基于证据向量差异度改进的冲突证据融合方法

针对传统Dempster-Shafer证据理论合成高冲突证据时会出现融合结果不合理的问题,提出了一种新的冲突证据加权方法和融合规则。该方法引入证据向量差异度概念对证据冲突系数进行修正,并应用修正后的冲突系数计算证据集互信度矩阵和证据权重,最后对加权修正后的证据进行融合。数值算例表明,该方法可以合理有效地解决冲突证据融合的问题,相比于其他改进方法,具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。     

一种迭代修正的冲突证据改进方法

针对多传感器数据融合领域中使用D-S组合规则无法有效融合传感器不确定证据信息的问题,提出一种迭代修正的冲突证据改进方法。该方法通过计算证据之间的相互支持度和证据之间的相似度,综合度量每个证据的修正参数。利用修正参数修正证据,并通过D-S组合规则融合。然后,以融合结果作为参考证据,重新度量每一个原始证据的修正参数,修正原始证据再融合。通过多次迭代修正融合,直至最后两次的融合结果收敛为止,最后通过两组冲突证据验证了该方法具有很好的融合效果。     

一种新的冲突表征下的异类源信息融合算法

异类源信息融合时常遇到证据高度冲突的情况,此时应用传统Dempster-Shafe(rD-S)证据理论进行融合将出现错误的结果。针对以往冲突证据融合研究中使用冲突系数k表征证据之间的冲突程度所存在的不足,提出了一种新的证据冲突表征方法。在此基础上确定证据间的冲突度和相似度,得到证据的权重。对加权修正后的证据利用D-S证据理论进行融合。算例验证表明该方法可以有效地对冲突证据进行融合,收敛效果较好。     

基于多义度和三角模算子的加权冲突证据组合

为了有效融合高度冲突的证据,本文在多义度和三角模算子的基础上提出了一种新的证据理论融合规则。首先基于三角模算子定义了证据之间的相似度,然后基于相似度矩阵和多义度定义了改进的证据权重,基于加权原则对冲突证据进行合成得到修正的证据体,从而消除证据间的冲突,最后利用Dempster规则完成证据组合。算法分析表明所提方法是合理有效的。     

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D-S证据理论的目标识别融合应用

基于D-S证据理论的目标识别融合系统,可以充分发挥多传感器信息的优势,提高目标识别结果的准确性.本文结合工程实践,分析地面目标融合识别过程中经典D-S证据理论方法处理数据出现的问题,发现使用D-S证据理论对于高冲突证据融合结果准确性较低.因此提出一种基于D-S证据理论的改进数据融合方法,将冲突因子与支持度标准偏差的相反数相乘,再与所有证据和乘积的正交相加,然后减去证据的基本概率的最大差.如果证据的冲突越大,这种方法的优势就越明显.如果证据中不存在冲突,则融合结果与原始D-S证据理论的项目一致.实验的比较数据表明,改进的信息融合方法对于改进解决冲突问题必不可少,并且是有效的.     

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。     

D-S证据理论中一种冲突证据的融合方法

针对D-S证据理论对于高冲突证据融合失效的问题,基于证据加权平均处理的方法,对D-S算法进行了改进。提出了一种新的相似度函数来表示证据的相似度,并通过归一化处理得到证据的支持度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则融合证据。通过数值验证并与其他的改进算法对比,结果更为理想,它能有效地减小伪证据的不良影响,同时具有较高的收敛速度,降低了决策风险。对新的相似度函数进行分析,证明了改进算法的合理性。     

基于选择判据和贴近度的D-S证据融合方法

针对传统D-S证据理论难以融合高度冲突证据的问题,并考虑到证据正常时Dempster规则具有优越的聚焦性能,提出了一种基于选择判据和贴近度的证据融合方法。把贴近度概念引入到D-S证据合成中,通过证据的一致性度量来计算证据的权重,从而实现了冲突证据的加权融合。同时提出了证据修正的选择判据,将证据分成冲突与非冲突两类,对冲突的证据进行修正后再进行合成,而非冲突证据可直接进行合成。通过实例验证表明,所提出的方法不但保持了Dempster规则优越的信息聚焦性能,而且较好的解决了冲突证据的合成问题。     

基于证据冲突度的多传感器冲突信息组合方法*

针对Dempster组合规则在多传感器冲突信息融合方面的不足,提出了改进的证据冲突的定义及基于冲突系数和Jousselme距离的证据冲突度的计算公式,给出了一种新的基于证据冲突度的证据加权融合方法。该方法首先利用证据冲突度构造证据相互支持度矩阵,进而计算证据的权重,最后利用Dempster规则对加权修正后的证据进行融合。数值实例表明：该方法可以有效融合高冲突信息,与Dempster组合规则和几种典型的加权证据融合方法相比,具有更快的收敛速度,而且收敛效果更好。     

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Pignistic相似度与改进DS证据理论的综合评估方法

针对标准的Dempster-Shafer（DS）证据理论在证据冲突情况下决策准确率低与评估稳定性差的问题,提出一种基于Pignistic相似度与改进DS证据理论的综合评估方法。由Pignistic概率转换求得各类证据的相似度,计算对应的支持度与自适应权重,引入不确定命题推导出改进的证据合成规则。结合某航道实际通航状况进行算例分析,验证该方法的有效性与可靠性。分析结果表明,所提出的方法能正确处理不确定性条件下证据之间的冲突并能给出稳定决策结果。     

基于皮尔逊相关系数和信息熵的多传感器数据融合

近年来，多传感器数据融合的研究因其优异的性能而受到广泛关注.为了缓解高冲突数据对融合的影响，本文提出了一种基于皮尔逊系数和信息熵的多传感器数据融合方法.首先，引入皮尔逊系数来衡量证据碎片之间的冲突程度，得到证据的信度；同时，采用信息熵来度量证据的不确定性.然后，根据得到的信息熵对证据的可信度进行修正，进一步得到加权平均证据.最后，根据Dempster的组合规则对加权证据进行数据融合.数值算例结果表明，该方法具有较好的鲁棒性，更适合于实际场景.在目标检测和故障诊断中的应用结果表明，该方法的准确率分别高达98.09%和91.94%,证明了该方法的有效性和可行性.     

基于高冲突修正的D-S证据融合方法

对冲突证据使用D-S证据理论进行融合前,应确定证据之间冲突的程度。为此,基于信任度和虚假度对冲突进行衡量与修正。计算证据的信任度和虚假度,分别对其进行排序,将具有较小信任度和较大虚假度的证据判定为高冲突证据并加权修正,再使用Dempster组合规则进行证据融合。实验结果表明,该方法可以正确判断高冲突证据,避免融合结果与事实相悖的情况,同时提高收敛的速度和精度。     

基于改进的无量纲指标信息融合故障诊断方法

针对无量纲指标信息的不确定会产生冲突证据的问题,提出一种基于改进证据理论的无量纲指标信息融合故障诊断方法.采用人工免疫算法构建原始证据;通过计算无量纲免疫检测器证据之间的相似度找出相似证据和冲突证据.保留相似证据,并利用可信度修正冲突证据,从而降低冲突证据对证据理论合成结果的影响.组合式旋转机械故障诊断试验验证本文方法有效.该方法能够明显提高故障诊断准确率.     

基于证据异常度的水下多源信息预处理方法

Dempster-Shafer证据理论在水下多源目标识别领域有着广泛而重要的应用, 但经典的证据理论在融合高度冲突的证据时往往会导致一些反常理的结果, 如Zadeh冲突悖论;针对这一问题,综合考虑证据体之间的冲突程度和支持程度,提出一种证据异常度的概念并对原始证据集进行异常检测,基于检测结果对原始证据体进行权重分配,引入全集项,修正证据源;在保持Dempster组合规则不变的前提下,进行有效的证据预处理,实验仿真结果验证了算法的有效性;证明对证据体进行有效的修正,可以改进经典证据理论的缺点,达到更好的融合结果。     

视频检索中镜头相似度的融合

基于内容的视频检索系统中,最常用的方法是示例查询,即用户提交一段视频,系统返回一系列相似视频.在这一过程中,定义镜头的相似度是一个重要的问题.本文介绍了在不同层次上利用多种特征进行镜头相似度融合的方法.特征层次上,对任意两个镜头,给依据不同的特征计算得到的相似度赋予不同的加权系数,进行加权得到融合后的镜头相似度.在决策层次上,运用Dempster-Shafer证据理论融合镜头相似度.首先,运用多种特征计算得到相似度的多种排序结果;然后,指定期望得到的检索结果数;最后应用证据理论对相似度的多种排序结果进行融合处理,得到最终的镜头相似度排序结果.本文最后进行了检索实验,结果表明,融合后的相似度结果更接近人的主观判断,证明了融合效果的有效性.     

证据算法改进及在并行故障诊断的应用

针对D-S证据理论合成公式处理并发故障诊断中高冲突证据时存在的不足,提出了一种改进的证据组合方法:考虑焦元属性之间及证据之间的相互关联性,利用证据的相似度给每个证据确定支持度,再采用组合公式融合.并结合某型飞机燃油系统并发故障诊断实例验证了算法的有效性.     

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.