基于支持度和确定度的异构数据融合方法

异构多传感器采集的数据容易存在冲突，使用传统D-S证据理论融合会得到与事实相悖的结果，针对该问题，提出了一种结合支持度和确定度的异构数据融合方法。利用Jaccard系数改进冲突系数K和余弦相似度，并结合两者计算证据之间的支持度，第一次修正证据；使用修正后证据焦元区间的兰氏距离衡量证据确定度；基于支持度和确定度共同确定证据的权重，处理原证据，得到加权平均证据后，按Dempster融合得到结果。算例及应用结果证明，所提方法在处理冲突证据和正常证据时，对比传统证据理论、经典改进方法和相似改进方法，均有更好的聚焦性能和收敛性能，证明了该方法的有效性，为多传感器数据融合提供了一定的参考价值。     

基于信息熵的多传感器数据分类方法

在回顾数据分类和信息熵的基础上,提出了基于信息熵的多传感器数据分类方法．该方法根据传感器数据自熵和互熵的关系实现冲突、冗余和补充的数据分类,建立多传感器数据分类结构并进行分类融合．实例分析说明了这种数据分类方法的合理性和分类融合的有效性．     

基于改进D-S证据理论的多源空战信息博弈融合方法

多传感器系统与单传感器系统相比能够更大限度地获取被探测目标的信息量,但在空战中无人机传感器探测得到的数据在一定程度上具有欺骗性,利用博弈融合技术对多传感器数据进行融合,能够获得更加符合空战实际需要的信息。为此,研究了一种基于改进D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多源空战信息博弈融合技术,在信息融合前采用Jousselme距离进行预处理,并利用费雪信息进行冲突数据博弈,所得策略集使空战数据更加可靠。在此基础上,根据邓熵方法对基于D-S证据理论的融合方法进行改进,与传统D-S证据理论方法相比,融合数据符合空战实际。最后对存在冲突的多源空战信息进行博弈融合仿真,仿真结果验证了该方法的可行性与优势。     

一种基于证据理论的数据融合新算法研究

从决策级层次出发,给出一种新的基于证据理论的多传感数据融合算法.从传感器的重要度和各证据的可信度两方面综合考虑对融合结果的影响,并根据传感网络的实际应用情况给出了反映传感器重要度及证据可信度的融合系数,引入未知项,使新的算法能更好地实现多传感器的数据融合.通过举例与分析表明新算法能较好地解决证据冲突引起的失效问题.     

基于模糊集合的证据理论信息融合方法

针对证据理论应用中基本概率分配函数(mass函数)和多传感器信息融合中各传感器测量数据的可靠程度均难以确定的问题,提出了一种基于模糊集合的证据理论信息融合方法.该方法首先利用模糊理论中的相关性函数来计算多传感器的相互支持程度;然后由隶属函数得到每个传感器提供信息的可信度;再将各传感器的支持度和可信度转化成基本概率分配函数即mass函数;最后利用证据理论对多传感器信息进行融合.仿真结果表明,该方法获得的结果具有更高的精度和可靠性.     

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。     

面向多源信息冲突管理的自适应折扣系数生成

在应用证据理论融合多源信息时,信任函数冲突是面临的一个重要难题.基于闭世界假设,冲突的产生是由于信息源的误判或无知.对不可靠信息源采用折扣系数弱化其作用是一个解决途径,然而折扣系数生成是一个被忽略的问题.为此,本文提出一种基于证据可信度的自适应折扣系数生成方法,根据证据之间的相似性导出合理的证据可信度,并根据该可信度与提供证据的信息源可靠性共同生成折扣系数,信息源的可靠性通过后验对比进行更新.多个实例结果表明,该方法能对多信息源的一致或冲突证据进行有效合成,且合成结果与人们的直觉一致.     

一种改进的D-S证据理论合成方法

针对D-S证据理论计算量大和不能有效合成高度冲突证据的不足,提出一种基于加权和矩阵运算的证据组合方法。该方法通过引入权重系数区分不同证据在数据融合中的重要程度,因此能有效合成高度冲突的证据。同时,在证据合成过程中通过引入矩阵运算,有效地降低了算法的计算量。仿真结果表明,与传统的基于D-S证据理论的多传感器数据融合方法相比,改进方法不但能提高证据合成的可靠性和准确性,而且具有较小的计算量。     

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。     

基于加权证据理论的模糊信息融合目标识别

在异类多传感器信息融合目标识别中,不同传感器对系统提供的证据等级不同。为此,提出一种模糊信息融合目标识别方法。将各证据按证据权进行转化,用Dempster-Shafer(D-S)证据理论进行合成,利用模糊数学模型对传感器测量值和数据库中的数据进行建模,根据证据距离得到各证据的相互支持度,进而获得传感器对系统提供信息量的权重。分析结果表明,该方法具有较高的精度和可靠性。     

改进D-S证据理论在机床状态监测中的应用研究

针对传统机床状态监测中单一传感器准确率不高,实时性较差的问题,提出了一种多传感器D-S证据理论融合方法进行状态监测.该方法首先利用多个传感器感知机床状态参数,同时为了减少数据收集过程中的干扰,引入了分批估计获得传感器可信度,并对获得的证据进行第一次修正;其次通过计算证据体偏离度来获得证据的修正系数,并对获得的证据进行第...     

基于信息熵的多传感器数据的融合方法

针对多只传感器对某一特性指标进行测量实验的数据融合问题,利用信息理论中的信息熵,提出了一种新的多传感器数据的融合方法。该方法以最小化各传感器测量数据的信息熵之和为目标函数,通过求解极值问题,得到了多传感器数据的融合结果。可以较好地避免受主观因素影响的关系矩阵,充分利用实验数据,防止有效数据的丢失。该算法简洁稳定,可用于提高智能仪表的测量准确度和改善智能仪表的抗干扰能力。     

结合SVM与DS证据理论的信息融合分类方法

针对多传感器数据融合分类中,DS证据理论基本概率赋值难以解决的问题,提出了一种结合SVM与DS证据理论的信息融合改进方法。根据SVM对输入数据分类的实际情况和基于混淆矩阵得到的分类器局部识别可信度来构造基本概率赋值函数,实现了两者的有效结合,建立了SVM与DS证据相结合的多传感器信息融合模型。在决策融合过程中,重视和考虑了分类器局部识别可信度信息,并对算法进行了复杂度分析。基于UCI数据集和人工数据集的仿真结果表明该方法能够有效地降低融合识别的误差率,提高识别的可信度。     

一种基于多尺度最大信息熵和梯度的图像融合算法

提出了一种多尺度最大信息熵(Max Information Entropy,MIE)及梯度的图像融合算法,该算法在对源图像多尺度分解的基础上,根据低频小波系数及高频小波系数的特点,把信息熵引用到小波低频系数的选择中,根据局部信息熵的大小确定小波系数的选择;而高频采用基于最大梯度值的方法,最后对所选小波系数进行重构,即可得到融合图像.二者的结合,对图像的细节处理更加细致,又有效地消除冗余信息.通过实验分析,结果表明该算法与其他基于区域的方法相比,提高了融合效果.     

基于证据理论的多传感器加权融合改进方法

针对多传感器系统中高冲突证据合成问题,考虑到传感器同时具有固有可靠性与实时可靠性的特点,基于证据理论提出了一种新的多传感器加权融合方法;该方法通过计算证据间的相似矩阵获取证据的后验权重,并结合根据传感器固有可靠性预先分配的先验权重,得到证据体的复合权重,然后据此对原始证据进行加权平均,最后利用D-S证据组合规则合成加权平均后的证据;实例仿真表明,与D-S、Yager、Murphy等方法相比,该方法能够更好地处理高冲突证据,且收敛速度更快。     

基于信息熵测度的冲突证据合成方法

为了有效解决冲突证据的融合问题,在计算证据空间冲突向量的基础上,提出了一种基于信息熵测度的冲突证据合成方法.首先计算证据的信息熵获得该证据引起不确定性的度量,用信息熵计算证据空间赋予该证据的信任度,再用获得的信任度对数据模型进行加权处理,最后对处理后的证据运用D-S合成规则获得结果.实验表明该算法有效解决了冲突证据的合成问题,识别精度高、收敛速度快.     

基于证据距离和矛盾因子的加权证据合成法

针对Dempster-shafer (DS)理论直接对高冲突证据合成时会有融合结果不合理的问题,本文提出了一种加权证据合成法.在多个证据融合时,该方法综合利用证据距离和矛盾因子表示证据冲突.并根据各证据与其它证据的冲突程度确定其权重系数,基于此又分别采用两种适用于不同情况的方法对证据基本置信指派函数修正,然后用DS规则合成.算例实验表明了本文方法对高冲突证据融合的有效性,并且其融合结果还具有良好的收敛性.     

基于决策距离的多传感器信息融合加权平均算法

本文引入证据间距离、证据间支持度和可信度、决策距离测量等重要概念,对证据的信任函数数据进行合理化处理,并借助D-S证据合成规则实现多传感器的信息融合,从而提出基于决策距离的多传感器信息融合加权平均算法。算例分析表明,该方法能够有效解决D-S冲突问题,确保信息融合结果的准确度。     

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。     

一种新的冲突表征下的异类源信息融合算法

异类源信息融合时常遇到证据高度冲突的情况,此时应用传统Dempster-Shafe(rD-S)证据理论进行融合将出现错误的结果。针对以往冲突证据融合研究中使用冲突系数k表征证据之间的冲突程度所存在的不足,提出了一种新的证据冲突表征方法。在此基础上确定证据间的冲突度和相似度,得到证据的权重。对加权修正后的证据利用D-S证据理论进行融合。算例验证表明该方法可以有效地对冲突证据进行融合,收敛效果较好。