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。     

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。     

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。     

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。     

基于向量冲突表示方法的证据组合规则

针对Dempster组合规则在高冲突证据融合的情况下常常会得到违背直觉的结果,提出了一种基于向量冲突表示方法的Dempster(VCRD)组合规则。首先,通过实例分析了冲突因子和Jousselme距离存在的不足;然后,利用证据向量的相似性和差异性共同衡量证据之间的冲突程度,通过证据之间的冲突程度确定修正证据的权重因子,对融合证据进行预处理;最后,利用Dempster组合规则进行融合。理论分析和仿真实验结果表明:与Dempster组合规则及其它改进算法相比,VCRD组合规则能够合理地处理高冲突证据情况下的融合问题,降低了决策风险。     

基于新的证据冲突衡量的加权证据融合方法

对冲突证据使用Dempster-Shafer 证据理论进行融合的前提是对冲突证据作出正确衡量, 确定证据之间冲突的程度. 在分析现有的冲突衡量方法基础上, 提出一种基于新的证据冲突衡量的加权证据融合方法. 该方法通过相似性测度来衡量证据间的冲突程度; 然后确定各证据的可信度, 再加权修正证据; 最后用Dempster 组合规则进行融合. 算例表明, 该方法能正确衡量证据冲突程度, 有效地解决冲突证据的融合问题, 提高收敛速度和精度.

     

利用不确定度的冲突证据组合

D-S(Dempster-Shafer)证据理论在信息融合中有着广泛的应用.针对证据理论中高冲突证据组合出现反直观结果问题,提出一种新的证据组合方法.依据证据体不确定度生成权重,并基于所获权重修正待组合证据体再利用Dempster规则完成证据组合.算例分析表明所提方法是合理有效的.     

一种基于优化权重证据组合的目标综合识别方法

针对高度冲突识别信息 Dempster 规则融合失效问题,分析了有关改进方法及其存在的不足,提出了一种新的证据组合方法。新方法首先根据证据之间 pignistic 概率距离和基于信息熵的证据清晰度综合确定各证据权重系数,然后使用该权重系数对证据源进行修正,最后将修正后的加权平均证据进行 Dempster 规则组合。仿真实验结果表明新方法在目标综合识别中合成结果更好,收敛速度更快。     

一种新的处理冲突证据的方法

为了解决Dempster规则不能处理冲突证据的问题,引入目标的综合支持度,来刻画证据对目标的支持度的不同。利用目标的综合支持度,提出一种新的融合方法。新方法不但能够处理冲突证据,与其他方法比较,还具有更快的收敛速度。实验结果表明了新方法的有效性。     

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。     

一种新的证据冲突分析方法

当证据高度冲突时,使用DS组合规则经常会得到错误的结果,因此对DS证据理论的合成方法进行改进成为人们研究的重点.但是如何去度量或确定证据之间冲突的程度却常常被人忽视.在以往的研究中均使用冲突系数k作为表征证据之间冲突的量,但是研究结果表明,k不能很好的描述证据之间的冲突.对表征证据冲突的变量进行了研究,提出了一种新的表征证据之间冲突的变量-关联系数,基于偏熵和混合熵,定义了关联系数,该系数可以定量的表示证据之间的冲突.当关联系数接近1时证据之间冲突很小,当关联系数接近0时证据之间高度冲突.算例验证了所提出的基于关联系数的冲突表示方法的有效性.     

基于证据价值的冲突证据合成方法

证据理论作为一种不确定性推理,广泛应用于人工智能、信息融合等方面。针对高冲突证据在组合过程中易产生各种与事实相悖的结论,提出了基于证据价值的冲突证据合成方法。此方法首先定义了证据价值的标尺,借用欧氏距离的概念计算证据自身价值,并规则化作为权重,然后引入未知项,修正证据源,再利用D-S合成公式对证据进行合成。实例分析表明,此方法在处理冲突证据时是有效、可行的。     

基于分类修正的多证据合成方法

鉴于传统冲突量参数无法有效地衡量证据间的相似程度, 提出一种基于分类修正的多证据合成方法, 以解决证据合成中的高冲突悖论和“0”悖论. 首先, 利用证据距离参数、冲突量参数和方向角度参数共同衡量各证据间的相似程度, 将证据分为一致证据、不冲突证据、低冲突证据以及高冲突证据4 类; 然后, 利用3 个参数赋予各类证据不同的修正系数; 最后, 利用Dempster 规则对修正后的证据进行合成. 算例分析表明, 所提出的方法能够较好地解决高冲突悖论和“0”悖论, 而且保留了证据理论优良的数学性质.     

New method for measuring the degree of conflict among general basic probability assignments

There is doubt about Dempster’s rule of combination because of counter-intuitive results when dealing with conflict information in intelligent reasoning.Therefore,many modified combination rules have been presented in the literature on multi-source information fusion and reasoning with uncertainty.However,the issue of identifying conflict among evidence has been ignored.A new parameter measuring conflict evidence called the conflict distance parameter is defined to determine whether there are conflicts in evidence based on the analysis of existing conflict parameters.At the same time,a decisive rule,which a reasonable conflict measure function should satisfy,is put forward.Finally,an analysis of two typical counter-intuitive situations is given,showing that the new parameter can not only satisfy the decisive rule,but can also attain the same effect as a two-dimensional measure when deciding whether to use the Dempster’s rule of combination,and can exceed its effect when deciding whether to use Dezert-Smarandache theory.     

冲突证据分步合成的合理性及改进合成算法

针对证据分步合成问题,给出了多证据分步合成结果的一般表达式,对分步合成方法理论上的合理性以及合成结果的收敛性进行了研究。针对高度冲突证据的分步合成问题,提出一种将Dempster合成公式与加权平均法混合使用的分步合成算法;根据预设的冲突阈值,选用相应的合成公式。对比仿真结果表明该算法比国内外一些代表性改进方法合成计算过程更为简捷,合成结果的收敛效果更好。     

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。