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.     

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.     

一种改进的多源异类航迹关联方法

为了克服在多传感器信息融合系统中各类传感器的探测精度差异性很大以及异类航迹关联常常面临高不确定性的问题,提出了将证据理论引入到多因素模糊综合决策航迹关联中.利用证据理论进行不确定信息证据合成,再根据多因素模糊综合决策隶属度函数获取证据,解决了航迹关联的不确定性和证据理论在证据获取时存在的困难.实验结果表明:采用该方法的异类航迹关联能够有效克服证据合成过程中的不确定性,降低错漏关联率.     

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。     

网络证据刍议

网络证据是指从不同网络终端获取的信息载体.它是电子证据中独特的存在类型.与其他形式的电子证据不同,网络证据可以通过不同地点、空间在网上获取.由于取证地点、信息获取和存储方式、查证手段等方面的特殊性,网络证据的收集、审查、认定等证据规则应当有所不同.研究网络证据,正确地理解和科学地运用网络证据,对于更好地开发证据调查、收集的新方法,在司法实践中更好地查明案件事实;对于修改和完善我国立法关于诉讼证据及其运用规则的规定;对于从新的角度去理解证据及其相关重大基础理论问题,都有着极其重要的意义.     

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.     

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.     

基于模糊理论和D-S推理的开箱报警模型与算法

为提高集装箱运输过程中非法开箱自动报警的可靠性,在对集装箱非法开箱报警机制分析的基础上,建立了基于箱门传感器、箱内传感器等多源信息的非法开箱报警决策模型,提出了基于证据模糊相似度和证据源先验可靠度修正证据权的改进D S证据融合算法来减少证据冲突,形成了集装箱非法开箱多源信息融合报警系统.实验结果表明,提出的证据融合算法能够有效降低证据冲突系数和合成悖论次数,报警模型具有较好的容错性和适应性.     

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.     

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.     

神经网络和证据理论融合的管道泄漏诊断方法

针对传统管道泄漏诊断方法存在的准确率不高的问题,结合无线传感器网络与信息融合技术,提出一种神经网络和证据理论有机结合的管道泄漏诊断方法. 在普通节点处建立两个子神经网络模型来简化网络结构,分别以负压波和声发射信号中的泄漏特征参数作为输入向量进行初始泄漏诊断;然后将神经网络的识别结果作为证据的基本概率分配,从而实现了赋值的客观化;采用改进的证据组合规则,在普通节点和汇聚节点处进行两级证据合成,充分利用了网络中各种冗余和互补的泄漏信息. 实验结果表明,该方法显著提高了管道泄漏诊断的准确率,降低了识别的不确定性.     

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.     

证据理论在相似图像识别中的应用

在图像识别中,由于样本集数量有限,导致所提供的信息不完整,从而增加了正确识别的困难,特别是对于相似图像的识别.对此,可以利用多信息源提供的信息,应用证据理论的方法,对相似图像做出识别.实验结果表明,证据理论的应用可以在相似图像的识别中取得较好的识别效果.     

证据推理理论及其方法研究

在实际融合系统中,往往需要处理各种不确定信息,而证据推理理论为不确定信息的表达和组合提供了自然且强有力的方法,得到了广泛的应用.为此,研究了目前常用的两种证据推理理论(DS理论和DSm理论)及其方法.基于这两种理论原理,从修改组合规则和修改证据模型两种思路,阐述了基于DS理论的常见改进方法;从理论研究和工程应用两方面给出了DSm理论的研究现状.最后,归纳了证据推理理论的不足,展望了其未来发展方向.     

基于信息融合技术的异步电机故障诊断研究

为了合理利用异步电动机多个方面的故障特征信息,提高故障诊断的准确性,提出了一种采用异步电动机定子电流、径向(轴向)振动信号等多信息融合的故障诊断方法.对测量的各种信号进行小波分析,利用各个频段的信号能量作为故障特征值.采用D-S证据理论融合各个信息,针对证据理论无法融合高冲突证据的缺陷,引入先验知识对其进行了改进,提高了电机故障诊断准确率.实验结果表明,故障诊断结果可信度明显提高,不确定性显著减小,对异步电动机转子断条故障诊断的准确率达到90%以上.     

基于条件证据的信息融合故障诊断方法

该文基于观测信息与先验信息和谐的思想,结合条件证据理论,提出了一种融合先验信息的故障诊断方法。首先将传感器获取的关于设备运行状态的观测数据,通过模糊信息的随机集表示方法转化为D-S证据的随机集形式;然后计算所得证据与先验信息之间的和谐度,最后利用条件证据理论将需要融合的证据进行组合,从而做出诊断决策。该方法可在复杂运行环境下充分利用各种信息,提高故障诊断的可靠性。     

利用奇异值和虚假度的证据组合方法

针对现有的修正证据源方法多从单一的角度对证据进行评价,存在一定不足的问题,提出了一种基于奇异值和虚假度的证据组合新方法.首先,利用证据的基本概率分配（BPA）矩阵最小奇异值来衡量两两证据之间的冲突,并以此为基础定义了证据的可信度;接着引入证据虚假度对可信度进行修正,进而生成证据权重;再利用分配的权重对各证据BPA进行加权平均;最后通过Dempster组合规则对加权平均后的BPA进行合成.数值算例结果表明,该方法能够有效地对冲突证据进行组合,且具有更快的收敛速度和更好的聚焦效果.     

基于信息熵与判断矩阵的D-S证据理论改进方法在故障诊断中的应用

针对凭借单一的证据很难进行科学故障诊断的实际情况,提出基于Dempster-Shafer证据理论进行多源信息融合的故障诊断方法.由于D-S证据理论合成公式存在不足,针对各证据的重要性不同,提出了一种将信息熵与判断矩阵一致性相结合对各证据进行加权赋值,并对其进行加权调整的方法,应用D-S证据理论合成公式对加权调整后的证据进行决策级融合.此种方法将主观因素与客观因素相结合.实例分析结果表明:融合结果提高了置信度,降低了不确定性,显著提高了故障诊断的科学性,具有理论与应用价值.     

试论数字证据

该文依据信息社会的司法实践,提出了“数字证据”概念。论述了数字证据的多样性及其本质,研究了数字证据的两种基本形式及其转换要点,指出了数字证据提取方法及注意事项,探讨了数字证据的证明力。     

网络证据刍议

网络证据是指从不同网络终端获取的信息载体。它是电子证据中独特的存在类型。与其他形式的电子证据不同，网络证据可以通过不同地点、空间在网上获取。由于取证地点、信息获取和存储方式、查证手段等方面的特殊性，网络证据的收集、审查、认定等证据规则应当有所不同。研究网络证据，正确地理解和科学地运用网络证据，对于更好地开发证据调查、收集的新方法，在司法实践中更好地查明案件事实；对于修改和完善我国立法关于诉讼证据及其运用规则的规定；对于从新的角度去理解证据及其相关重大基础理论问题，都有着极其重要的意义。