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根据D-S理论在证据完全对立的情况下失效的原因,考虑证据间基本可信度分配函数(BPA)值在证据中所占比重以及相关程度两个方面对证据合成的影响,在D-S理论框架基础上构建了一种新的多信息融合算法——比亲算法。通过与两篇D-S理论应用论文中的实例进行比较表明:在证据不相对立的情况下,新算法与-S理论应用的结果是一致的;当证据对立时,新算法则具有纠错功能而优于D-S理论。结果验证了这种算法的可行性、有效性及实用性。 相似文献
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作为一种新型的非接触式检测方法,基于红外热成像技术的机载电路板故障模式诊断方法受到越来越多的关注。本文针对传统基于红外热图的电路板故障检测算法中存在的缺陷,提出一种结合红外图像分割、热阻网络、支持向量机SVM(Support Vector Machine)与D-S证据理论的故障检测算法。首先,通过红外图像分割完成目标芯片区域温度提取,应用热阻网络模型对目标区域温度信息进行优化;其次,提取温度信息特征向量分别输入对应的初级SVM诊断模块,输出各故障模式的加权基本概率分配值BPA(Basic Probability Assignment);最后,应用D-S证据理论对各证据体加权BPA进行数据融合,输出融合后的故障诊断结果。实验结果表明,本文算法加强了有效证据体对诊断结果的正面影响,削弱了无效证据体的负面影响,大幅度提高了机载电路板故障模式诊断准确度。 相似文献
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认知无线电网络因主从用户共享频谱资源,具有频谱利用率高的优点,同时对从用户提出了一定的要求.在研究D-S证据理论的基础上,提出了一种新的合作频谱感知方法,对冲突证据源和融合规则进行了修正,并通过模糊度计算公式预估不确定性,重新定义了基础概率分配(BPA)函数.仿真结果表明,同“与”、“或”融合及以往的D-S融合方法相比,所提方法能很好地感知认知无线电网络的空闲频谱,并可作为高斯白噪声(AWGN)信道及瑞利(Rayleigh)多径衰落信道等网络环境的通用频谱感知方法. 相似文献
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用证据理论实现相关信息的融合 总被引:7,自引:0,他引:7
用D-S(Dempster-Shafer)证据理论进行多信息融合有一个严格的要求,即要求各传感器所提供的证据相互独立。这在很多实际场合中却很难实现。本文简要地阐述了基于D-S证据理论的多传感器信息融合算法,提供了一种基于D-S理论的推广方法以解决信息融合的相关性问题。并用机器人的力觉和热觉传感器作实验,对该方法的有效性进行了研究。 相似文献
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D-S证据理论在多传感器信息融合中的改进 总被引:4,自引:0,他引:4
详细阐明了多传感器信息融合的一种方法——D-S证据理论,他是一种处理不确定性问题的有用方法,但是D-S证据理论组合规则的一些不足影响证据理论的应用,通过深入分析,针对该方法的不足提出了一种修正的组合方法,这样不仅能够用于组合冲突比较大的证据,而且能够根据各条证据所包含的不同信息量进行自适应加权组合,改进了基本D-S证据理论的组合准则,提高了其融合性能,并通过实例证明了该方法的有效性。 相似文献
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D—S证据理论在多源数据融合中的应用及改进 总被引:2,自引:0,他引:2
在不确定性处理算法中,D-S证据理论具有较好的应用效果.阐述了D-S证据理论及其在多传感器数据融合中的应用.从改进合成规则和证据源数据两方面对当前的一些改进方法进行了分析比较.提出一种基于冲突强度的证据合成规则,并在Murphy证据平均合成规则的基础上提出一种基于证据间相似系数的证据合成规则,通过实例对这几种方法进行了比较,证明了基于相似系数证据合成规则的有效性. 相似文献
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研究了一种基于D-S证据理论的多证据数据融合决策的开关磁阻发电机(SRG)故障诊断方法。根据SRG电流、电压、转矩三个证据信号进行融合处理,提高了其故障诊断的精确性和可靠性。文章对D-S证据理论在开关磁阻发电机故障诊断中的应用进行了实例分析,结果表明该方法能够有效提高故障诊断精度。 相似文献
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现有的冲突证据组合修正方法仅从证据距离、模糊度等描述信息不确定性的一个或几个方面对证据体的基本概率分配函数进行修正,对证据的关联性考虑不够充分。该文提出基于信息总不确定度的冲突证据组合修正新方法。该文在笛卡尔乘积的基础上定义提出组合总不确定度的概念,并给出根据融合前各证据体总不确定度预测融合后证据体组合总不确定度值域的方法。对冲突证据,利用各证据体总不确定度与组合总不确定度的比值,求出对证据基本概率分配函数的修正权重,再根据Dempster规则进行加权平均组合。信息融合的算例分析结果表明,与现有方法相比,该方法融合结果的总不确定度更小,更有利于融合结果的后续决策分析与数据应用。 相似文献
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在多传感器水质数据融合领域,证据理论是有效的数据融合方法之一,但基本概率分配一般不易确定,从而使数据融合能力难以有效发挥。支持向量机是统计学习理论之上的高级分类算法,具有普适性和全局优化等特点,但输出的基本概率分配有待进一步提高。提出了一种基于证据理论和新型模糊支持向量机相结合的数据融合方法,通过建立基于分类超平面距离的模糊隶属度,训练模糊支持向量机提高传统支持向量机的基本概率分配,并结合证据理论进行海河水质数据融合。通过证据理论分别结合支持向量机和模糊综合评价法与上述方法进行对比实验,经精度、平均绝对百分误差、均方根误差等指标验证,精度提高10. 5%,表明所提方法是一种可靠的多传感器的水质融合方法,较其他方法具有更高的融合精度。 相似文献
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Dempster-Shafer (DS) theory of evidence has been widely used in many data fusion application systems. However, how to determine basic probability assignment, which is the main and the first step in evidence theory, is still an open issue. In this paper, a new method to obtain Basic Probability Assignment (BPA) is proposed based on the similarity measure between generalized fuzzy numbers. In the proposed method, species model can be constructed by determination of the min, average and max value to construct a fuzzy number. Then, a new Radius Of Gravity (ROG) method to determine the similarity measure between generalized fuzzy numbers is used to calculate the BPA functions of each instance. Finally, the efficiency of the proposed method is illustrated by the classification of Iris data. 相似文献
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基于证据相似性度量,该文提出一种冲突性区间证据融合的新方法。首先,定义了扩展型Pignistic概率转换,将区间证据转换为区间型Pignistic概率。利用区间模糊集的归一化欧式距离,求取区间型Pignistic概率之间的相似性,以此确定两两证据间的相似度矩阵,从中获取区间证据的置信度。然后,基于该置信度对原始的区间证据进行加权平均得到新的区间证据,利用Demspter区间证据组合公式对其进行融合。该方法可以有效地减弱高冲突性区间证据在组合规则中的作用,从而减小融合后所得区间证据的宽度,最终可降低决策中的不确定性。最后通过多个典型算例验证了经冲突处理后再对区间证据进行融合,要比直接融合能够产生更为合理和可靠的结果。 相似文献
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针对证据理论应用中基本概率赋值(BPA)生成模型难以确定问题,该文提出一种基于云模型的BPA生成方法。首先基于样本属性的正态云模型构建单子集命题的BPA模型函数,并将复合子集的模型函数表示为高斯函数乘积融合。其次提出一种根据测试样本动态度量属性权重的方法来兼顾信息源的可靠性。最后,用属性权重修正模型函数输出的结果得到BPA。鸢尾花等数据集分类识别实验表明,该方法识别准确性高,且适用于样本较少的情况。 相似文献
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针对Dempster组合规则"一票否决"和现有修正方法主观分配冲突信息的缺点,提出一种全新的证据组合方法.新方法直接利用定义的互补证据进行融合,不再采用Dempster组合规则中的纯乘性策略组合证据,成功解决了"一票否决"问题.并将冲突信息转化为证据权重融入组合规则进行直接融合,不再主观分配其信度.新的组合规则是一类广义的加性集成算子,既满足交换律又满足结合律,既能够直接组合单类证据,也能够基于TBM组合复合类证据.通过多传感器融合识别算例,验证和对比分析了新的组合规则的优势. 相似文献