基于Dempster组合规则适用条件的冲突证据组合

针对D-S证据理论中Dempster组合规则出现的反直观结果问题,提出了一种新的基于Dempster组合规则适用条件的冲突证据组合方法。首先分析了Dempster组合规则出现悖论的原因及其适用条件;其次发现了基于数据模型修正的冲突证据组合方法不满足结合律的不足,最后依据适用条件对证据模型进行修正并利用Dempster组合规则进行融合,真正满足证据组合的结合律。实验分析表明,所提方法是合理有效的。     

D S证据理论在多传感器身份融合中的改进

D-S证据理论是一种处理不确定性问题的有效方法,但是D-S证据理论组合规则的一些不足影响证据理论的应用。通过深入研究Dempster组合规则存在的问题,文章提出了一种新的基于Dempster组合规则的改进方法,理论分析和数值实验结果表明,改进后的方法弥补了Dempster组合规则不足,并能提高合成结果的可靠性。     

基于信度函数的冲突证据组合新方法

为了有效地处理冲突证据,提出了一种基于信度函数的新方法．设计了一个证据信度函数,并用此函数来计算证据之间的后验权重分配．给出了先验权重和后验权重的合成方法,从而得到最终权重分配．采用最终权重对现有证据进行加权平均,并采用Dempster—shafer组合规则进行融合,从而得到最终融合结果．与其他方法相比,该方法考虑的因素更全面、适用性更强．实例表明,该方法能够比其他方法更快、更有效地识别出目标．     

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.     

一种改进的冲突证据判别方法

根据证据冲突程度选用不同融合规则可有效解决Dempster规则难以处理冲突证据的问题,但前提需要对冲突证据做出正确判别。分析了目前常见的几种冲突证据判别方法存在的局限,借鉴Murphy规则平均信度优先的设计思想,提出了一种改进的冲突证据判别方法。实例表明：采用这种改进的判别法衡量证据冲突对融合结果的影响,可获得满意的效果。     

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。     

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。     

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PCR-DSmT的序列帧融合景像匹配算法

针对INS/SMNS组合导航系统中,单帧景像匹配难以判断匹配结果是否正确并给出准确的匹配置信度的情况,提出一种基于PCR-DSmT的序列帧融合景像匹配算法。算法分为单帧粗匹配和序列帧融合精匹配两步:首先提取图像的相位一致性特征并采用快速归一化互相关算法初步匹配;然后建立序列帧时空约束关系,利用相关阵中极大峰构建辨识框架,采用层次分析法自适应计算置信指派并利用适配因子进行折扣运算,最后采用证据推理组合规则融合并根据判决准则输出匹配位置及置信度或对错误匹配结果报警。针对Dempster组合规则在高冲突序列帧融合时出现错误以及DSmT组合规则在多证据融合时正确位置置信指派难以增大并收敛的问题,提出一种PCR-DSmT组合规则。采用真实航拍图像和对应的Google earth卫星基准图像的仿真实验验证了匹配算法的有效性。     

AIS错误目标PCR6融合识别方法研究

船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)数据链缺乏保障机制,常报告错误信息,干扰船舶导航。在实际使用中,需对这些信息予以剔除。作者借鉴人工识别过程,建立基于证据理论的AIS错误目标自动识别算法。首先,采用概率推理、专家评估和模糊数学方法,分别对船舶航速、航向和轨迹特征进行建模,获得船舶航速、航向和轨迹位置的信度分布函数。然后,利用PCR6证据合成规则对这些特征的信度分布函数予以融合,综合评判AIS目标的真实性。通过与传统Dempster规则的合成结果对比,发现对于路过识别水域的客货船的AIS报文,PCR6的识别准确率高于Dempster规则,对于巡逻艇类船舶的AIS信息,PCR6和Dempster规则的识别准确率下滑,但总体上依旧可靠。     

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.     

基于KD45闭包的群组角色指派研究

通过KD45逻辑,完善了协作和冲突关系集,改进了群组角色指派模型;提出一种用以完善约束关系集的KD45逻辑闭包算法,解决了在信息不透明情况下获取协作与冲突约束的人机协同任务分配问题;并采用IBM ILOG CPLEX优化包(ILOG)进行了上万次不同规模下的仿真实验.实验结果表明,本文方法产生的群组角色指派约束关系集完...     

基于改进信度函数分配方法的煤种判别技术

针对电厂煤质不稳定的问题,提出基于D-S证据理论进行煤种判别的方法.提出一种根据以往的煤质分析数据建立可更新的典型样本库,然后根据典型样本库获得信度密度函数的方法.利用入炉煤元素分析结果和低位发热量作为证据,结合典型样本库计算出证据在各目标模式下的信度函数分配及不确定度,再利用D-S联合规则将数据进行融合,对目标煤种做...     

基于神经网络和证据理论的液压系统故障诊断

针对液压系统故障多样性和复杂性等特点,基于信息融合原理,提出了一种基于神经网络和D-S（Dempster-Shafer）证据理论相结合的液压系统故障诊断方法。该方法通过构建多子神经网络分类模块进行局部诊断,利用各子神经网络的输出值作为证据理论中的基本可信度,经过证据理论的再次融合得出最终的诊断结果。实例表明,该方法通过简化神经网络结构,提高了局部诊断网络的诊断能力,通过对多源多特征参数的融合,充分利用各传感器的冗余和互补的故障信息,与单一故障特征的诊断相比,显著提高了故障诊断的准确率,降低了决策的不确定性。     

基于D-S证据理论的信息安全风险评估

采用Dempster-Shafer(D-S)证据理论处理信息安全风险评估中的不确定性问题,提出了基于D-S证据理论的风险评估模型。用改进的Dempster合成法则即对基本可信度分配使用"折扣率"的方法,对信息系统中存在的各种风险因素进行合成,处理风险因素中的不确定性,并通过仿真证明了该算法的正确性。最后,通过与模糊综合评判法进行比较验证了证据理论具有更高的准确性。     

基于证据理论的并发故障诊断方法

为了解决并发放障诊断问题，提出了一种基于推广的证据理论的新算法：将并发放障状态作为设备的运行状态引入分辨框Θ中，使之成为分辨框Θ中的基本元素，依据诊断并发放障所获得的不同证据体的冲突程度，给出了两种不同组合规则．以200MwW发电机转子故障诊断为例，验证了该算法的有效性．     

基于规范分解的证据合成悖论分析

利用Dempster合成规则组合证据时,有可能会出现合成悖论,且其表现形式多样,很难直接获得它们之间的规律或关系.对此,利用规范分解法将证据的基本信任分配转换为一组广义简单支持函数的组合形式.从2个典型反例分析入手,得出它们都存在信任忽略这一共同问题,在此基础上进一步总结出了Ⅰ类和Ⅱ类2种信任忽略形式及其发生的规律.对Ⅱ类信任忽略进一步分析,给出了不会发生Ⅱ类信任忽略的一般性结论.为更合理地使用Dempster合成规则避免出现合成悖论提供了依据,也为更有效地改进证据组合方法提供了参考.