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。     

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。     

基于焦元距离的冲突证据组合规则

由于Dempster-Shafer理论(Dempster-Shafer theory, DST)组合规则归一化计算导致冲突信息的不合理分配,使得处理高冲突证据时常常得到违背直觉的合成结果,因此在很大程度上制约了它的应用。提出了一种基于焦元距离的冲突证据组合规则,首先通过定义焦元距离的概念来获得证据源的权重因子,并引入了焦元置信指派的数学期望和方差关系来定义证据焦元的信任度和相似度,通过分析局部冲突产生的原因,利用冲突焦元提供的信息将冲突信息进行局部分配。实验结果表明,新的组合规则不但可以有效地解决高冲突证据融合问题,而且在最差的融合顺序下也能得到合理的融合结果。     

一种改进的D-S证据合成方法及其应用

针对高度冲突证据的合成问题,分析了传统Dempster组合规则及其改进方法的不足,提出了一种新的冲突证据合成方法。该方法首先计算证据之间的距离矩阵和相似度矩阵,然后计算各证据获得其它证据的支持度,将支持度归一化处理得到各证据的可信度,最后基于可信度采用加权平均的方法将证据冲突概率分配给各个命题。数值算例结果表明,该方法减小了冲突证据在组合规则中的作用,有效地降低了干扰信息的影响,能够得到合理的融合结果。     

证据冲突下D-S融合算法的改进

针对D-S证据理论在处理高冲突证据时会出现悖论这一情况,在D-S理论框架下,给出冲突程度的判别方法,并提出一种改进的相对加权融合算法.该算法根据证据距离来确定证据的相互支持度,并以证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量为证据的权重向量,并求得各证据的相对折扣因子,对各证据信息进行折扣处理后用D-S规则融合,消除了信息冲突环境下D-S合成法则悖论.为验证改进算法的有效性,给出了仿真分析,验证了该算法在证据冲突的情况下能有效地减小冲突对组合结果的影响,降低了决策风险.     

基于D-S证据理论的工程投标决策研究

工程投标决策是一类典型的具有不确定性、不完备信息的多属性决策问题。证据理论能够处理“不确定性”和“不完备性”，并能基于合成法则进行信息合成。探讨了不确定信息的定量描述及规范化、信度函数的表达方法等问题，探讨了基于Dempster-Shafer合成法则的证据组合理论，提出了用于求解不确定多属性投标决策问题的D-S证据理论二级递阶推理决策模型。最后实例验证了该方法的可行性、有效性和实用性。     

基于D-S融合证据的决策新方法

针对现有基于D-S融合信息进行决策存在的问题,提出一种基于不确定融合证据的决策方法.该方法结合基元属性和非基元属性进行决策.首先给出了对候选决策集进行精简的原则,建立了焦元属性对目标决策属性的属性层面支持度以及证据层面支持度计算模型;然后对决策属性的决策向量、决策矩阵、理想状态向量进行定义,给出决策属性总体支持度的计算方法;最后对多源目标识别融合结果进行决策分析.结果证明了该方法的合理性与有效性,它同时具有对高冲突证据融合结果与低冲突证据融合结果的决策能力.     

基于粗糙集与证据理论的决策规则合成方法

如何根据规则进行决策是决策规则应用必须解决的核心问题之一。针对该问题,提出了一种决策规则的合成方法,为根据多条规则进行决策提供了崭新的思路。首先,获取规则,计算支持度、信度等信息;然后,将规则信度转换为可信度分配,综合属性重要性和规则支持度两方面因素,计算可信度分配的权重;最后,运用证据理论对可信度分配进行合成。实验表明,规则合成方法能够对决策规则,尤其是冲突规则进行有效合成,得出可靠的决策。     

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。     

虚拟环境中多Agent决策的冲突证据合成研究

研究了虚拟环境下基于知识融合的多Agent仿真决策中的冲突证据合成,认为传统的Dempster-Shafer证据组合规则导致悖论的主要因素是归一化因子,使结果产生了误差。对该规则进行了形式变换,分解了归一化因子,把Dempster-Shafer分为两项之合,其中第二项含有未知项。文中首次提出了融合误差的概念,引入误差函数项和全局平均支持度,这两项与未知项相关。采用等效的方法,提出了一种改进的证据组合规则,与变换后的Dempster-Shafer规则形式上一致,仅把误差赋给了未知项。理论分析和实验表明,新的合成规则得到了合理的融合结果,产生的误差最小。最后给出了一个高速贴标机的多Agent仿真决策的实例说明新组合规则的有效应用。     

基于模糊理论与D-S证据理论的FMEA方法

针对传统故障模式及影响分析(failure mode and effect analysis, FMEA)中主观性较强以及权重分配不够合理的问题,提出基于模糊理论与Dempster-Shafer (D-S)证据理论的FMEA方法。首先,参考软件FMEA方法,将故障被检测度引入到硬件FMEA方法中,并应用模糊理论建立模糊评定等级及对应模糊数。其次,提出基于D-S证据理论的专家赋权法合理分配权重。最后,基于风险优先数(risk priority number, RPN)得出各故障模式的风险排序。案例分析表明该方法可以根据评估偏差量来科学地分配权重,使得评估结果更合理、RPN值更准确、故障模式风险排序更客观。该方法能够满足实际需要,在工程实践中值得推广应用。     

基于粗糙集和D-S证据理论的设备技术状态评估

针对设备技术状态评估中存在着不确定性,建立了基于粗糙集理论和D-S证据理论的设备技术状态评估模型,以提高评估的准确度,降低不确定性。首先利用粗糙集理论的知识约简功能来优化设备技术状态评估指标,其次采用D-S证据理论来组合优化过的指标,最后采用基于基本可信度分配的决策来获得设备的技术状态类别。以汽轮鼓风机为研究对象,详细描述了基于粗糙集理论和D-S证据理论的设备技术状态评估方法,并进行实例计算。实例表明采用粗糙集理论,优化了评估指标,减少了数据收集;采用D-S证据理论,进一步综合各指标,并能计算出评估结果可能存在的不确定性量。     

多传感器自动目标识别中的冲突证据组合方法

针对决策级信息融合中的冲突证据组合问题进行了深入的研究。在对现有组合算法分析的基础上,提出了一种新的冲突证据组合的方法。该方法首先计算证据之间的相似度矩阵,其次计算各个证据之间的可信度,最后采用归一化的可信度对证据进行加权平均,再进行n-1次DS组合。仿真实验结果表明,此方法可有效地处理冲突证据,得到合理的融合结果。     

基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法

将红外图像中的小目标检测视为基于多图像特征的像素分类问题,提出了一种基于D-S证据理论的红外小目标融合检测方法。该算法首先提取双色红外成像系统中各传感器图像的图像特征,采用D-S证据理论中的基本概率分配函数对传感器图像中的像素进行基于多图像特征的分类,得到各传感器的目标检测基本可信度图;然后应用正交和规则复合来自各传感器的目标检测判决证据,获得整个系统的目标检测基本可信度图;最后根据决策规则输出最终目标检测结果。实验结果显示,该算法能在较大程度上降低目标检测过程中的不确定性,提高了系统的检测性能。     

一种基于能量函数的证据合成算法

传统证据合成的计算量会随着证据个数急剧增加,限制了DS证据理论的广泛应用。从减少参与证据合成的焦元数量出发,提出了一种改进的DS证据理论的实用算法,以解决DS证据理论的实用化问题。该算法以焦元的能量函数、证据的平均能量函数作为选择抛弃焦元和剩余焦元的标准,同时将抛弃焦元的基本概率赋值重新分配给与之具有嵌套关系或相交关系的剩余焦元。该算法保留了抛弃焦元在证据合成过程中的生存权利,充分考虑了计算量和准确性。通过实例比较了该算法与其他几种近似算法的性能,验证了所提出算法的有效性和合理性。     

基于灰色关联系数和D-S证据理论的区间数投资决策方法

主要研究投资方案的指标值为区间数时的投资方案选择问题.定义了效益型和成本型指标下的理想属性区间数,并且通过理想属性偏离度定义把指标值为区间数的矩阵转化为以理想属性偏离度为测度的矩阵,把不确定性问题转化为确定性问题处理.在此基础上把灰色关联分析方法与证据理论相结合,构造了一种新的信息不确定度提取方法和基本概率分配函数,探讨了不同子集间信度函数和基本概率分配函数之间的数量关系;通过对各投资方案对应于不同指标下基本概率分配函数的确定,利Dempster法则进行信息融合, 确定最佳投资方案. 算例结果表明,文中提出的方法可以得到满意的决策结果并显著降低决策的不确定性.     

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。     

D-S证据理论中的证据组合

Dem pster证据组合规则在 D- S证据理论中将几组相互独立的证据融合 ,得到一组新的证据。Dempster证据组合规则在 D- S证据理论中起着十分重要的作用。在对 Dempster证据组合规则进行分析的基础上 ,提出了一组更加一般化的证据组合规则 ,即证据的逻辑运算及基于相似性加权的证据组合规则。它们具有与Dempster证据组合规则不同的性质和应用背景