基于信任度和虚假度的证据组合方法

D-S证据理论在信息融合领域有着广泛的应用,但使用Dempster组合规则对高冲突证据进行合成时可能会得到反直观的结果,在应用中也存在“一票否决”的问题,为解决这些问题,提出一种改进的基于证据信任度和虚假度的证据加权组合方法。首先在证据相关系数的基础上定义了证据信任度,再结合证据虚假度的概念来确定各原始证据的权重,依此权重系数对各证据进行加权平均后利用Dempster组合规则对加权平均证据进行组合。数值算例表明,该组合方法可实现冲突证据的有效融合,与其他方法相比该方法具有更好的收敛性。     

一种基于局部冲突分配的DST组合规则

 冲突证据融合是信息融合中一个非常重要但始终没有很好地解决的问题.本文从选择有效的冲突衡量参数的角度出发,分析了悖论与证据冲突的关系,给出了新的冲突衡量参数,并基于此参数提出了一种新的基于局部冲突分配策略的证据推理组合规则.大量实例表明,提出的证据推理组合规则能够解决现有的证据理论悖论问题,是一种较为通用的证据推理组合规则.     

基于冲突关系网络的证据合成方法研究

针对经典证据理论处理高冲突情况时结果违反常理的问题,在对其原因及各类改进方法进行研究分析的基础上,提出基于冲突关系网络的证据合成方法.该方法从整体着眼,充分考虑直接与间接冲突关系,通过构建网络,利用PageRank算法的思想获取证据权值并进行加权修正,最后利用Dempster组合规则进行融合,既保留了经典理论优良的数学性质,又较好解决了前述问题.算例分析结果表明,该方法能够客观反映冲突证据所携带的不确定信息,具备一定的优越性.     

改进的二元组冲突表示方法

D-S证据理论可以有效表示随机性和模糊性的不确定信息,可以在不需要先验信息的情况下对证据进行组合,这些优点使得该理论被广泛应用于信息融合的各个领域。但是在实际应用中,D-S证据理论中的组合规则无法有效融合冲突信息,为此研究人员在组合规则改进或是数据模型修改两个方面提出了很多改进方法,但却忽视了对冲突本身的研究。首先分析了证据理论中经典冲突系数的不足,而后引入证据距离,结合经典冲突系数提出了一个改进的二元组来描述证据冲突,新的二元组冲突表示可以更好地度量证据之间的冲突,而且对Dempster组合规则的适用性具有指导意义。算例说明了新的冲突表示方法的有效性。     

一种有效处理冲突证据的组合方法

针对证据理论应用过程中,冲突证据的组合问题和基本概率赋值函数难以确定的问题,提出了一种新的冲突证据的组合方法。该方法以修改模型为基础,而不改变Dempster组合规则的结构。首先,在充分考虑焦元属性之间及证据之间的相互关联性基础上,引入证据体距离函数,然后,求出系统中各证据被其他证据所支持的程度,对支持度归一化后获得各个证据的可信度,并将可信度作为证据的权重,再将平均证据代替冲突证据,最后利用Dempster组合规则实现信息融合。通过仿真实验,将该方法与现有方法进行了分析比较,结果表明应用该方法是一种有效可行的证据组合方法。     

一种有效处理冲突证据的组合方法

为了有效融合高度冲突的证据,提出一种新的基于证据距离的组合方法,首先引入了一个证据体距离函数,之后求出系统中各证据被其它证据所支持的程度,对支持度归一化后获得各个证据的可信度,并将可信度作为证据的权重,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,与其它方法比较,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。     

基于信息总不确定度的冲突证据组合修正方法

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。     

基于均衡信度分配准则的冲突证据组合方法

本文针对目标综合识别中冲突信息的组合问题,以Dempster组合规则为基础,提出了一种基于均衡信度分配准则的冲突证据组合方法 ;并根据证据间的相似性程度来确定组合顺序.通过仿真实验测试,证明本方法比现有算法具有更强的稳健性.     

基于证据距离与不确定度的证据组合方法

Dempster-Shafer证据理论是信息融合领域中的一种重要的理论与方法.然而在实际应用中,Dempster证据组合规则无法有效处理高冲突证据组合问题,往往引发反直观结果.针对这一问题,提出一种新的加权证据组合方法.该方法同时利用证据距离和证据不确定度来生成权重进而修正待征组合证据,并取得合理的组合结果.实验结果表...     

新的证据冲突衡量标准下的D-S改进算法

 针对传统证据冲突衡量标准存在的不足及高冲突下Dempster证据组合规则失效的问题,通过pignistic变换,定义了新的证据冲突衡量标准,基于此,提出了一种新的D-S改进算法.该方法依据少数服从多数的决策思想,引入了描述证据重要度的权重系数,对证据进行预处理,再采用Dempster规则进行组合.通过仿真算例分析,并与其它改进方法进行对比,验证了新算法在处理证据冲突方面的性能显著改进,加快了收敛速度,同时降低了决策风险.     

Evidence combination method based on Pignistic function transformation and correlation coefficient

The situation of high conflict between evidences and one ballot veto cannot be solved by classical D-S rule,and the results obtained from classical D-S rule are contrary to the facts.To solve this problem,a new standard to measure conflicts between evidences was proposed based on the combination of Pignistic function transformation and correlation coefficient,and also a novel kind of weighted combination method which was applied to measure conflicts between evidences was put forward according to the standard.After that,a support matrix was constructed based from which the credibility of evidence was obtained,and the weighted average method was used to revise the evidence.Finally,the combination was accomplished by using Dempster’s rule.The result of numerical examples shows that it’s effective to solve the combination of conflicting evidence.Compared with other methods,the proposed method has good astringency.     

Weighted evidence combination based on degree of credibility and certainty

To overcome the invalidation problem of Dempster rule with high conflict,a weighted combination method based on degree of credibility and certainty was proposed.Firstly,the cosine similarity was modified to hold the ability to measure the evidence conflict when multi-subset focal elements were included,followed by the building of evidence credibility model.Secondly,the evidence certainty model based on precision and entropy was presented,which can both reflect the evidence’s degree of multi-subset focal elements and the dispersion degree of probability assignment.Then the weighted coefficient was determined by credibility and certainty.Finally,the normalized weighted coefficient was used to average the basic probability assignment,and the final combination result can be obtained according to Dempster rule.Numerical examples show that,compared with other traditional weighted combination methods,the proposed approach has made better performance in reducing conflict and accelerating convergence.     

一种基于均衡交补分担准则的 证据组合新方法

 针对Dempster及其改进证据组合公式的不足,提出一种基于均衡交补分担准则的证据组合新方法.首先分析原始Dempster证据组合方法的优势和劣势,然后利用均衡交补信度分配原则合成新的mass函数,最后数值实例对比实验表明新组合方案不但保持了原始Dempster组合方法的优势,而且弥补了其缺陷.     

交互自适应组合规则

Aiming at the invalidation of DS theory dealing with the evidence in a high conflict and reducing confidence level of DSm theory processing a low conflict, this paper proposes an interactive-adaptive combination rule. Adopting the angle similarity based on hyper-power set as the weight of generalized Dempster rule and PCR rule, the new rule adaptively processes various evidence combination issues. In this way, the rule can obtain not only the better fusion ofdecision making effect in a low conflict, but also the solution to the synthesis in a high conflict. Simulation analysis demonstrates the validity and applicability from this rule of combination.     

基于pignistic概率距离的冲突证据合成方法

Dempster Shafer证据理论在数据融合中有着广泛的应用.但当证据之间高度冲突时,应用DS证据合成公式往往会得出错误的结果.在现有的证据合成改进方法中,均使用冲突系数k来度量证据之间冲突的程度.最新的研究表明:影响证据冲突的因素不仅仅是冲突系数k,还和证据的pignistic概率距离等因素有关.在原有的冲突系数k之上,引入pignistic概率距离,提出了一种新的冲突证据合成方法.仿真结果表明:当证据之间的冲突小时,合成结果近似于D-S证据合成公式,当证据之间的冲突较大时,这种方法在公式模型上比其他方法完善,冲突证据的合成结果更加合理.     

一种基于证据距离的D—S改进算法

针对高冲突下Dempster证据组合规则失效的问题,定义了描述证据可靠程度的可信度的概念,提出了一种改进的D-S组合算法。该方法首先通过证据距离,建立相似性矩阵,确定证据可信度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则进行组合。通过仿真算例并与其它改进方法进行对比,验证了新算法在高冲突证据的情况下,可以有效地减小冲突对组合结果的影响,同时提高了证据组合的收敛速度,降低了决策风险。     

Weighted evidence combination method based on power-Pignistic probability distance

To deal with the shortcomings encountered when using the existing similarity/dissimilarity measures to quantify evidence conflict,a new dissimilarity measure called power-Pignistic probability distance was defined.Furthermore,a weighted evidence combination method was proposed based on power-Pignistic probability distance.The conflict degree between two pieces of evidence was quantified by the power-Pignistic probability distance.After that,a similarity measure matrix was constructed,based on which the credibility of evidence was obtained.Then the weighted average method was used to revise the evidence.Finally,the fusion was accomplished by using Dempster’s rule.The results of the numerical examples show the efficiency and rationality of the proposed method.