基于冲突证据修正的DS改进方法

DS(Dempster-Shafer)证据理论在不确定推理与信息融合领域有着广泛的应用,但是当证据严重冲突时会出现反直观结果的问题。针对这一问题,提出了一种基于冲突证据修正的DS改进方法,首先根据各证据与平均证据的证据距离确立各证据的权重,以平均权重为阈值确立冲突证据,然后根据冲突证据的权重对其进行折扣度修正,修正后的证据再与非冲突的原始证据使用Dempster组合规则得到最终推理结果。仿真实验表明,有效地改善了经典DS证据理论存在的典型问题,在低冲突证据和高冲突证据的融合处理上,本方法相较于其他方法简单有效,收敛快,可靠性高。