D—S证据理论在多源数据融合中的应用及改进

在不确定性处理算法中,D-S证据理论具有较好的应用效果.阐述了D-S证据理论及其在多传感器数据融合中的应用.从改进合成规则和证据源数据两方面对当前的一些改进方法进行了分析比较.提出一种基于冲突强度的证据合成规则,并在Murphy证据平均合成规则的基础上提出一种基于证据间相似系数的证据合成规则,通过实例对这几种方法进行了比较,证明了基于相似系数证据合成规则的有效性.     

基于城市街区距离的证据融合方法

针对传统Dempster-Shafer证据合成方法合成冲突证据时,会出现相悖的结论的问题,提出了基于城市街区距离的冲突证据合成方法.方法利用证据冲突信息,通过城市街区距离得到证据距离,距离表征证据的冲突程度,并进一步计算得到权重系数,根据权重系数对证据进行重新概率分配后,完成证据预处理过程,最后用改进的合成规则,完成再分配证据的合成.实例合成验证了算法在合成冲突证据方法具有最优结果,且和推理一致,可以通用于证据合成.     

改进的二元组冲突表示方法

D-S证据理论可以有效表示随机性和模糊性的不确定信息,可以在不需要先验信息的情况下对证据进行组合,这些优点使得该理论被广泛应用于信息融合的各个领域。但是在实际应用中,D-S证据理论中的组合规则无法有效融合冲突信息,为此研究人员在组合规则改进或是数据模型修改两个方面提出了很多改进方法,但却忽视了对冲突本身的研究。首先分析了证据理论中经典冲突系数的不足,而后引入证据距离,结合经典冲突系数提出了一个改进的二元组来描述证据冲突,新的二元组冲突表示可以更好地度量证据之间的冲突,而且对Dempster组合规则的适用性具有指导意义。算例说明了新的冲突表示方法的有效性。     

一种冲突证据组合方法

针对证据理论的冲突证据融合问题,分析了D-S合成方法的不足,提出了一种新的改进方法,即基于小概率命题似然度最小值的冲突证据组合方法。该方法通过选择信任折扣因子使得命题似然度达到最小,在应用中会比Dempster组合规则和平均策略更为灵活,更符合证据理论在不确定推理方面的本质特性。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,确保了方法的有效性和可靠性。     

基于皮尔逊系数的冲突证据合成新方法

提出了一种融合证据源预处理和合成规则修改的冲突证据合成方法.算法得到两两证据源间的皮尔逊系数,每个证据源具有特有皮尔逊系数值和.以具有最大皮尔逊值和的证据源为中心证据源,所有证据源相比中心证据源的比例为该证据源的权值,权值反映了证据的重要程度,从而冲突证据源具有最小的权值.利用权值对原始证据源进行预处理,降低冲突证据的重要性.再通过改进的合成规则,对处理后的证据源进行合成,得到最终合成结果.证据正常与冲突情况下的仿真算例验证了新方法不但在证据合成中具有很高的通用性,而且相比其他方法具有很强的优越性.     

基于证据源和组合规则双修正的证据合成

针对冲突证据合成时传统证据合成和单一修正改进方法存在的问题,提出了新的证据源预处理和组合规则双修正的证据合成方法.利用夹角余弦理论,计算证据向量距离后转化得到权重系数,依据权重系数对证据进行重新概率分配,完成证据源修正;之后用修正的动态合成规则,进行修正证据的合成;同时提出了算法分析模型.实例结果验证了算法在证据合成时具有最优结果、较强通用性和稳定性,可应用于信息融合、不确定信息决策等领域.     

基于相关系数的证据冲突度量方法

当证据高度冲突时,使用D-S组合规则将会得到不合常理的结果,因此,针对证据组合规则的改进成为一个重要的研究课题,在选择合适的证据组合方法之前,确定证据之间是否冲突、冲突程度如何,是个至关重要的问题,为了更加准确地描述证据间的冲突,在分析证据相似度与证据冲突关系的基础上,基于证据相关系数提出了一种新的证据冲突度量方法,理论分析和数值计算表明该方法可有效表示证据之间的冲突程度,相关系数越大,证据间冲突就越小,与其他方法相比,该方法更具全面性和合理性。     

基于冲突关系网络的证据合成方法研究

针对经典证据理论处理高冲突情况时结果违反常理的问题,在对其原因及各类改进方法进行研究分析的基础上,提出基于冲突关系网络的证据合成方法.该方法从整体着眼,充分考虑直接与间接冲突关系,通过构建网络,利用PageRank算法的思想获取证据权值并进行加权修正,最后利用Dempster组合规则进行融合,既保留了经典理论优良的数学...     

基于信任度和虚假度的证据组合方法

D-S证据理论在信息融合领域有着广泛的应用,但使用Dempster组合规则对高冲突证据进行合成时可能会得到反直观的结果,在应用中也存在“一票否决”的问题,为解决这些问题,提出一种改进的基于证据信任度和虚假度的证据加权组合方法。首先在证据相关系数的基础上定义了证据信任度,再结合证据虚假度的概念来确定各原始证据的权重,依此权重系数对各证据进行加权平均后利用Dempster组合规则对加权平均证据进行组合。数值算例表明,该组合方法可实现冲突证据的有效融合,与其他方法相比该方法具有更好的收敛性。     

基于pignistic概率距离的冲突证据合成方法

Dempster Shafer证据理论在数据融合中有着广泛的应用.但当证据之间高度冲突时,应用DS证据合成公式往往会得出错误的结果.在现有的证据合成改进方法中,均使用冲突系数k来度量证据之间冲突的程度.最新的研究表明:影响证据冲突的因素不仅仅是冲突系数k,还和证据的pignistic概率距离等因素有关.在原有的冲突系数k之上,引入pignistic概率距离,提出了一种新的冲突证据合成方法.仿真结果表明:当证据之间的冲突小时,合成结果近似于D-S证据合成公式,当证据之间的冲突较大时,这种方法在公式模型上比其他方法完善,冲突证据的合成结果更加合理.     

一种新的基于证据理论的合成公式

由于D-S证据合成公式所存在的不足,使证据理论的应用受到了一定的限制.Yager对此作了改进,但改进后合成公式又存在着新的问题.鉴于此,本文在引入证据可信度概念的基础上,提出了一个新的证据合成公式.新的合成公式弥补了D-S证据理论和Yager合成公式所存在的不足,使冲突证据合成的结果更为理想.     

证据推理的组合规则研究

对不精确、不完整信息系统的决策规则,证据理论提供了一种卓有成效的处理方法.从应用的角度出发,人们提出了修正的证据推理组合规则.为了能对各种证据推理组合规则有深刻理解,以证据理论为基础,对各种组合规则进行了深入的研究,分析了不同情况下各证据组合规则解决冲突问题的能力.接着给出了一种基于证据的条件概率指派合成方法,并证明了其有效性.最后,对各种证据组合规则的适用范围进行了比较.     

基于D-S证据理论的多传感器数据融合

D-S证据理论可以有效地处理不确定信息,是有效的数据融合方法之一,但在证据高度冲突时,其归一化过程会产生有悖常理的结果。针对这个问题,国内外的学者提出了许多不同的改进方法,基本上可分为两类：修改组合规则和修改融合模型。在此总结分析了相关的国内外典型文献的改进思想,并进行系统条理的分析,为证据理论的发展和改进提供了有价值的参考。     

DS证据合成规则评价方法研究

DS证据理论由于其应用广泛,成为研究的热点之一。由于其应用不同,DS证据理论遇到了一些问题,尤其是冲突证据合成问题,为此,不少学者都提出自己的解决办法。然而,针对合成方法的评价方法却很少有报道,算法优越性几乎都是通过主观逻辑判断的方法,通过实例对比,来说明算法的好坏。通过对合成方法的研究,提出了主客观结合的合成规则评价方法。评价方法以主观评价为基础,建立了客观评价体系及数学模型,客观评价体系有多个评价规则组成,综合说明合成方法的优劣,从而建立了合成方法的评价理论。最后,通过实例验证了评价方法的正确性。     

基于比例冲突再分配规则的目标识别方法

高冲突证据下的目标识别方法研究一直是热点和难点问题。比例冲突再分配规则正是处理高冲突证据的一种有效方法。介绍并分析了比例冲突再分配系列规则,并通过具体的例子对不同方法进行了仿真验证,说明了比例冲突再分配规则能很好地处理目标识别问题中的高冲突证据。     

基于证据方差的加权证据组合

DS证据理论在决策级信息融合中有着广泛应用.针对证据组合时的某些反直观结果问题提出一种新的基于证据方差的序贯式加权证据组合方法.首先基于Jousselme证据距离定义了证据方差.每一步证据组合时,依据当前既有证据组合结果序列的方差及当前步新证据加入后的序列方差来生成权重.基于所获权重修正新到证据及前一步组合结果,最后利用Dempster规则完成当前步证据组合.算例分析表明所提方法是合理有效的.     

基于多源信息和改进证据理论的空战攻击决策

针对证据理论不能有效地处理带冲突证据信息的缺点,结合已有的证据理论改进算法研究了一种新的多源信息融合策略并应用于多机协同空战决策。根据不同的前提条件采用不同的融合规则,并在融合过程中引入可靠性度量,以反映具体证据的信任度。同时采用闭世界和开世界的观点,区别两种不同部分冲突信息的分配并考虑融合的顺序,提高冲突证据的融合效率。仿真结果表明所研究的融合策略能够得到较好的空战攻击决策结果。     

D-S证据理论改进方案综述

D—S证据理论解决不确定问题方面具有很高应用价值,但其合成规则的不足影响着该理论的进一步应用。本文针对冲突概率分配的不同方法,研究当前的各种D—S证据理论改进合成规则的特点,总结出他们的优势和缺陷,为不同场合下证据理论的应用提供依据。