基于信度函数的冲突证据组合新方法

为了有效地处理冲突证据,提出了一种基于信度函数的新方法．设计了一个证据信度函数,并用此函数来计算证据之间的后验权重分配．给出了先验权重和后验权重的合成方法,从而得到最终权重分配．采用最终权重对现有证据进行加权平均,并采用Dempster—shafer组合规则进行融合,从而得到最终融合结果．与其他方法相比,该方法考虑的因素更全面、适用性更强．实例表明,该方法能够比其他方法更快、更有效地识别出目标．     

D-S证据理论的不足及其数学修正

针对D-S证据理论对高冲突证据融合得到有悖常理的无效结果问题,研究了国内外典型文献提出的各种改进方法,从原理上对其进行了组合规则的修正和证据源的修正两大分类,并对各种方法的不足进行了数理分析和总结.在此基础上引入证据信息容量和证据间距离函数来对各传感器提供的证据信息进行预处理,再对得到的新的证据信息用证据可信度作为权重进行加权融合.数值仿真实验表明:这种新的修正模型不但比较好地结合了两类改进方法的优点,在形式上和Dempster组合规则保持一致,而且能较好地处理冲突证据在信息交叉时的融合,取得了更加合理的效果,并且为D-S证据理论的完善提供了一个新的探索途径.     

D-S证据理论中冲突证据的合成方法

针对高度冲突证据的合成问题,分析了D-S合成方法及其改进方法的不足,提出了一种新的改进方法。新方法仍利用D-S合成公式,但针对该公式要求参与合成的各证据需具有相同重要程度的要求,考虑到融合系统中各证据的重要程度可能不同,直接利用公式合成可能得到与实际相悖的结论,因而引入证据权的概念,给出了证据权的具体算法,通过证据权对已有的基本可信度分配函数进行修正得到了重要性相同的新的证据的基本可信度分配模型。最后通过算例比较表明新方法的合成结果更为理想。     

基于Dempster组合规则适用条件的冲突证据组合

针对D-S证据理论中Dempster组合规则出现的反直观结果问题,提出了一种新的基于Dempster组合规则适用条件的冲突证据组合方法。首先分析了Dempster组合规则出现悖论的原因及其适用条件;其次发现了基于数据模型修正的冲突证据组合方法不满足结合律的不足,最后依据适用条件对证据模型进行修正并利用Dempster组合规则进行融合,真正满足证据组合的结合律。实验分析表明,所提方法是合理有效的。     

利用模糊证据理论的信息融合方法及其应用

提出了一种基于模糊集合和证据理论的信息融合方法.针对证据理论应用中基本概率指派函数(mass函数)以及多传感器信息融合中各个传感器测量数据的可信度均难以确定的问题,首先利用传感器测量信息的不确定性得到辨识框架的隶属度函数;然后利用隶属度函数构造证据理论的mass函数;再根据各mass函数之间的距离评估各传感器的相对可信度,在此基础上对各个证据进行折扣,利用基于折扣系数法的改进证据理论组合规则对多传感器信息进行融合.最后将所提出的方法应用于目标识别系统中.仿真结果表明,在证据高度冲突时,该方法仍能正确识别目标,提高了信息融合系统的稳定性.     

基于证据预处理的协作频谱感知方法

针对传统基于DS证据理论的协作频谱感知方法中,由于信道环境的复杂性和DS合成公式的弊端,导致的证据悖论问题,本文提出了基于证据预处理的协作频谱感知方法。该方法对证据值预处理,利用静态权重提高自身可靠性,并利用动态权重确定冲突数据并修正,提出的合成公式对预处理后的证据值进行融合并判决。仿真结果表明:该方法能有效解决证据悖论问题,提高检测性能,鲁棒性强,适用于故障感知用户少于正常感知用户的情况。     

一种冲突证据的融合方法

针对D-S证据理论的冲突证据融合问题进行了研究,通过对证据进行冲突检验及修正弥补了D-S证据理论在处理冲突证据时的不足。采用了加性策略对事件进行排序的方法,找出证据支持最大的q个事件,就是最有可能是识别结论的q个事件,对其进行冲突检验及修正。解决了D-S证据合成方法组合冲突证据时出现的问题,保证了非冲突证据的有效合成。通过仿真试验表明该算法能有效地排除干扰,得出了符合实际的组合结果。     

基于改进D-S证据组合规则的目标识别算法

为了更好地解决高冲突证据的融合问题,提出一种3条证据直接融合的改进D-S算法.该算法首先根据证据支持贴近度函数给出识别框架下各焦元支持度的计算方法;其次根据三维证据直接融合产生的冲突因子的性质及各焦元的支持度,提出一种基于D-S证据组合规则的冲突信息加权分配算法;最后以多传感器多目标识别系统为背景进行仿真实验.理论分析和仿真结果表明,基于三维证据直接融合的改进D-S算法具有较强的抗干扰性能,能有效融合各种冲突信息,提高目标识别概率.     

信息融合中传感器可信度的动态确定及应用

基于经典冲突系数和证据距离函数给出的修正冲突系数,提出了确定传感器动态可信度的方法.将所提出的方法应用到目标识别系统中,算例表明:所提出的方法可以根据系统收集的传感器报告来确定各个传感器报告的可信度,在证据高度冲突情况下也能够正确识别目标.     

基于证据理论的信任模型中冲突证据

基于证据理论的信任模型是常用的信任模型之一,且证据理论是一种具有良好理论基础的不确定性推理方法。为了解决证据收集以及冲突证据合成可能会产生不合理结果的问题,通过改进证据收集方法提高证据质量,同时结合证据距离、相似度、支持度和可信度,在证据合成过程中将冲突证据进行重新分配。实验结果表明：改进的证据合成机制提高了合成证据的合理性,使得信任计算结果更为可信。     

证据冲突的衡量方法研究

对于有冲突的证据,D-S证据理论无法使用或得出错误的结果,解决该问题的基础首先是研究证据冲突的衡量方法.分析了D-S证据理论在合成冲突证据时遇到的问题,定义了一些衡量证据间冲突程度的参数,包括证据一致度、证据冲突度、证据冲突强度、证据冲突/一致度等.通过实例证实了这些参数能够较好地说明证据间存在冲突的程度.     

一种改进的冲突证据判别方法

根据证据冲突程度选用不同融合规则可有效解决Dempster规则难以处理冲突证据的问题,但前提需要对冲突证据做出正确判别。分析了目前常见的几种冲突证据判别方法存在的局限,借鉴Murphy规则平均信度优先的设计思想,提出了一种改进的冲突证据判别方法。实例表明：采用这种改进的判别法衡量证据冲突对融合结果的影响,可获得满意的效果。     

一种新的证据复合折扣合成方法

D-S证据理论是一种重要的决策级信息融合方法,但传统的Dempster证据合成规则会导致一些与直觉相悖的结果.针对该问题,在经典的Shafer折扣方法基础上,提出了一种综合可靠性和重要性因素的复合折扣因子计算方法.该方法首先借助证据包含度合理地定义了证据可靠性度量;然后综合证据清晰度、证据一致性和证据积累程度等因素,建立了证据重要性模型;最后两者通过乘法算子共同构成复合折扣因子.实验结果表明,文章方法的证据处理过程与生物学研究中人的信息积累过程一致,能够解决证据合成中的悖论问题,合成证据可靠有效.     

Modification of evidence theory based on feature extraction

With its effectiveness of uncertainty reasoning,Dempster—Shafer evidence theory is widely used inmany fields such as information fusion and decision-making[1,2].However,counter-intuitive behaviors areoften involved when combining highly conflicting evi-dence sources with the Dempster’s combination opera-tor at the normalization step.Many modification meth-ods have been proposed to solve the problems[3,4].Some researchers think the combination rule is thesource of the drawback,and have to mo…     

基于交并集加权的证据组合方法及其应用

针对D-S证据组合规则在证据高度冲突时会导致错误结论这一问题,结合自动目标识别系统的实际需求,提出了一种新的证据组合规则.该方法首先将交集组合规则和并集组合规则进行适当加权,然后根据组合后的证据中各单元素命题的相对可信任度,将多元素命题的基本概率指派函数(mass函数)按比例分配给它的单元素子集,从而确保目标识别系统能够在单元素命题间进行决策.仿真结果表明,该方法能够有效地解决证据高度冲突情况下的目标识别问题.     

证据推理理论近似方法研究

Dempster-Shafer （DS）和Dezert-Smarandache （DSm）证据推理理论是信息融合的有力工具。针对在证据处理过程中证据数量多以及证据组合时焦元爆炸使计算量迅速增大的问题,对证据与焦元控制方法、规则近似方法和蒙特卡洛（Monte Carlo）方法三种方法在DS理论和DSm理论下进行了分类分析,指出了下一步值得研究的三个问题。这为证据推理理论不同近似方法的使用提供了理论参考。     

计算机安全取证技术研究

计算机安全取证技术是法学和计算机科学的交叉学科,必须把握这一特殊性对其进行研究。在这一领域把法律和技术分离就会导致法律认定上的错误和技术上的无序性。必须将法律和计算机技术相结合才能对计算机取证进行研究。本文阐明了计算机取证的相关法律问题,重点说明了计算机取证的过程、方法和工具,并给出了一个计算机取证实验的例子,提出了目前此领域相关法律法规和计算机取证技术的不足,指出了今后法律法规的进一步健全、计算机取证工作的规范化和计算机取证技术的发展趋势。