基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法

针对证据理论中证据冲突度量这一关键问题,提出了基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法.首先将证据的BPA向量投影到单位圆上,然后运用投影后证据向量的BPA矩阵和焦元关联矩阵构造归一化BPA矩阵,接着对其进行奇异值分解,最后根据奇异值定义证据的最大干扰分量与主分量,并将二者比值作为冲突度量.通过对Zadeh悖论扩展形式、完全冲突证据和焦元为嵌套子集等多种情况进行对比实验,验证了本文算法是较为理想的证据冲突度量方式,能够正确预测证据集的冲突程度.     

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.     

一种新的证据组合规则

通过对证据组合问题进行深入的理论分析,提出一种新的基于局部冲突、局部分配和一致性部分进行合取规则的证据组合方法,同时利用证据的可信度来修正证据结构.在确定证据的可信度时,给出一种通用的计算模型.与很多改进的组合方法相比,该方法不仅适用于冲突情况,而且也适用于证据间比较一致的情况.数值仿真表明,所提出方法能加快收敛速度,同时降低决策风险.     

基于距离融合的多冲突证据合成研究

冲突证据合成作为研究热点,由于发现Dempster-Shafer合成可能导致悖论,至今仍然没有统一的解决方法.本文提出了一种新的冲突证据合成方法.融合系统中各证据的重要程度可能不同,新方法首先通过融合多证据距离,从而可以更加准确地得到证据距离,进一步通过相关算法转化证据距离为证据权值,权值反映了证据的重要程度,根据权值,对原始的基本可信度分配函数进行重新分配,再通过改进的合成公式,对重新概率分配的证据进行合成,得到合成结果.通过具体的算例比较,说明新方法在合成冲突证据方面具有一定的优越性.     

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     

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.     

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。     

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。     

基于相似系数和Jaccard系数矩阵的证据冲突度量方法

针对传统的冲突度量和Jousselme距离度量出现冲突误判的问题,提出一种相似系数和Jaccard系数矩阵的证据冲突度量方法.该方法通过计算证据之间的相似系数,利用Jaccard系数矩阵将相似系数转化为证据的冲突程度.理论证明和数值计算表明,该方法可以有效地表示证据间的冲突程度.此外,通过典型的算例将提出的方法与其他方法进行对比,结果表明该方法可以全面准确地度量证据间的冲突程度.     

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.     

基于冲突证据距离的DS合成方法研究

为了解决现有对于高度冲突证据的合成方法存在的问题与不足,提出了一种新的合成方法.新方法以相似性质的冲突程度和相似系数为基元,利用改进的KL来计算得到证据距离,通过证据距离和中心证据的关系建立权值,权值反映了证据的重要程度,在已有的基本可信度分配函数中加入权值进行修正.最后通过改进的方法,得到合成结果.通过算例比较,表明新方法的合成结果更为理想,更加符合实际情形.     

证据合成的一般框架及高度冲突证据合成方法

针对D-S证据理论在合成高度冲突证据时会得到有悖常理的无效结果的问题,提出了有效解决冲突须同时修正证据源和合成规则的原则,并给出了证据合成的一般框架;在此框架下,提出了一种新的证据合成方法。该方法首先对证据源进行两级可靠性度量处理,然后再按照合成规则进行合成,最后采用基于Pignistic概率距离计算的权重把冲突系数分配给各焦元,实现对合成结果的合理修正。实验结果表明:该方法能有效地解决高度冲突证据的合成问题,与其他合成方法相比,该方法合成效果更好。     

有效处理冲突证据的融合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观相悖的结果的问题,该文提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了Dempster-Shafer证据理论所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高的优点,首先通过对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,消除证据之间的冲突。仿真试验结果表明该算法能更好地排除干扰,得出符合实际的组合结果,与典型算法相比,该方法在收敛性和可靠性方面体现了优越性。     

有效处理冲突证据的融合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观结果相悖的问题,该文提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了Dempster-Shafer证据理论所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高的优点,首先通过对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,消除证据之间的冲突。仿真试验结果表明该算法能更好地排除干扰,得出符合实际的组合结果,与典型算法相比,该方法在收敛性和可靠性方面体现了优越性。     

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;...     

一种基于相关证据的数据融合算法

根据Dempster-Shafer证据理论和相关证据合成方法，将证据合成算法应用于神经网络分类器中，以提高分类器的分类精度。在UCI数据库的分类中的应用结果，证明了该方法的有效性。     

基于证据理论的证券投资分析方法

文章基于证券市场的多变性和存在诸多不确定性的客观事实,分析了单一证券投资技术方法的弊端,建议用多种分析方法预测证券未来的走势;引入证据理论来处理不同投资分析方法结论存在的差异;将不同的技术分析方法作为独立的证据源,用Dempster-Shafer合成法则对各种方法的结果予以融合,提高了投资分析结果的可靠性和科学性。     

基于明考夫斯基距离的冲突证据合成方法

提出了一种新的证据预处理的冲突证据合成方法.融合系统中各证据的重要程度可能不同,直接利用公式合成可能得到与实际相悖的结论.利用明考夫斯基距离,根据系数的不同分别得到绝对距离、欧式距离和切比雪夫距离,三个距离表示有一定差异,通过融合三个距离得到证据距离,从而可以较准确表示证据的关系.利用证据距离进一步转化为表示证据权重的权值,利用权值对证据进行预处理,从而可以把冲突证据的合成问题进行转化,再通过改进的合成公式,对预处理后的证据进行合成,得到合成结果.最后通过同其它算法的算例比较,说明新方法的在合成冲突证据的方面的优越性.