基于局部冲突分配策略的DST算法研究

为有效克服证据理论(DST)组合规则存在的小足,提出一种基于局部冲突分配策略的DST改进算法.首先根据证据距离获得各个证据的相互支持度,并将支持度归一化为证据的相对可信度;然后通过分析局部冲突产生的原因,将冲突信息只分配给产生冲突的焦元,且分配给焦元的信息取决于证据之间焦元的信任度和相似度.实验结果表明,所提出的算法提高了证据合成结果的可靠性与合理性,可有效地解决高冲突证据融合的问题.     

基于平均偏离度的证据组合方法

Dempster-Shafer证据理论广泛应用于信息融合中, 但是在证据高冲突情况下基于经典D-S证据组合规则的融合结果存在反直观的问题。针对这一问题, 提出一种基于平均偏离度的证据组合方法。首先引入证据距离函数获得各证据体的相互支持度, 并将支持度归一化为证据的信任度。对所有的证据进行信任度加权平均, 获得一个参考证据。然后利用该参考证据对各个原始证据进行偏离度的判定及修正。最后利用Dempster-Shafer规则完成证据的组合。实验结果表明, 新方法提高了融合结果的可靠性和合理性, 可以有效地处理高冲突证据。     

基于焦元支持度的合成规则

为了有效地融合高度冲突的证据,本文在焦元相似度和矛盾焦元的基础上提出了一种新的证据组合规则.该规则综合了Dempster-Shafer证据理论及加性融合两者的优点,首先从焦元冲突程度的角度对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,从而消除证据之间的冲突.为了避免计算量过大的现象将焦元分为矛盾焦元和正常焦元两部分....     

冲突再分配DSmT及解决证据间矛盾的新方法

ＤＳｍＴ 在处理多证据信源融合时,存在冲突焦元置信指派不合理增长,主焦元基本置信指派不合理收敛的问题,使决策困难．首先分析问题产生的原因,对ＤＳｍＴ 组合公式给出了改进意见,提出一种冲突再分配的ＤＳｍＴ 组合公式;然后针对多证据融合时证据间存在矛盾的问题,提出一种基于冲突率的折扣算法,修正置信指派．算例分析表明,采用上述算法可使主焦元基本置信指派得到合理收敛,冲突焦元得到合理处置,融合结果有利于决策．     

改进D-S证据理论在电动汽车锂电池故障诊断中的应用

针对电动汽车电池系统的故障采用基于神经网络的改进D-S证据理论组合规则完成诊断过程。为了避免单一途径的诊断可能造成故障漏检误检的状况,决策层采用D-S证据理论组合规则来确定基于BP网络和RBF网络两种故障诊断算法结果。然而为了克服D-S证据理论处理高度冲突证据的缺陷,本文提出了一种基于神经网络改进的D-S证据理论组合规则。首先,采用神经网络对电池故障进行初步诊断,结合网络诊断准确率来分配不确定信息并构造证据体,又引入了证据间的支持矩阵来确定新的加权证据体。然后,把各个焦元的信任度融入D-S证据理论组合规则,从而融合神经网络证据体及新加权证据体。最后,依据决策准则确定锂电池系统的故障状态。通过仿真实验验证了本文提出的改进D-S证据理论融合诊断方法在电动汽车锂电池故障诊断中的有效性。     

一种基于焦元解耦和PCR6证据推理方法

证据推理适用于无先验信息情况下的信息融合,在不确定性的表示、融合方面有明显优势。提出一种基于焦元解耦和第六类比例冲突分配规则（PCR6）的证据推理方法,在各证据源中利用Smarandache编码得到各焦元的单调布尔函数,将冲突焦元、不确定焦元及混合焦元分配到相应的单原子焦元上,再利用PCR6进行融合。通过数值算例仿真表明：提出的方法充分考虑冲突焦元、不确定焦元及混合焦元对融合结果影响,与直接利用PCR6融合相比,减少了推理结果中不确定、冲突焦元的融合。融合过程简单,融合结果更直观、合理,便于判决。     

基于焦元相似度的证据理论合成规则

针对证据合成过程中的冲突分配不合理、"一票否决"以及鲁棒性差等问题,提出焦元距离和焦元相似度的概念,并给出焦元距离矩阵和焦元相似度矩阵的定义.在此基础上,将证据合成分解为相关性证据合成与冲突性证据合成两个部分,建立一种基于焦元相似度的证据理论合成规则,并进行理论证明.对比实验表明,该规则可以合理地对冲突证据进行分配,有效避免"一票否决"现象,同时具有较好的鲁棒性.     

一种新的证据融合方法及在目标跟踪中的应用

为了有效融合高度冲突的证据,本文在余弦相似度和K-L距离基础上提出一种证据自适应融合方法.首先联合余弦距离和经典冲突系数定义了一种新的证据冲突衡量标准;然后利用K-L距离获得待组合证据的权重,提出一种基于序贯式的证据组合方法.而后考虑到Dempster组合规则可以有效融合低冲突证据,为使新的组合方法和Dempster组合规则发挥各自的优势,提出了一种组合规则自适应切换的融合方法.最后基于AMI语料库对本文融合方法的有效性进行了验证.实验结果表明:相比传统的证据理论融合方法,本文方法具有较好的准确性和稳定性,可满足视频跟踪的应用需求.     

基于相似度动态修正的冲突证据组合方法

针对信息融合中冲突证据组合时易出现的一般冲突、一票否决和鲁棒性等常见问题,有两类改进策略:一类修改DS(Dempster-Shafer)组合规则,另一类修改证据源模型.提出一种基于封闭世界的修改模型方法.引入Jousselme距离函数来量化焦元属性及证据之间的相互关联性,进而计算各证据的支持度.对证据支持度进行加权平均后得到参考证据,利用该参考证据对各原始证据进行不确定性判定,获得各原始证据与参考证据之间的大小相似度和方向相似度.在此基础上建立一个相似度动态修正模型,利用DS组合规则进行证据组合,对动态修正模型的多组组合结果求平均作为最终结果.通过仿真实验验证所提出方法的有效性和合理性.     

基于模型修正的冲突证据组合新方法

针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法．给出了证据之间焦元距离的定义,在此基础上计算各个证据的支持度．对所有证据进行支持度加权平均,获得一个“参考证据”．利用该参考证据对各个原始证据进行不确定性判定及修正,并利用Dempster-Shafer合规则进行证据组合．仿真实验表明,该方法能够有效地处理冲突证据,可...     

An improved evidence fusion algorithm in multi-sensor systems

Multi-sensor information fusion plays an important role in practical application. Although D-S evidence theory can handle this information fusion task regardless of prior knowledge, counter-intuitive conclusions may arise when dealing with highly conflicting evidence. To address this weakness, an improved algorithm of evidence theory is proposed. First, a new distribution distance measurement method is first proposed to measure the conflict between the evidences, and the credibility degree of the evidences can be obtained. Next, a modified information volume calculation method is also introduced to measure the effect of the evidence itself, and the information volume of the evidences can be generated. Afterwards, the credibility degree of each evidence can be modified based on the information volume to obtain the weight of each evidence. Ultimately, the weights of the evidences will be used to adjust the body of evidence before fusion. A numerical example for engine fault diagnosis exhibits the availability and effectiveness of the proposed method, where the BPA of the true fault is 89.680%. Furthermore, an application for target recognition is given to show the validity of the proposed algorithm, where the BPA of the true target is 98.948%. The experimental results show that the proposed algorithm has the best performance than other methods.

     

基于冲突表示的冲突证据融合方法

为有效解决冲突证据的组合问题,文中提出一种证据组合方法.该方法首先在一种新的冲突表示的基础上,量化证据之间的关联性,进而计算各个证据的权重,并与平均权重进行比较,识别出冲突证据或较低可信度证据.对冲突证据或较低可信度证据进行折扣修正,最大限度地利用原始证据源信息,最后利用D-S组合规则进行组合.仿真实例结果表明,该方法与其它典型方法相比体现出良好效果,收敛快、可靠性高.     

基于证据可信度的证据合成新方法

Dempster-Shafer理论合成高冲突证据时结果不合常理, 许多改进方法能较好地解决这一问题, 但证据比较一致时, 这些方法性能相对于Dempster-Shafer合成规则较差. 鉴于此, 提出了一种基于证据可信度的证据合成方法.首先建立一个证据距离矩阵, 之后求出系统中各证据到证据集的均方欧式距离, 通过引入可信度函数来获得证据源的可信度因子"并对证据源进行修正, 最后使用Dempster-Shafer合成公式对修正后的证据加以合成. 数值实验结果 表明, 改进后的方法不仅适用于证据高冲突情况, 而且也适用于证据比较一致的情况.     

D-S证据组合规则下的修正系数的研究

针对使用冲突系数辨认证据冲突存在的不足,将Pignistic概率距离转换为证据的可信度,再将证据的可信度和虚假度结合起来,构造一个新的修正系数,然后利用新的修正系数来折扣基本可信度分配函数。最后,利用D-S证据组合规则对修正后的证据进行合成。数值算例分析的结果表明,改进后的证据组合方法得到的结果具有收敛速度快和鲁棒性好的特点,同时保持了D-S组合规则的优良性质。     

基于新的证据冲突衡量的加权证据融合方法

对冲突证据使用Dempster-Shafer 证据理论进行融合的前提是对冲突证据作出正确衡量, 确定证据之间冲突的程度. 在分析现有的冲突衡量方法基础上, 提出一种基于新的证据冲突衡量的加权证据融合方法. 该方法通过相似性测度来衡量证据间的冲突程度; 然后确定各证据的可信度, 再加权修正证据; 最后用Dempster 组合规则进行融合. 算例表明, 该方法能正确衡量证据冲突程度, 有效地解决冲突证据的融合问题, 提高收敛速度和精度.

     

基于置信距离的冲突证据合成方法

雷达目标识别中多源信息融合面临各种不确定冲突信息。为此,提出一种基于置信距离的冲突证据合成方法。在不改变D-S证据组合规则的前提下,考虑到证据之间的关联性,通过计算证据间的相似度和可信度,利用可信度的加权平均来代替冲突证据,从而消除冲突证据并进行信息融合。仿真实验结果证明,该方法能有效进行冲突证据的合成。     

改进证据分类合成方法在农作物生长环境评估中的应用

针对传统DS证据理论存在处理冲突证据的不足,基于证据间的相似度引入了信 息熵属性,修正了证据分类属性,结合证据间相似度属性将证据集重新划分为可信度高证据 、一般性证据和冲突证据,对分类的证据集赋予不同的重要性系数,并加以修正改进。改进后使得一般性证据和高冲突证据向可信度高的证据意见靠拢,最后利用DS组合规则对于修正后的证据进行合成。针对农作物生长环境中多个传感器获取的数据构造其所对应证据的基本概率分配函数,利用模糊理论对基本概率分配函数进行取值。实验采用各类传感器测得的真实数据集进行实验,结果表明改进的方法既能够很好地解决冲突问题,同时能降 低证据的不确定性。     

基于加权D-S证据理论的分布式多传感器目标识别

针对分布式多传感器环境下的目标识别问题，提出了一种基于加权D-S证据理论组合规则的决策融合方法。分析了多传感器目标识别系统的信息模型，指出传感器的决策可信度由其被支持度及与目标间的距离确定。将该可信度体现为加权D-S证据理论组合规则中的证据权值，综合考虑传感器支持度及其与目标距离，给出了权值确定方法。仿真实验证明方法提高了融合效率，可较快完成识别任务。