基于冲突表示的冲突证据融合方法

为有效解决冲突证据的组合问题,文中提出一种证据组合方法.该方法首先在一种新的冲突表示的基础上,量化证据之间的关联性,进而计算各个证据的权重,并与平均权重进行比较,识别出冲突证据或较低可信度证据.对冲突证据或较低可信度证据进行折扣修正,最大限度地利用原始证据源信息,最后利用D-S组合规则进行组合.仿真实例结果表明,该方法与其它典型方法相比体现出良好效果,收敛快、可靠性高.     

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。     

冲突证据组合方法

通过引入自冲突概念来刻画基本信任指派的自相矛盾程度,提出了一种权重分配准则,给出了计算权重的算法,可得到更为合理的组合结果.     

一种基于局部冲突分配的证据组合规则

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问题。针对这一问题, 提出了一种基于局部冲突分配的证据组合规则。首先基于Jousselme证据距离获得各个证据体的信任度和加权平均证据, 然后由定义的焦元距求其每一个焦元的绝对距离, 并以此获得焦元信任度。最后实验结果表明, 所提算法提高了证据合成结果的可靠性和合理性。     

一种基于马尔科夫链的冲突证据组合方法

针对智能信息处理中Dempster组合规则不能处理高度冲突的问题,考虑到序贯证据的序列性具有高效的抗干扰性能,因此本文提出了一种基于马尔科夫链的冲突证据组合方法. 首先,从经典马尔科夫链中的确定性状态描述扩展到不确定性状态描述;然后,以滑动窗口宽度l对序贯历史证据进行采样, 并利用相似性测度计算的权重来修正它们,从而对修正后的历史证据进行马尔科夫建模,并根据转移概率矩阵,计算证据代表;最后,利用Murphy组合规则对该证据代表组合l-1次. 当然,本文方法也比较适合批量同步融合. 大量的仿真实验对比分析表明,该方法优势比较明显, 有效地解决了冲突证据合成出现的问题,并能有效兼顾合成结果的鲁棒性和灵敏性.     

基于模糊集的证据组合方法及其应用

为解决高度冲突证据的合成问题,提出一种基于模糊集的证据组合方法.对证据集中的所有证据对的冲突权进行计算,构造了冲突权矩阵,并提出了一种根据冲突权大小甄别冲突源的方法.引入模糊集理论,根据证据所引起的冲突权大小定义了证据的模糊可信度.按模糊可信度对证据进行预处理,然后用Dempster法则进行组合.实例表明,该方法能有效处理冲突证据的合成问题,保证了冲突证据合成的合理性和可靠性.     

解决冲突证据的两级组合方法

针对DS理论(DST)中Dempster组合规则在处理高冲突证据时的不足,提出一种解决冲突证据的两级组合方法。该方法将高冲突和低冲突区别对待,在第一级组合中采用基于DSm理论(DSmT)的PCR6规则,化解可能的高冲突证据;在第二级组合中采用Dempster规则,保证良好的收敛速度和计算性能,从而合理、有效地处理各种程度的冲突证据。通过算例分析验证了该方法的有效性。     

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。     

一种新的证据权重系数确定方法

分析现有的证据权重确定方式存在的缺陷,在此基础上提出了一种新的改进算法。利用各证据与平均证据的相似系数求出证据的初始权重;把权重低于阈值的证据从证据组中剔除,计算剩余证据的权重,经K次迭代,直到所有证据的权重都大于阈值;最后将K次权重算术平均得到各证据的最新权重系数,对证据加权平均后再利用D-S组合规则进行组合。通过算例比较表明该方法的合成结果更加有效。     

基于冲突强度和非正则化的证据合成方法研究

证据推理广泛应用于不确定推理和数据融合等许多方面,但D-S合成规则对于高冲突证据的处理不是十分合理的。论文在分析D-S合成规则以及一些改进方法的基础上,提出了一种基于冲突强度和非正则化的冲突证据合成规则,并引入确定度的概念来衡量合成的效果。仿真实验结果表明,该规则比D-S合成规则有了明显的改进。     

一种基于映射规则的冲突消解方法

针对目前基于本体的XML数据集成系统中,仅仅通过映射到全局模式来进行冲突消解的不足,该文提出了一种可扩展的映射规则模型。基于该模型,给出了一个冲突消解算法,可以较好地解决由于局部数据源间的冲突引起的局部数据源查询结果整合不正确和数据源间的连接操作失败等局部数据源互操作中出现的问题。     

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。     

一种基于近邻思想的证据合成规则

D-S证据合成规则在遇到冲突证据时常有悖常理。针对现有规则的不足,通过理论分析和对几种常用组合规则的比较,提出一种基于近邻思想的冲突证据修正规则,综合考虑证据源的有效性和证据源间的距离,进行信息融合。实验结果表明,该规则对合理的合成方向具有较快的收敛速度,在证据源完全冲突的情况下也能适用。     

Dempster证据合成法则的通用实现方法

证据推理是不确定性推理的一种重要方法,而Dcmpstcr合成法则是进行证据推理的核心。针对目前Dcmp- stcr证据合成法则的算法实现不能处理合成结果的焦元为多个假设或命题的集合、近似算法的计算不够精确等问题, 提出通过位向量表示识别框架子集,并利用线性表、平衡树等数据结构实现证据合成的3种精确、通用算法。理论分 析与仿真实验表明,所实现的算法是有效的。     

基于置信距离的冲突证据合成方法

雷达目标识别中多源信息融合面临各种不确定冲突信息。为此,提出一种基于置信距离的冲突证据合成方法。在不改变D-S证据组合规则的前提下,考虑到证据之间的关联性,通过计算证据间的相似度和可信度,利用可信度的加权平均来代替冲突证据,从而消除冲突证据并进行信息融合。仿真实验结果证明,该方法能有效进行冲突证据的合成。     

证据理论合成准则的一种新算法及其验证

研究证据理论是一种处理不确定问题的重要方法,以往的改进方法大都只关注证据的冲突问题。针对证据合成准则在不确定的证据源较多和识别的框架较大时计算复杂,容易得到错误合成结果,根据出现的问题,提出了一种证据合成准则的简便计算公式,公式模块化程度高,易于编程实现,降低了计算难度。给出了公式的具体算法步骤,算法主要通过矩阵运算来完成。仿真实例表明相对于原始公式,计算简便,易于实现,同时仿真结果也验证了公式和算法的正确性与有效性。     

一种基于修改模型的冲突证据组合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观结果相悖的问题,本文提出一种有效处理冲突证据的融合方法。通过引入距离函数,确定证据之间的相互支持度,进而确定证据的权值。采用平均证据代替冲突证据,通过证据的权值修改证据源模型,然后基于Dempster组合规则进行证据组合,以减少冲突证据在组合规则中的作用能力,有效降低干扰对最终融合结果的影响,充分利用了原始证据信息,使得组合结果收敛到正确的目标的效率比较高。