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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。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(22):15-20
为了解决传统电路板故障诊断方法耗时长、难度大、准确度不高的问题,该文充分利用不同检测设备提供的电路板故障特征信息,提出基于支持向量机(SVM)与改进D-S证据理论相结合的电路板故障诊断算法。首先,将各证据体提供的故障数据输入SVM诊断模块,获取该证据体对各个故障模式的可靠度与加权系数;其次,利用"一对一"SVM多分类方法构造证据体对各个故障模式的基本概率分配;最后,对基本概率分配进行加权处理,完成基于D-S理论的多信息融合,获得故障诊断结果。实验结果表明,所提算法可以有效降低各证据体对诊断结论的冲突,增强正确诊断结果的信度,显著提高故障诊断准确率。 相似文献
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针对单时刻空中目标威胁评估存在的抗干扰能力弱、可靠性不足等问题,建立一种基于改进D-S证据理论的多时刻空中目标威胁评估模型。首先,根据空战时间线,定义多时刻空中目标威胁评估时段范围;然后,在单时刻空中目标威胁等级概率分配基础上,利用D-S证据理论融合各时刻证据信息;同时,针对D-S证据理论不能处理高冲突证据的弊端及其现有改进方法计算量较大的不足,引入偏移度的概念,确定各时刻证据源权重,对加权证据进行D-S融合。数值算例表明,该模型算法复杂度低;能有效处理波动数据、稳定性强,并且可减弱高冲突证据融合对威胁评估带来的不利影响,为最终决策提供了更准确的判别依据。 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
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改进的证据组合规则及其在融合目标识别中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
针对D-S理论在解决证据冲突时的局限性,提出了一种改进的证据组合规则.该方法充分考虑了证据源信息和冲突证据本身的信息,利用证据间的支持度矩阵,得到各证据的可信度.并以此对证据进行加权平均;在此基础上,将支持证据冲突的概率按各个命题在所有命题中所占的比重进行分配.仿真实验结果表明,该方法在处理冲突证据问题及证据比较一致的问题时,都能得到合理的融合结果.在实际的多传感器融合目标识别中,可以充分利用多个传感器的互补信息,最大程度地降低矛盾冲突因子对识别结果的影响,从而提高了融合识别的可靠性和有效性. 相似文献
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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... 相似文献
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一种有效处理冲突证据的组合方法 总被引:78,自引:0,他引:78
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。 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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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. 相似文献
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针对证据理论不能有效地处理带冲突证据信息的缺点,结合已有的证据理论改进算法研究了一种新的多源信息融合策略并应用于多机协同空战决策。根据不同的前提条件采用不同的融合规则,并在融合过程中引入可靠性度量,以反映具体证据的信任度。同时采用闭世界和开世界的观点,区别两种不同部分冲突信息的分配并考虑融合的顺序,提高冲突证据的融合效率。仿真结果表明所研究的融合策略能够得到较好的空战攻击决策结果。 相似文献
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随着网络表示学习技术的发展,在网络结构信息的基础上,越来越多的研究者考虑融入额外辅助信息来提升网络表示效果.针对现有网络表示学习方法中对于多属性特征融合缺乏冲突判别与评价指标的问题,本文在已有研究基础上,提出一种基于D-S证据理论的网络表示融合方法.本方法首先通过SVM算法给出不同属性信息对融合表示结果的支持度,然后利用证据组合规则计算网络表示学习中的融合评价指标,并依据混淆矩阵考虑各类别在节点分类中的局部可信度.在3类数据集上的仿真实验表明:本方法对于检测网络表示融合中的冲突,提高表示融合效果具有一定的指导意义. 相似文献
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基于最大隶属度与证据理论的目标识别融合 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决各传感器的类型、精度,外界干扰以及不同传感器对不同目标敏感程度的不同对目标识别的决策结果的影响,通过运用智能信息处理和多源信息融合的相关知识建立了基于最大隶属度与证据理论的目标识别融合模型.该模型首先分析了影响目标识别的因素;然后各雷达站依据最大隶属度选取了不同的权重,从而求出了所测目标相对于目标库中参考目标的隶属度,并将得到的本站对目标的决策结果进行归一化处理后送往了融合中心.研究了比较常用的对不确定信息进行处理的D-S证据理论法,并深入分析了其证据合并规则与决策规则.在融合中心运用了D-S证据理论的有关知识进行融合,最终输出了融合后的目标识别的决策结果.实例证明了该目标识别融合模型的可行性. 相似文献
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基于信任度和虚假度的证据组合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献