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。     

证据冲突的衡量方法研究

对于有冲突的证据,D-S证据理论无法使用或得出错误的结果,解决该问题的基础首先是研究证据冲突的衡量方法.分析了D-S证据理论在合成冲突证据时遇到的问题,定义了一些衡量证据间冲突程度的参数,包括证据一致度、证据冲突度、证据冲突强度、证据冲突/一致度等.通过实例证实了这些参数能够较好地说明证据间存在冲突的程度.     

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.     

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。     

无线传感器网络中一种基于D-S证据理论的监测机制

针对现有的信任模型不能快速有效处理WSNs中的恶意节点以及证据组合时可能会出现的反直观结果问题,本文提出了一种基于改进D-S证据理论的信任模型。结合D-S证据理论本身所存在的缺陷,本文对其合成规则进行了修正。基于修正的D-S证据理论,设计了WSNs中识别和隔离行为不良节点的监测机制,并且对该监测机制进行了仿真分析。仿真结果表明,该机制能够快速准确的发现和隔离恶意节点,而且在一定程度上抑制了恶意节点的共谋,提高了网络的性能。同其他信任模型相比,该机制更具安全性、健壮性和准确性。     

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。     

改进的D_S证据理论方法及其在风力发电机故障诊断中的应用

针对D_S证据理论直接处理高冲突证据合成时会出现诊断结果不合理的问题,提出了一种相对加权证据合成法。在多个证据融合时,该方法综合利用证据的均值距离和冲突强度表示证据冲突,并根据各证据与其它证据的冲突程度确定其权重系数,在此基础之上采用相对加权的方法对证据的基本概率指派函数修正,然后用D_S规则合成。将所提出的方法应用到风力发电机组的故障诊断中,结果表明了所提方法对高冲突证据融合的有效性。     

基于交并集加权的证据组合方法及其应用

针对D-S证据组合规则在证据高度冲突时会导致错误结论这一问题,结合自动目标识别系统的实际需求,提出了一种新的证据组合规则.该方法首先将交集组合规则和并集组合规则进行适当加权,然后根据组合后的证据中各单元素命题的相对可信任度,将多元素命题的基本概率指派函数(mass函数)按比例分配给它的单元素子集,从而确保目标识别系统能够在单元素命题间进行决策.仿真结果表明,该方法能够有效地解决证据高度冲突情况下的目标识别问题.     

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.     

一种新的证据复合折扣合成方法

D-S证据理论是一种重要的决策级信息融合方法,但传统的Dempster证据合成规则会导致一些与直觉相悖的结果.针对该问题,在经典的Shafer折扣方法基础上,提出了一种综合可靠性和重要性因素的复合折扣因子计算方法.该方法首先借助证据包含度合理地定义了证据可靠性度量;然后综合证据清晰度、证据一致性和证据积累程度等因素,建立了证据重要性模型;最后两者通过乘法算子共同构成复合折扣因子.实验结果表明,文章方法的证据处理过程与生物学研究中人的信息积累过程一致,能够解决证据合成中的悖论问题,合成证据可靠有效.     

Theory, Method and Applica-tion of a State Recognition Based on Theory of Evidence

A new method of state recognition based on the theory of evidence was proposed. By this method, the plausible function which the sample awaiting recognition belongs to each category can be obtained through distance function. For the marginal samples,two or a batch of evidences can be combined and a new plausible function can be obtained by new evidence. Then the categories of samples can be determined according to plausibility function. This method provides a beder reasoning framework. The result proves the rate of recoghition correctness.     

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。     

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.