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。     

基于一致性判据的多专家意见冲突分类决策法

无损评估的多专家意见的综合评判是对多个专家提出的个体意见采用适当的策略进行融合,以期得到最佳意见的综合决策结论。本文针对这一问题,在对现有融合方法进行研究的基础上,提出对专家提供决策作为证据源进行一致性判决,根据评估结果分别采用不同的方案融合证据。对于多类冲突情况,综合考虑各类的支持数和类间冲突度,提出采用加权冲突分配法进行重构证据源。整个分类决策法建立在群体意见的基础上,避免了目前存在的多数融合方法的＂少数分歧＂这一臆测,并较好地解决了群体证据冲突问题。     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于证据预处理的协作频谱感知方法

针对传统基于DS证据理论的协作频谱感知方法中,由于信道环境的复杂性和DS合成公式的弊端,导致的证据悖论问题,本文提出了基于证据预处理的协作频谱感知方法.该方法对证据值预处理,利用静态权重提高自身可靠性,并利用动态权重确定冲突数据并修正,提出的合成公式对预处理后的证据值进行融合并判决.仿真结果表明:该方法能有效解决证据悖...     

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.     

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。     

基于云模型构造BPA的瓦斯监测证据合成算法

煤矿瓦斯监测中,利用D-S证据合成方法实现多传感器信息融合可以提高系统整体决策和预警能力.根据煤矿安全规范设定区域危险等级,使用云模型建立危险等级属性隶属度曲线簇,输入传感器检测量提取各属性隶属度作为D-S融合的基本概率赋值.为了实现高度冲突证据合成,提出D-S与加权平均法混合的分步证据合成算法.仿真结果表明文中提出的算法合成高度冲突证据时,具有令人满意的收敛效果.     

时空域信息融合的智能家居入侵检测算法

针对现有智能家居入侵检测算法收敛速度慢及抗干扰能力差进而导致决策系统实时性和鲁棒性差的缺陷,分析了时空域证据融合的特性,得出时域融合存在冲突融合、空域融合更存在去除冲突融合的结论.基于此,提出了基于证据理论的时域自适应加权算法及空域证据修正的3种证据融合入侵检测算法,并将提出的检测算法应用于智能家居入侵检测系统.检测结果表明,提出的算法能够加快融合结果的收敛速度,增强抗干扰能力,并能提高入侵检测系统决策的实时性和鲁棒性.     

一种有效融合高冲突证据的目标身份识别方法

DS理论(Dempster-Shafer theory,DST)已广泛应用于目标身份识别中,但是Dempster组合规则在处理冲突证据时的失效问题一直是研究的热点。为能在目标身份识别中有效融合高冲突的证据,提出DSm理论(Dezert-Smarandache theory,DSmT)和DST的混合方法。该方法采用先单帧后多帧的融合模式,在单帧融合中采用DSmT,化解可能的高冲突证据;在多帧融合时采用DST,保证了快速收敛性和较小的计算量。仿真分析验证了该方法的有效性和适用性。     

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。     

基于证据理论的信任模型中冲突证据

基于证据理论的信任模型是常用的信任模型之一,且证据理论是一种具有良好理论基础的不确定性推理方法。为了解决证据收集以及冲突证据合成可能会产生不合理结果的问题,通过改进证据收集方法提高证据质量,同时结合证据距离、相似度、支持度和可信度,在证据合成过程中将冲突证据进行重新分配。实验结果表明：改进的证据合成机制提高了合成证据的合理性,使得信任计算结果更为可信。