一种新的证据理论合成方法

针对证据理论中D-S规则无法有效处理冲突的问题,基于同时修正证据源和合成规则的原则,提出了一种新的证据合成方法。该方法把证据距离和相关系数相结合给出证据间相似度的计算公式,在此基础上得到证据可信度并对证据源进行修正,最后按合成规则进行合成。实验表明提出的方法是有效的,与其他方法相比,优势比较明显。     

一种新的基于证据权重的D-S改进算法

D-S(Dempster-Shafer)证据理论是一种有效的不确定性推理方法,但在组合高冲突证据时,D-S证据理论得到的结果却往往有悖常理。为了解决冲突证据的合成问题,考虑到不同的证据在合成过程中的重要程度不同,提出了一种新的基于证据权重的D-S改进算法。该方法首先引入一个度量证据体间相似度的证据距离函数,建立相应的证据距离矩阵,求出系统中各证据到证据集的平均欧式距离,然后通过信任函数来获得描述各证据重要程度的权重系数并对证据源进行修正,最后利用D-S组合规则对修正后的证据进行合成。通过算例的分析以及与其它改进算法的比较,验证了新方法的有效性和优越性。     

一种改进的证据合成规则

就D-S证据合成规则对于冲突证据合成存在的不足，不少学者基于证据冲突概率再分配思想，提出了相应的修正证据合成规则。针对这些修正合成规则的不足，提出了一种改进的合成规则，该规则在综合考虑证据源可信度和证据支持度的基础上，分析证据集的有效性，合理地实现信息融合。数值实验结果表明，新的合成规则不仅克服了现有规则的不足，而且其结果向合理性方向收敛度好，提高了系统的鲁棒性。     

D-S证据理论在数据融合中的应用及改进

对证据合成的基本原则和D-S合成公式作了分析,针对D-S算法实现过程中存在的失效问题提出了解决的方法,对该理论的不足采用了修正的合成规则,通过实例运算表明该方法能够对传感器提供的不一致证据进行组合,并使组合结果更加直观.     

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。     

一种基于证据预处理的组合方法

针对D-S证据理论在处理高度冲突证据时存在的不足,提出了一种新的基于证据预处理的组合方法.该方法根据各证据体与其余证据的冲突程度定义各证据体的可信度,利用证据体的可信度和原证据集中命题的支持度对原证据集进行预处理,然后对处理后的证据集采用D-S组合规则进行合成.此方法不仅有效地避免了在冲突证据合成时出现有悖常理的现象,又保留了经典D-S合成规则优越的信息聚焦性能.通过算例验证了新方法合成结果的可靠性与有效性.     

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。     

一种改进的证据合成方法

D-S证据理论不能很好地描述证据之间的冲突, 而且证据高度冲突时合成规则会得出反直观的结果。针对这一问题, 提出了一种改进的证据合成方法。首先建立余弦相似度空间, 利用证据向量之间的夹角余弦度量证据相似性程度, 通过冲突证据检测因子对其进行分类; 然后引入冲突比例因子决定证据的修正方法, 利用相似度对其进行局部修正或全局修正; 最后将修正后的证据代入D-S公式进行合成。应用实例证明, 该方法能够判定冲突证据, 实现冲突证据和相似性证据的合成, 具有较好的稳定性、分类精度和收敛速度。     

一种基于D-S证据理论的P2P信任模型

基于D-S证据理论的信任模型不能合成证据信息。为此,采用重新分配冲突概率与引入权重系数的策略,提出一种改进的D-S证据合成规则IDSECR,并将其用于P2P网络的信任建模,建立一种基于D-S证据理论的P2P信任模型,解决传统信任模型无法处理冲突程度高而引起的信任度计算不准确问题。仿真实验结果表明,在恶意节点攻击的情况下,该模型具有较高的交易成功率。     

煤矿带式输送机健康诊断方法

针对基于多传感器信息融合的煤矿带式输送机健康诊断方法运用D-S证据理论在处理冲突证据时失效的问题,提出了一种基于模糊证据理论的带式输送机健康诊断方法。该方法首先利用多种传感器采集带式输送机信息,并根据隶属度函数获取基本概率赋值,从而提取信息特征;然后通过对冲突证据进行修正并应用D-S证据理论的合成规则,实现基于模糊证据理论的信息融合;最后根据决策规则判断带式输送机运行状态。通过实例验证了该方法的有效性。     

一种按比例分配冲突度的证据推理组合规则

在分析证据理论不足和已有改进方法及其缺陷的基础上，根据指挥员在作战中处理冲突证据的一般习惯，提出一种按比例分配冲突度的证据组合推理规则．算例验证结果表明，新的组合推理规则在处理冲突方面的性能得到了明显改进．     

基于交补集和Pignistic变换的证据组合方法

针对D-S证据组合公式及其改进公式的局限性,提出一种基于交补集权重和Pignistic概率变换的改进组合方法。基于交补集理论推导出新的基本概率分配函数,对交补集权重因子进行量化,得到基于交补集权重的证据组合公式,利用Pignistic概率变换法对已获得的各命题的信度值进行重新分配,以降低组合顺序对合成结果的影响,同时可获得更可靠的决策依据。实例分析结果表明,与其他改进方法相比,该组合方法在解决冲突证据、一票否决、鲁棒性、公平性和决策有效性等方面均有明显的优势。     

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。     

一种基于置信最大熵模型的证据推理方法

D-S证据组合规则在处理高冲突信息时会得出与直觉相反的结论,这一直是D-S理论研究的热点.与相关理论优势互补是克服证据理论固有缺陷的有效方法之一.基于对最大熵原理和证据理论的研究,定义了辨识框架上的基本最大熵置信分配函数,并与经典的D-S组合规则及其改进方法相结合,给出了相关推理公式及基于置信最大熵模型.理论分析和实验表明,最大熵新证据的加入使非单焦元的基本置信赋值按比例重新分配给了单焦元,很好地处理了高冲突信息.     

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....     

基于D-S证据理论的网络安全风险评估模型

针对网络信息系统的安全风险评估问题,提出了基于D－S证据理论的风险评估模型。证据理论是一种处理不确定性的推理方法。首先用“折扣率”对Dempster合成法则进行了改进,然后使用改进后的Dempser合成法则对网络中存在的各种风险因素进行合成,减少了风险因素中的不确定性,并以实例验证了该模型在网络安全风险评估中的应用,仿真结果证明了该算法的正确性。最后,通过与模糊综合评判法进行比较验证了证据理论具有更高的准确性。     

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。     

基于选择判据与贴近度的电网故障诊断算法

针对传统D-S 证据理论难以解决高度冲突证据融合问题, 提出一种新的证据合成算法. 将贴近度概念引入D-S 证据合成中, 通过证据的一致性度量计算其权重, 实现冲突证据的加权融合. 提出证据合成方法选择判据, 将证据合成分为冲突和非冲突2 类, 分别采用改进算法和传统算法对证据进行融合. 实例验证表明, 所提出的方法信息聚焦性能优越, 可以有效解决冲突证据合成问题, 在解决电力系统故障诊断问题方面有良好的效果.