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.     

一种新的基于局部冲突分配的证据合成规则

文章在综合考虑融合系统中2个证据体各焦元在辨识空间所占比例,以及待合成的2个证据体对同一事件基本概率指派的相似性条件下,获得了对局部冲突的分配系数.然后通过冲突局部分配的方法对证据进行合成.计算结果表明:该算法克服了现有证据合成规则对冲突证据融合结果不理想的情况,有效地降低了决策风险,具有良好的收敛性.     

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.     

基于证据理论的概率盒融合改进方法

针对证据理论对不同特征融合缺乏统一的融合框架及在矛盾数据处理上的不合理性,通过分析证据理论与概率盒核心DSS之间的关系,论证了利用证据理论融合概率盒的可行性.通过对概率盒融合前的预处理得到了统一的融合框架,在对比了证据理论和加权平均法融合概率盒方法的基础上,给出了利用加权平均法改进证据理论的概率盒融合算法.提出利用加权平均矛盾因子矩阵迫使矛盾焦元融合后的区间变窄,以此降低矛盾数据的不合理影响力.通过仿真实验证明了改进方法的有效性,并以滚动轴承故障信号为实例进行了图表对比与分析,结果表明改进方法能在不失证据合成规则推理性的前提下有效地处理矛盾焦元.     

粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘方法

在粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘技术中,常用的方法是以证据理论为主,而将粗糙集作为获取证据权重的辅助手段.这种结合方法既不能有效发挥证据理论的数值计算作用,也不能很好利用粗糙集理论的分类功能.因此,文章提出一种新的粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘技术.首先通过粗集理论对决策表进行约简,消除系统冗余,得到决策规则.其次对经过约简所得到的决策表进行数值处理,降低预测代价,并构建证据焦元空间.最后将证据焦元空间用合成规则进行融合.计算结果表明,文中所提出的粗糙集与证据理论相结合的数据挖掘方法,不但细化了决策规则,而且给出了决策系统规则的定量描述,有效地补充和扩展了证据理论的应用范围.     

改进的DSmT算法及其在C4ISR系统中的应用

提出了一种基于DSmT的快速mass函数收敛算法。在工程应用中,由于矛盾焦元在决策时没有实际意义,所以在证据融合时,只计算由辨识框架元素形成的焦元与未知焦元的基本置信指派,而不需要计算矛盾焦元的基本置信指派。这样能够有效地降低计算复杂度,并提高mass函数的收敛速度。将该算法作为雷达辐射源识别的方法应用到了C4ISR系统中,仿真表明,该方法比传统方法在高冲突情况下可以更准确、更快速地识别雷达目标。     

证据推理的近似计算研究

在Dempster-Shafer证据推理中,计算复杂度是它应用面临的主要问题之一,主要方法是减少焦元的数目.通过对置信函数近似的定性和定量分析论证,提出了最优近似算法,并利用遗传算法进行近似计算,给出多步近似和一步近似两个快速算法.仿真表明,两者较其他算法有明显的改进.     

基于改进能量函数的证据推理理论近似计算方法

为解决DSm理论因加入冲突焦元使计算复杂性更显突出的问题,提出了基于改进能量函数的近似计算方法.该方法通过对传统能量函数增加修正因子,改进了焦元控制规则,对焦元进行了合理地取舍,有效地降低了计算量,并保证了合成精度.通过算例分析,验证了该方法的有效性和合理性.     

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.     

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。