扰)时仍然能够有效快速地识别出目标,实例表明了该方法的有效性。     

相关证据融合综述

证据理论因具有较强的不确定性信息表达及处理能力,在信息融合系统中具有广泛的应用。然而,经典的证据组合规则假设证据之间相互独立,这在实际系统中往往难以成立。忽略证据间的相关关系,可能导致不合理的融合结果,甚至出现决策失误。因此,如何有效地融合相关证据是证据理论中一个不可避免的、重要的研究课题。通过归纳和比较国内外该方向上的研究成果,将现有的相关证据融合方法分为修改Dempster组合规则方法和修改证据源方法,并分别剖析各类方法的思路、优缺点及相互关系。最后,讨论了相关证据融合研究中存在的问题并指出未来的研究趋势。     

新不确定度量下的冲突证据融合

针对证据高度冲突的情况下,DS证据理论在实际应用中出现错误融合结果的问题,提出基于不确定度的冲突解决方法.首先分析现有的不确定度量方法的不足,研究基本概率赋值本身所包含的信息,提出一种新的对证据不确定性度量的方法;依据新的不确定度量,结合证据距离生成权重来修正待组合证据体,再利用Dempster规则完成证据组合,可有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题,最后通过算例验证了该方法的有效性.     

一种新的证据冲突表示方法

D-S证据理论作为一种不确定信息融合技术,被广泛应用于信息融合的各个领域。但是在证据高度冲突情况下常常会导致错误的融合结果,研究人员对证据理论的组合规则的改进和数据模型的修改进行了大量的研究,但是如何去度量或确定证据之间冲突的程度却常常被人忽视。针对这一问题,首先分析了证据理论中经典冲突系数的不足,引入证据距离函数表示证据之间的差异性,结合经典冲突系数一起提出了一种新的证据冲突表示方法,克服了经典证据理论冲突系数的不足,能更有效地度量证据的冲突程度,最后通过算例验证了该方法的有效性。     

基于权重系数与冲突概率重新分配的证据合成方法

证据合成方法将来自不同信息源的独立证据信息组合,产生更可靠的证据信息。但在证据完全冲突或冲突较大时,Dempster-Shafer证据合成公式失效。鉴于此,提出了一种新的证据合成方法,该方法充分考虑了证据在合成过程中的重要程度,通过引入权重系数和冲突概率的重新分配,新的合成方法提高了证据合成的可靠性和合理性,可得到更为理想的合成结果。     

基于局部冲突消除的证据合成法则

Dempster-Shafer(D-S)证据理论在信息融合领域得到了广泛的应用。为抑制Dempster证据合成规则产生的有悖常理的证据合成结果,提出了一种基于局部冲突消除的证据合成法则。首先,通过一种基于Vague集和逐层递推算法的证据冲突衡量方法计算了证据之间的冲突程度;进而根据距离法思想对高冲突证据进行局部冲突“中和”;最后,利用Dempster证据合成法则对已预处理的证据进行信息融合。算例结果验证了此种法则的有效性。     

考虑信息源相关性的多属性应急决策方法

利用证据理论处理多属性应急决策时,通常假设信息源独立,有悖于现实情况.因此,提出考虑信息源相关性的多属性应急决策方法.首先,给出基于证据理论的多属性应急决策问题表示;其次,提出信息源相关程度的计算方法及考虑信息源相关度的证据合成规则,以融合证据信息;再次,给出基于Pignistic概率值的应急备选方案选择方法,扩大各方案之间的信度差异,以实现多属性应急决策的目的.最后,通过算例分析验证该方法在多属性应急决策中的有效性.分析结果表明,考虑信息源之间的相关性不仅使应急决策结果更加客观,同时弱化了证据理论有关信息源独立性的假设,扩大了其在实际应用中的范围.     

基于证据推理的指挥自动化系统生存能力评估

指挥自动化系统效能评估是一项复杂的系统工程。为了评估指挥自动化系统的生存能力,引入了证据推理方法,通过其证据聚合作用,为综合多个不同类型专家的意见提供了有力工具。论述了证据理论的数学性质及证据合成法则,提出了生存信度的概念和利用证据推理进行指挥自动化系统效能评估的方法,并应用证据推理方法对防空指挥自动化系统在对抗条件下的生存能力进行了实例分析。     

一种基于信息源可信度的证据组合新方法

D-S证据组合规则在处理高冲突度信息时,会得出与直觉相反的结论,进而遭到质疑,也引发了很多专家学者的研究。根据指挥员在作战中处理冲突证据的一般习惯,提出了一种基于信息源可信度的证据组合新方法。建立了信息源可信度的计算模型,给出了基于信息源可信度的按比例分配冲突度的证据组合推理规则,算例验证结果表明,新的组合推理规则在处理冲突方面的性能得到了明显改进。