基于证据排序融合的局部冲突信息再分配算法

为提高证据冲突度量和融合结果的准确性,提出一种基于证据排序融合的局部冲突信息再分配算法.该算法首先基于证据距离和冲突系数共同度量证据冲突,在此基础上对证据融合顺序进行优化,并对不同证据中不同焦元的冲突度量算法进行改进.进一步,在对证据进行依序融合过程中,将新的证据以及焦元冲突度量结果应用于对局部冲突信息进行再分配.与已有相关算法进行的理论和应用对比分析结果表明,所提算法的证据融合效果更加稳定、可靠.     

D-S证据理论合成规则的一些修正

在多传感器数据融合中，D-S证据理论对于处理不确定性问题是一种有用的方法。但是，D-S证据组合规则的一些不足影响了证据理论的应用。虽然Yager对此做了改进，但改进后的组合公式仍然存在问题。通过分析证据理论中关于冲突证据置信度分配中存在的问题，针对时域冲突的特点提出一种新的合成规则改进方法，由此弥补了D-S理论和Yager合成公式的不足，对于在时域上高度冲突甚至完全冲突的证据，能够取得理想的结果。     

改进的冲突证据组合规则

针对信息融合中冲突证据的组合问题,提出一种新的利用均衡信度分配准则的冲突证据组合方案．首先分析原始Dempster组合规则及其改进组合规则的不足,然后利用均衡信度分配准则合成新的mass函数,最后数值实验表明新组合方法有效地解决了现有Dempster证据组合规则中存在的Zadeh悖论、一票否决、鲁棒性和公平性等不足．     

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.     

改进的D_S证据理论方法及其在风力发电机故障诊断中的应用

针对D_S证据理论直接处理高冲突证据合成时会出现诊断结果不合理的问题,提出了一种相对加权证据合成法。在多个证据融合时,该方法综合利用证据的均值距离和冲突强度表示证据冲突,并根据各证据与其它证据的冲突程度确定其权重系数,在此基础之上采用相对加权的方法对证据的基本概率指派函数修正,然后用D_S规则合成。将所提出的方法应用到风力发电机组的故障诊断中,结果表明了所提方法对高冲突证据融合的有效性。     

一种基于概率语言偏好关系的DS证据理论改进算法

DS(Dempster-Shafer)证据理论在不确定信息融合等领域有着十分广泛的应用,但当出现高冲突证据时,融合结果往往有悖常理.为了解决高冲突证据合成悖论的问题,本文提出了一种基于概率语言偏好关系的DS证据理论改进算法.该方法用概率语言偏好关系既解决了专家偏好产生的困难,又准确识别了冲突专家,而且提出了冲突证据的调整方法,在保持Dempster合成规则不变的情况下,改进了融合结果.最后分别应用数值分析和案例模拟分析检验了提出方法的科学有效性和应用可行性.     

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。     

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。     

基于一致性判据的多专家意见冲突分类决策法

无损评估的多专家意见的综合评判是对多个专家提出的个体意见采用适当的策略进行融合,以期得到最佳意见的综合决策结论。本文针对这一问题,在对现有融合方法进行研究的基础上,提出对专家提供决策作为证据源进行一致性判决,根据评估结果分别采用不同的方案融合证据。对于多类冲突情况,综合考虑各类的支持数和类间冲突度,提出采用加权冲突分配法进行重构证据源。整个分类决策法建立在群体意见的基础上,避免了目前存在的多数融合方法的＂少数分歧＂这一臆测,并较好地解决了群体证据冲突问题。     

基于新的证据冲突表示的信息融合方法研究

DS证据理论为不确定信息的表达和合成提供了自然而强有力的方法,被广泛应用于信息融合的各个领域。但是在证据高度冲突情况下常常会导致错误的融合结果。文章首先分析经典证据理论中冲突系数的不足,引入证据距离函数表示证据之间的差异性,并提出了一种新的证据冲突表示方法,能更有效地度量证据的冲突程度。而后基于新的冲突表示方法,提出了一种新的冲突信息融合方法,该方法保持DS组合规则不变,对融合结果进行修正,能够有效解决证据高度冲突情况下的信息融合问题。最后通过算例验证了该方法的有效性。