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.     

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.     

基于改进证据理论的群决策专家意见集结方法

针对Demsper组合规则无法有效集结群决策中高冲突专家意见的局限,提出了利用冲突系数和Jousselme距离综合表示证据冲突程度进而通过证据冲突度计算专家客观权重的方法,采用经典的Demsper组合规则对经权重修正后的专家意见进行了集结;提出了一种新的可能度计算公式及基于可能度的信任区间的决策方法。数值实例表明:提出的方法可以有效集结高冲突专家意见,与几种改进方法相比收敛效果更好。基于可能度的信任区间法与最大信任函数法和最大似真函数法相比,决策结果更加科学。     

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。     

基于多准则的组合预测模型权重研究及其应用

针对传统组合预测模型大多是通过建立单一准则方程进行优化,而没有更好地考虑各单一模型之间互支持信息带来的不确定性问题,建立基于多准则的组合预测模型权重确定算法。首先,通过建立区间数模型构建样本区间距离并进行相关折算归一化生成样本的基本概率分布BPA(basic probability assignment),作为单一预测模型的初级权重;然后,通过对D-S证据理论进行改进,建立证据可信度、证据精度和证据自冲突系数3个准则分别用于评价单一模型自身精度及其之间互相支持信息,通过对3个准则排序得到综合排序值作为单一模型初级权重的权重调整系数;最后,综合多时刻数据归一化后确定单一模型的最终权重用于组合预测。研究结果表明:经过权重调整后的组合预测精度得到显著提高,且经过调整系数R调整后的不变权组合预测模型最优。     

基于秩相关系数的证据合成方法

针对传统Dempster-Shafer证据合成方法合成冲突证据时,会出现相悖结论的问题,提出了基于秩相关系数的冲突证据合成方法。方法利用证据冲突信息,通过秩相关系数得到证据间的相关程度,通过算法步骤顺序求解证据距离以及权重系数,根据权重系数对证据进行重新概率分配后,完成证据预处理过程,最后用改进的合成规则,完成再分配证据的合成。具体的证据实证验证了算法在合成冲突证据方法具有最优结果,且和推理一致,可以很好地用于证据合成。     

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.     

证据距离的选取对冲突证据组合影响的研究

为了研究证据距离的选取对冲突证据组合的影响,提出一种将不同的证据距离度量方式应用在加权证据组合中的对比方法。首先采用不同的证据距离度量方式得到证据相似度,依据证据相似度求得证据可靠度,之后用证据可靠度对证据进行加权求和得到平均证据,最终对平均证据进行证据组合,对比在不同的证据距离度量方式下上述证据组合过程的合理性,得到适合加权证据组合中权重生成的距离度量方式。采用4个算例,对不同的证据距离度量方式下求得的证据可靠度、平均证据和证据组合结果进行分析比较,实验结果表明,与其他证据距离相比,利用该方法选出的证据距离能够更有效地体现证据之间的差异性,所求取的证据可靠度与实际情况更为贴合。     

一种基于证据综合权重折扣的加权平均法

针对一类具有不同重要性与可靠度的证据融合问题,将证据静态权重与体现证据间相似性的动态权重结合起来,提出了一种基于证据综合权重折扣的加权平均法.首先,根据证据的先验信息即静态权重以及证据间的相似性,计算经静态权重折扣的各证据与其加权平均的距离而获得的证据的动态权重,再将静态权重与动态权重综合形成证据的综合权重.然后,将综合权重作为折扣因子建立具有信任折扣的证据推理模型.最后,利用加权平均法对修正后的证据进行组合.该方法能有效处理高冲突证据的融合,算例结果验证了所提方法的有效性.     

基于信度函数的冲突证据组合新方法

为了有效地处理冲突证据,提出了一种基于信度函数的新方法.设计了一个证据信度函数,并用此函数来计算证据之间的后验权重分配.给出了先验权重和后验权重的合成方法,从而得到最终权重分配.采用最终权重对现有证据进行加权平均,并采用Dempster-shafer组合规则进行融合,从而得到最终融合结果.与其他方法相比,该方法考虑的因素更全面、适用性更强.实例表明,该方法能够比其他方法更快、更有效地识别出目标.     

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。     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

一种改进的证据推理组合规则

提出了一种新的证据理论组合规则，综合考虑了支持信息和冲突信息对合成结果的影响。在求出各个证据之间局部冲突之后，利用各个证据的可信度得到系统的全局冲突；以全局冲突作为参量定义了一个冲突证据有效性系数，该系数反映了冲突信息对最终融合结果的影响。算例验证结果表明，新的组合规则能够有效地处理证据中的冲突信息，得出合理的融合结果。     

基于双重中位数绝对偏差的证据加权组合方法

Dempster-Shafer证据理论目前已被广泛应用于大数据时代的各行各业,但是当该理论应用在高度冲突的证据源进行融合时,往往会产生一些有悖直觉的结果,具有一定的局限性.为了解决这一问题,该文提出了一种基于双重中位数绝对偏差(MAD)检测和一种新的证据加权组合改进方法.首先通过MAD算法检测出异常证据,再使用这组证据的平均值对异常证据进行修正,然后使用新的证据加权组合方法对证据加权平均后得到最终结果,最后通过随机模拟实验和具体的算例实验,并与其他几种经典的证据合成规则进行比较.仿真结果表明该文提出的方法能有效地解决高度冲突的证据融合问题.     

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.     

基于内容信任的Web信息可信度验证方法研究

Web已经成为人们获取信息的重要来源,但Web上的信息并不都是真实可信的. 因此,如何帮助用户快速判断Web上大量信息的可信性成为一个亟待解决的问题. 文中提出一种基于内容信任的方法用以验证Web信息的可信程度. 采用条件随机场模型进行Web信息的主题提取,利用提取的主题在Web上搜集候选证据,并利用时效性、主题相关度等特征验证候选证据的可靠性,最后进行可信度计算. 实验结果表明提出的方法对评价Web信息的内容可信度是有效可行的.