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。     

一种改进的D-S证据算法

利用D-S证据理论的信息融合算法,提供了一种证据理论的改进方法以解决D-S算法在实现过程中存在的证据冲突问题.通过仿真试验,对该方法的有效性进行了验证.     

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。     

一种加权改进的D-S证据推理算法

利用证据推理方法处理不确定问题具有强大的优势,但由于它不能处理矛盾证据,这在很大程度上限制了它在实际中的应用.对D-S证据推理的算法进行了改进.改进后的D-S证据推理算法可以有效地处理矛盾证据,取得比较理想、比较合理的融合结果.最后,通过仿真试验对该方法进行了验证.     

基于矩阵分析的DS合成算法

针对经典DS证据合成理论,提出一种基于矩阵分析的DS合成算法。该算法采用证据结合的递推方式,计算n组信任函数结合下的融合结果,解决证据冲突。通过矩阵分析避免计算量过大,减轻节点负担。对温室控制采集到的数据进行仿真实验,结果证明该算法的快速性,其计算时间仅为经典DS证据合成理论的1／10。     

一种特殊相关证据的合成方法

Dempster-Shafer证据理论的合成方法只适用于独立的情况,相关证据的合成则比较复杂,本文认为两个相关证据是由两个独立源证据和一个相关性源证据通过正交和合成所得。相关证据的合成则为这三个源证据的正交和,因此必须从相关证据中分离出独立部分和相关部分。针对相关证据的BPA为可分离mass函数的情形,给出了具体明确的合成方法。     

一种相关证据合成方法

提出了一种新的模型来表示证据保相关性的起源,其中两个相关证据被认为由一个独立源证据分别与两个相关源证据通过正交和合成得到。相关证据的合成可以归结为这三个源证据的正交和,为此首先要由相关证据和独立源证据辨识汀关源证据,这是语气理论中的反问题,给出了基于梯度的下降的辩识算法。从理论上证明了,即使辨识结果不唯一,合成结果是的唯一的,并针对一特殊情况,证明了辨识结果是唯一的。     

基于局部冲突分配策略的证据合成法则的改进

针对证据合成法则在证据高度冲突情况下常得出有悖常理的结论,通过理论分析、对比多种改进的合成方法,提出一种基于局部冲突分配策略的组合规则,采用以冲突焦元在局部冲突组合证据中所占的实际比值为权重的方法,将冲突在产生冲突焦元中分解。实验结果证明,即使在证据高度冲突的情况下,改进后的合成法则依然能够取得理想的合成结果。     

一种新的瓦斯监测证据合成方法

煤矿瓦斯监测中,利用Dempster-Shafer证据合成方法实现多传感器信息融合可以提高系统整体决策和预警能力。根据煤矿安全规范设定区域危险等级,使用云模型建立危险等级属性隶属度曲线簇,输入传感器检测量提取各属性隶属度作为D-S融合的基本概率赋值。为了实现高度冲突证据合成,提出D-S与加权平均法混合的分步证据合成算法。仿真结果表明提出的算法合成高度冲突证据时,具有令人满意的收敛效果。     

多传感器冲突信息的加权融合算法

针对在多传感器目标识别系统中,DS规则对高冲突信息融合结果不合理的问题,提出了一种新的加权融合算法.在多源证据信息融合时,首先根据两证据距离大小来确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量作为证据的权重向量,然后确定各证据的相对折扣因子,并修正证据信息,最后用DS规则融合.通过实验仿真对比分析了多种方法的融合效果,表明了新方法可以较好的解决高冲突信息融合的问题.     

一种修正的Dubois-Prade 证据推理组合规则

基于对Dubois-Prade证据推理理论的分析与研究,针对Dubois-Prade组合规则的不足,归纳出3类导致Dubois-Prade组合规则失效的情况;在Dubois-Prade组合规则的基础上,引入了修正因子,给出一种修正的Dubois-Prade组合规则—–MDP组合规则.实例表明,MDP组合规则在处理高冲突、"一票否决"和动态信息融合方面都是有效的.     

基于广义Jaccard系数处理冲突证据方法

为了更好的处理运用D-S证据理论时出现高度冲突证据的情况,提出了一种基于广义Jaccard系数的加权组合方法。该方法利用广义的Jaccard系数公式求出各个证据体的权值,提高相近识别结果的证据体支持度;然后对证据体的权值归一化处理、加权平均,减少算法的复杂度;最后利用标准的D-S合成规则进行多次信息融合,进一步减小冲突证据的影响,从而给出符合实际的辨识结论。详细介绍了该方法的理论推导过程和具体计算步骤。实际案例计算表明:该方法相较于其他改进方法,在处理不相关性冲突证据方面更具有简单性、实用性以及高效性。     

基于多准则排序融合的证据组合方法

Dempster-Shafer证据理论在信息融合领域有着广泛而重要的应用, 但传统Dempster证据组合规则往往会引发一系列反直观结果问题, 如冲突悖论、信任偏移悖论以及证据吸收悖论等. 针对这一问题, 提出了一种基于多准则排序融合的证据组合新方法. 该方法综合利用了证据精度、证据可信度以及证据自冲突程度等指标评价待组合证据体,并以选择性融合的方式获取最终的组合结果. 仿真结果和相关分析表明,所提方法是合理有效的.     

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。     

支持向量机与证据理论在信息融合中的结合

在多传感器信息融合中,DS证据理论是一种重要方法,但是它的基石基本概率分配(BPA)一般不易确定,从而使它的优势难以得到发挥。支持向量机(SVM)是建立在统计学习理论之上的一种新型学习算法,但SVM的硬判决输出却不便于进行多传感器信息融合。为便于信息融合,本文提出了一种具有BPA输出的二类SVM,通过分析Platt概率输出模型的实质与不足提出利用SVM精度下限对其进行加权处理来得到证据理论的BPA方法,实现了SVM与DS证据理论在信息融合中的结合。仿真结果表明通过本文方法可以实现多传感器的信息融合并大大降低了融合识别的误差率。     

模糊证据理论及其在信息融合中的应用

为了使证据理论能更加有效地应用,把证据理论向模糊集推广,利用模糊集的隶属函数提出一种构造证据理论中的基本概率赋值函数的方法,实现了模糊理论和证据理论的有效结合。不但有效地解决了证据理论中的基本概率赋值函数的不易确定问题,而且由于证据理论应用于实际更加方便和有效,融合结果也更加合理。     

基于不确定性度量的证据组合方法

针对Dempster组合规则不能有效组合冲突证据,已有的基于证据间距离的改进组合方法计算复杂度较大的情况,提出了一种证据加权平均组合方法。首先以邓勇等人的组合方法为例计算了基于证据间距离的改进组合方法的计算复杂度,分析了造成计算复杂度较大的原因;然后通过引入证据的不确定性度量概念来描述证据的不确定性并以此为基础定义证据的权重;最后给出算法步骤。理论分析和数值算例表明,该方法能有效融合冲突证据,收敛速度快且降低了计算复杂度。     

基于证据理论的多分类器融合方法研究

证据理论是建立在独立性假设基础上,理论和实际应用都需要突破这一限制。最近提出的一种相关证据模型认为,两个相关证据由一个相关源证据分别与两个独立源证据通过正交和合成得到,相关证据的合成可以归结为这三源证据的正交和,为此首先要由相关证据和相关源证据辩识独立源证据,这是证据理论中的反问题,其解是否有意义取决于相关源证据是否合适。该文给出一个充分条件,如果相关源证据满足此条件,反问题有唯一有意义的解,在此指导下,研究了字符识别中的多分类器融合问题,实验结果表明,识别性能优于传统证据理论方法。