一种新的基于置信距离的冲突证据融合方法

针对传统DS证据理论在处理高冲突证据融合所存在的不足,提出了一种新的冲突证据加权融合方法.该方法充分考虑证据本身的特性和证据间的关系,先引入证据熵来评价证据的质量,对证据进行预处理,再应用证据间的距离计算证据的相似度和证据权重,最后对修正后的证据进行融合.数值算例表明,该方法能够有效地处理高冲突证据融合问题,相比其他改进算法,具有较好的收敛速度和较小的计算量.     

利用不确定度的冲突证据组合

D-S(Dempster-Shafer)证据理论在信息融合中有着广泛的应用.针对证据理论中高冲突证据组合出现反直观结果问题,提出一种新的证据组合方法.依据证据体不确定度生成权重,并基于所获权重修正待组合证据体再利用Dempster规则完成证据组合.算例分析表明所提方法是合理有效的.     

基于相容性距离的冲突证据合成方法研究

针对传统证据理论中高度冲突证据组合出现反直观结果的问题,提出了一种基于相容性距离的冲突证据合成方法。分析了证据理论存在的三个方面问题和各种改进方法的特点,通过欧式距离建立了证据距离和相容性测度矩阵,对接受度归一化后计算出相容因子来对冲突概率进行加权分配。数值算例验证了改进合成公式的有效性和合理性。     

新的证据冲突度量方法

为了解决证据理论在处理高度冲突证据时会出现的失效问题,研究了证据冲突的度量和表示方法.首先,证据距离作为一种主要的证据冲突度量方法,通过分析各种证据距离的不足,定义一种新的概率距离,并结合Jousselme距离来描述证据之间的差异性.其次,由于证据距离无法完全代表证据冲突,根据模糊交叉熵的概念,定义了基本概率指派(basic probability assignment,BPA)交叉熵来表示证据之间的散度.再次,通过Hamacher T–余范融合证据距离和证据散度两个方面,提出一种新的证据冲突度量方法.最后用数值算例验证了该方法的有效性.     

基于置信距离的冲突证据合成方法

雷达目标识别中多源信息融合面临各种不确定冲突信息。为此,提出一种基于置信距离的冲突证据合成方法。在不改变D-S证据组合规则的前提下,考虑到证据之间的关联性,通过计算证据间的相似度和可信度,利用可信度的加权平均来代替冲突证据,从而消除冲突证据并进行信息融合。仿真实验结果证明,该方法能有效进行冲突证据的合成。     

基于重合度的证据冲突度量方法

为更加准确、有效地描述证据间的冲突程度,提出一种新的证据冲突度量方法.该方法通过取小累加证据体之间两个相交为非空集的焦元BPA,得到证据重合度;然后基于其与证据冲突程度的关系,计算出证据冲突大小.实验结果表明,相比经典冲突系数与Jousselme证据距离,所提出的方法更加准确、有效.     

基于加权证据距离的高度冲突证据组合方法

为了有效融合高度冲突的证据,以Murphy方法和邓勇加权平均法为基础,提出了一种新的基于加权证据距离的证据组合方法。用Murphy方法确定各证据体的权重,采用修正的City Block距离加权平均求证据间的两两距离,进而获取各证据被其他所有证据支持的程度,归一化各证据的总支持度作为该证据的权重,对多源证据加权平均后再利用Dempster组合规则实现信息融合。实验结果表明,该方法能够更加有效快速地识别出目标,拥有更快的收敛速度。     

基于证据向量差异度改进的冲突证据融合方法

针对传统Dempster-Shafer证据理论合成高冲突证据时会出现融合结果不合理的问题,提出了一种新的冲突证据加权方法和融合规则。该方法引入证据向量差异度概念对证据冲突系数进行修正,并应用修正后的冲突系数计算证据集互信度矩阵和证据权重,最后对加权修正后的证据进行融合。数值算例表明,该方法可以合理有效地解决冲突证据融合的问题,相比于其他改进方法,具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。     

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。     

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.     

非单点证据体数据融合的Dempster组合规则适用性评价方法

针对待融合的证据体包含基本概率分配值相差较大的非单点证据时,基于pignistic距离的Dempster组合规则适用性评价方法判定结果存在模糊性甚至不准确的问题,提出了一种表示证据体之间关联性的改进pignistic距离,并将改进的pignistic距离与经典冲突系数相结合,提出了对Dempster组合规则适用性评价的新方法。在新方法中,定义了一种新的证据体冲突衡量系数用于判定Dempster规则的适用性。当经典冲突系数为0时,新系数与改进pignistic距离一致;当经典冲突系数不为0时,新系数与改进pignistic距离和经典冲突系数之和的平均值一致。算例分析的结果表明,与基于pignistic距离的Dempster规则适用性评价方法相比,新的基于改进pignistic距离的Dempster组合规则适用性评价方法有较好的适用性和合理性。     

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.     

DS 证据理论研究进展及相关问题探讨

在对证据理论的建模、推理、决策到评估各层面最新进展梳理的基础上, 针对证据理论现有研究中存在的 一些问题、混淆和误解, 结合仿真算例进行了分析和探讨, 包括据理论与概率论的关系, 证据冲突与反直观结果的 关系, 证据距离的定义以及证据理论的评价准则问题等. 最后对证据理论的发展方向进行了展望. 该研究旨在为人们正确理解和使用证据理论提供参考和借鉴作用.     

证据合成的一种新的改进

在肖明珠等人提出的改进的相关证据合成公式基础上,指出其不足,并给出了改进的方法.而后又举了例子对两个方法进行了比较.     

一种有效解决D-S理论冲突证据合成的方法

针对标准D-S证据理论中存在的冲突证据合成问题,提出了一种冲突证据加权的方法。该方法将各个传感器的基本概率赋值映射到多维空间中的某个点,计算任意两点的欧氏距离,利用平均距离确定证据的权重,采用哈夫曼树对证据加权平均后再利用D-S合成规则实现信息的融合。实例论证了该方法的有效性,它能有效解决冲突证据合成的问题。