一种新的基于置信距离的冲突证据融合方法

针对传统DS证据理论在处理高冲突证据融合所存在的不足,提出了一种新的冲突证据加权融合方法.该方法充分考虑证据本身的特性和证据间的关系,先引入证据熵来评价证据的质量,对证据进行预处理,再应用证据间的距离计算证据的相似度和证据权重,最后对修正后的证据进行融合.数值算例表明,该方法能够有效地处理高冲突证据融合问题,相比其他改进算法,具有较好的收敛速度和较小的计算量.     

Some notes on betting commitment distance in evidence theory

The distance of evidence, which represents the degree of dissimilarity between bodies of evidence, has attracted more and more interest and has found extensive uses in many realms. In this paper some notes on a widely used distance of evidence, i.e., betting commitment distance, are provided, including the arguments on the rationality of its definition, some misuses and some counter-intuitive behaviors of betting commitment distance. Several numerical examples are also provided to support and verify our arguments.     

新的证据冲突度量方法

为了解决证据理论在处理高度冲突证据时会出现的失效问题,研究了证据冲突的度量和表示方法.首先,证据距离作为一种主要的证据冲突度量方法,通过分析各种证据距离的不足,定义一种新的概率距离,并结合Jousselme距离来描述证据之间的差异性.其次,由于证据距离无法完全代表证据冲突,根据模糊交叉熵的概念,定义了基本概率指派(basic probability assignment,BPA)交叉熵来表示证据之间的散度.再次,通过Hamacher T–余范融合证据距离和证据散度两个方面,提出一种新的证据冲突度量方法.最后用数值算例验证了该方法的有效性.     

基于证据距离和不确定度的冲突数据融合算法

Dempster-Shafer证据理论广泛应用于信息融合的许多领域。但是,当使用证据理论对高度冲突的数据进行融合时,此时会出现有违常理的结果。为了解决冲突数据融合的问题,提出了一种基于证据距离和不确定度的冲突数据融合方法。通过证据距离计算证据之间的相对距离,将证据分为两种类别：可信证据和不可信证据。再应用新提出的信度熵对证据不确定度进行度量,对每个证据分配相应的权重,再根据权重对每个证据的基本信度值进行修正,再运用Dempster融合规则对修正后的信度进行组合得到最终全局信度值。通过算例实验,与其他几种经典的数据融合算法进行对比,仿真结果证明算法能够有效地解决数据冲突的问题。     

基于相容性距离的冲突证据合成方法研究

针对传统证据理论中高度冲突证据组合出现反直观结果的问题,提出了一种基于相容性距离的冲突证据合成方法。分析了证据理论存在的三个方面问题和各种改进方法的特点,通过欧式距离建立了证据距离和相容性测度矩阵,对接受度归一化后计算出相容因子来对冲突概率进行加权分配。数值算例验证了改进合成公式的有效性和合理性。     

D-S证据理论在导弹健康状态评估中的应用

科学评估导弹健康状态有助于合理安排维修和保养任务,达到事半功倍的效果.基于D-S(Demp-ster-Shafer)证据理论的导弹健康状态评估模型,结合证据自身的有效性和证据之间的联系,首先利用熵权法确定指标的权重并突出状态较差的参数,利用岭形分布隶属度函数求出各个证据的基本概率分配,在此基础上对基于证据距离的证据可信...     

多传感器冲突信息的加权融合算法

针对在多传感器目标识别系统中,DS规则对高冲突信息融合结果不合理的问题,提出了一种新的加权融合算法.在多源证据信息融合时,首先根据两证据距离大小来确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量作为证据的权重向量,然后确定各证据的相对折扣因子,并修正证据信息,最后用DS规则融合.通过实验仿真对比分析了多种方法的融合效果,表明了新方法可以较好的解决高冲突信息融合的问题.     

开放识别框架D-S合成规则研究

通过引入开放识别框架的概念,运用证据距离和反映证据冲突分配权重的证据冲突强度,提出了一种证据合成的有效方法,该方法能明确区分识别框架的完备性,判断是否需要开放原识别框架。最后,通过实例验证了该方法的合理性与有效性。     

一种改进的基于权重系数的证据合成方法

针对D-S证据理论在多传感器目标识别系统中对证据高度冲突时会产生有悖于常理的结果的问题进行了研究,对现有的方法基础上给出了一种改进的融合算法。该算法通过引入证据可信度门阈值提高了证据合成的可靠性和合理性,可得到更为理想的合成结果。最后通过算例比较表明:该改进算法的有效性。     

基于证据距离和矛盾因子的加权证据合成法

针对Dempster-shafer (DS)理论直接对高冲突证据合成时会有融合结果不合理的问题,本文提出了一种加权证据合成法.在多个证据融合时,该方法综合利用证据距离和矛盾因子表示证据冲突.并根据各证据与其它证据的冲突程度确定其权重系数,基于此又分别采用两种适用于不同情况的方法对证据基本置信指派函数修正,然后用DS规则合成.算例实验表明了本文方法对高冲突证据融合的有效性,并且其融合结果还具有良好的收敛性.     

非单点证据体数据融合的Dempster组合规则适用性评价方法

针对待融合的证据体包含基本概率分配值相差较大的非单点证据时,基于pignistic距离的Dempster组合规则适用性评价方法判定结果存在模糊性甚至不准确的问题,提出了一种表示证据体之间关联性的改进pignistic距离,并将改进的pignistic距离与经典冲突系数相结合,提出了对Dempster组合规则适用性评价的新方法。在新方法中,定义了一种新的证据体冲突衡量系数用于判定Dempster规则的适用性。当经典冲突系数为0时,新系数与改进pignistic距离一致;当经典冲突系数不为0时,新系数与改进pignistic距离和经典冲突系数之和的平均值一致。算例分析的结果表明,与基于pignistic距离的Dempster规则适用性评价方法相比,新的基于改进pignistic距离的Dempster组合规则适用性评价方法有较好的适用性和合理性。     

基于冲突系数和pignistic概率距离的改进证据组合方法

针对单一使用冲突系数描述证据冲突存在的不足,从冲突系数和pignistic概率距离2个组合元素的角度出发,在冲突系数和pignistic概率距离形成的平面直角坐标系中,通过计算证据源对应的点到直线的距离表征证据之间的冲突,将冲突信息转换为支持信息,通过权重系数修正证据源,采用Dempster组合规则合成.通过算例分析和对比,证明了改进证据组合方法的可行性和优越性.     

DS 证据理论研究进展及相关问题探讨

在对证据理论的建模、推理、决策到评估各层面最新进展梳理的基础上, 针对证据理论现有研究中存在的 一些问题、混淆和误解, 结合仿真算例进行了分析和探讨, 包括据理论与概率论的关系, 证据冲突与反直观结果的 关系, 证据距离的定义以及证据理论的评价准则问题等. 最后对证据理论的发展方向进行了展望. 该研究旨在为人们正确理解和使用证据理论提供参考和借鉴作用.     

一种有效解决D-S理论冲突证据合成的方法

针对标准D-S证据理论中存在的冲突证据合成问题,提出了一种冲突证据加权的方法。该方法将各个传感器的基本概率赋值映射到多维空间中的某个点,计算任意两点的欧氏距离,利用平均距离确定证据的权重,采用哈夫曼树对证据加权平均后再利用D-S合成规则实现信息的融合。实例论证了该方法的有效性,它能有效解决冲突证据合成的问题。     

多证据源冲突的组合度量方法

具有不同特性的证据源,利用现有的冲突度量方法得到的冲突值存在效果不理想的情形。因此,针对现有的冲突度量方法进行分析研究,采用将冲突度量方法两两组合的思想,提出了一类冲突度量方法。利用实例分析几种常用冲突度量方法的特性;描述组合度量方法的实现思路,对组合度量方法中证据理论的适用范围进行讨论。算例结果表明,新方法能够更加有效地判断证据源间的冲突程度,从而使证据融合过程中证据理论的选择更加准确。     

基于加权证据距离的高度冲突证据组合方法

为了有效融合高度冲突的证据,以Murphy方法和邓勇加权平均法为基础,提出了一种新的基于加权证据距离的证据组合方法。用Murphy方法确定各证据体的权重,采用修正的City Block距离加权平均求证据间的两两距离,进而获取各证据被其他所有证据支持的程度,归一化各证据的总支持度作为该证据的权重,对多源证据加权平均后再利用Dempster组合规则实现信息融合。实验结果表明,该方法能够更加有效快速地识别出目标,拥有更快的收敛速度。     

基于决策距离测量的D-S证据理论冲突处理方法

D-S(Dempster-Shafer)证据理论作为不确定性推理的有效工具,广泛应用于多传感器信息融合领域[1]。而D-S证据理论在证据高度冲突时,应用D-S合成规则可能得到有悖常理的结论。针对这一问题,从分析引起D-S冲突问题的原因入手,引入决策距离测量概念求取高度支持的最大传感器连接组,剔除互不支持的传感器信息,在此基础上应用D-S证据合成规则进行多传感器信息融合。实例表明,该方法能够克服D-S冲突问题,保证信息融合结果的准确度。     

基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统

针对室内环境因子多且相互作用关系复杂,影响室内环境舒适度的控制精准决策,设计了一种基于改进D-S证据理论的室内环境控制决策系统。首先采用箱线图法和均值替代法检测修复异常采集数据,然后利用距离自适应加权融合算法实现同类传感器数据一级融合,最后利用改进D-S证据理论算法,实现全局融合决策。实验结果表明,改进D-S证据理论算法能够有效避免冲突证据带来的融合决策误差,系统可以实现室内环境控制的精准决策,融合决策精度高,具有一定的推广应用价值。     

一种证据距离量化及传感器可靠度确定的新方法

为解决传统传感器可靠度确定方法中存在的一定条件下证据间距离量化结果不合理的问题,基于信息粒度理论提出了一种新的证据距离--认知距离,并以此提出传感器可靠度的计算方法,用可靠度决定的折扣因子对证据进行折扣,最后使用DS证据理论对修正后的证据进行融合.仿真实验表明,与几种代表性的基于传感器可靠度的融合方法和证据理论及其改进方法对比,本文方法在不同情况下均具有良好性能.     

证据合成的一种新的改进

在肖明珠等人提出的改进的相关证据合成公式基础上,指出其不足,并给出了改进的方法.而后又举了例子对两个方法进行了比较.