闭世界框架下灰色模糊多属性决策方法

针对D-S 证据理论在融合高度冲突的证据时可能导致与直观结果相悖的问题, 已有的基于修改数据模型的方法更多地考虑如何提高冲突证据结果的聚焦程度, 而没有考虑冲突成因以及如何通过冲突原因判断来削减证据之间的冲突. 对此, 提出一种闭世界框架下的灰色模糊多属性决策方法. 根据一般的灰色关联分析方法的基本思路, 将灰色关联度与欧氏距离有机结合, 构造出一种平均相似度对方案进行评价, 进而得到方案的排序结果. 最后, 通过实例分析验证了所提出方法的可行性和有效性.     

基于相似度动态修正的冲突证据组合方法

针对信息融合中冲突证据组合时易出现的一般冲突、一票否决和鲁棒性等常见问题,有两类改进策略:一类修改DS(Dempster-Shafer)组合规则,另一类修改证据源模型.提出一种基于封闭世界的修改模型方法.引入Jousselme距离函数来量化焦元属性及证据之间的相互关联性,进而计算各证据的支持度.对证据支持度进行加权平均后得到参考证据,利用该参考证据对各原始证据进行不确定性判定,获得各原始证据与参考证据之间的大小相似度和方向相似度.在此基础上建立一个相似度动态修正模型,利用DS组合规则进行证据组合,对动态修正模型的多组组合结果求平均作为最终结果.通过仿真实验验证所提出方法的有效性和合理性.     

一种证据距离量化及传感器可靠度确定的新方法

为解决传统传感器可靠度确定方法中存在的一定条件下证据间距离量化结果不合理的问题,基于信息粒度理论提出了一种新的证据距离--认知距离,并以此提出传感器可靠度的计算方法,用可靠度决定的折扣因子对证据进行折扣,最后使用DS证据理论对修正后的证据进行融合.仿真实验表明,与几种代表性的基于传感器可靠度的融合方法和证据理论及其改进方法对比,本文方法在不同情况下均具有良好性能.     

考虑可靠性的时域证据组合方法

为了实现基于证据理论的时域信息融合,根据证据折扣思想,提出一种考虑可靠性的时域证据组合方法.首先,基于一次指数平滑法对时域证据进行失真判别,并结合基于可信度衰减的证据实时可靠性评估方法,得到相邻时刻证据的实时可靠度;然后,基于改进冲突度与不确定度得到相邻时刻证据的相对可靠度;最后,基于证据折扣准则和Dempster组合规则进行证据合成,实现时域证据的序贯组合.数值仿真与分析表明,所提方法充分体现了时域证据组合的动态性特点,具有较强的冲突信息处理能力和抗干扰能力,对时域信息融合具有较好的适用性.     

基于证据分类的加权冲突证据组合

为了有效融合高度冲突的证据,在三角模算子和折扣因子分析的基础上,提出了一种基于证据分类的冲突证据融合规则。采用基于3角模算子定义的平均证据距离与冲突因子将证据分成可信任证据、不冲突证据和冲突证据三类,并赋予可信任证据和不冲突证据折扣因子1,极大程度上保留了证据对正确假设的支持;然后基于证据距离定义了改进的证据权重,基于加权原则对冲突证据进行合成得到修正的证据体,从而消除证据间的冲突;最后利用Dempster规则完成证据组合。算法分析表明所提方法是合理有效的。     

基于向量冲突表示方法的证据组合规则

针对Dempster组合规则在高冲突证据融合的情况下常常会得到违背直觉的结果,提出了一种基于向量冲突表示方法的Dempster(VCRD)组合规则。首先,通过实例分析了冲突因子和Jousselme距离存在的不足;然后,利用证据向量的相似性和差异性共同衡量证据之间的冲突程度,通过证据之间的冲突程度确定修正证据的权重因子,对融合证据进行预处理;最后,利用Dempster组合规则进行融合。理论分析和仿真实验结果表明:与Dempster组合规则及其它改进算法相比,VCRD组合规则能够合理地处理高冲突证据情况下的融合问题,降低了决策风险。     

新的证据冲突度量方法

为了解决证据理论在处理高度冲突证据时会出现的失效问题,研究了证据冲突的度量和表示方法.首先,证据距离作为一种主要的证据冲突度量方法,通过分析各种证据距离的不足,定义一种新的概率距离,并结合Jousselme距离来描述证据之间的差异性.其次,由于证据距离无法完全代表证据冲突,根据模糊交叉熵的概念,定义了基本概率指派(basic probability assignment,BPA)交叉熵来表示证据之间的散度.再次,通过Hamacher T–余范融合证据距离和证据散度两个方面,提出一种新的证据冲突度量方法.最后用数值算例验证了该方法的有效性.     

基于信任函数理论的修正融合目标识别算法

针对信任函数理论中经典Dempster组合规则难以有效融合高冲突证据并存在焦元基模糊问题,提出了一种基于信任函数理论的修正融合目标识别算法.修正融合算法在对相容命题进行组合时,考虑了焦元基的影响,使基本信任质量合理地向基数较小的焦元命题聚焦,以避免焦元基模糊问题;在对冲突命题进行组合时,对命题进行倾向性分析并对局部冲突采用局部分配的策略,以有效融合高冲突证据.算例与仿真比较分析验证了此修正融合目标识别算法的合理有效性和优越性.     

D-S证据理论中一种新的冲突证据融合方法

针对D-S证据理论在融合高度冲突的证据时可能导致与直观结果相悖的问题,通过分析现有的几种冲突证据融合方法,提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了模型修正和规则修正这两类方法的优点。首先基于冲突系数矩阵计算证据的可信度,并以此作为折扣因子来修正证据结构,然后基于局部冲突、局部分配原则确定证据合成时的冲突分配空间和分配权重。实验结果表明,该方法对合理的合成方向具有较快的收敛速度,同时降低了决策风险。     

基于直觉模糊集的时域证据组合方法研究

证据理论已广泛应用于时空信息融合领域,由于时域信息融合表现出明显的序贯性和动态性,为实现基于证据理论的时域信息融合,有效处理时域冲突信息,结合证据可靠性评估和证据折扣的思想,在直觉模糊框架内提出了一种基于复合可靠度的时域证据组合方法.首先定义一种基于可靠度的直觉模糊数排序方法,在此基础上提出一种基于直觉模糊多属性决策的证据可靠性评估方法;然后,基于此方法对时域信息序列中相邻时间节点的证据可靠性进行评估,得到时域证据的相对可靠性因子;最后,结合由时域证据可靠度衰减模型得到的实时可靠性因子,得到时域证据的复合可靠性因子,再基于证据折扣运算和Dempster证据组合规则提出一种基于复合可靠度的时域证据组合方法.数值算例和仿真表明,该方法具有较强的时间敏感性,充分体现了时域信息融合的动态性特点,可以较好地处理时域证据中的冲突信息,基于该方法构建的融合识别系统具有较强的抗干扰能力.     

一种改进的冲突表示方法

当证据高度冲突时, 使用经典D-S组合规则往往不能得出正确的结果。为此研究人员对证据理论的改进进行了大量的研究, 但如何度量证据之间的冲突程度却常常被忽视。针对这一问题, 分析了经典冲突系数的不足, 结合证据距离和经典冲突系数, 提出一种改进的证据冲突表示方法, 可更好地度量证据之间的冲突程度。通过算例验证了新方法的有效性。     

决策距离修正下的弱决策证据合成方法

针对含弱决策的证据融合在低冲突情况下仍出现反直观结果的问题,提出一种决策距离修正下的证据合成方法.首先,给出弱决策证据定义,提出一种名为决策距离的新度量方法,可表述单证据的决策,通过融合Jousselme距离可更有效地描述弱决策证据与其他证据间的差异;然后,根据检测弱决策证据和一票否决证据是否同时存在,提供两种不同的修正系数,可有效扩大多数证据与其他证据修正系数的差距,削弱一票否决证据的影响;最后,对证据源修正并合成.实验结果表明,该合成方法能较好地解决弱决策证据融合问题,融合结果收敛快,决策更可靠,不确定性小,是对现有研究的良好补充.     

An improved evidence fusion algorithm in multi-sensor systems

Multi-sensor information fusion plays an important role in practical application. Although D-S evidence theory can handle this information fusion task regardless of prior knowledge, counter-intuitive conclusions may arise when dealing with highly conflicting evidence. To address this weakness, an improved algorithm of evidence theory is proposed. First, a new distribution distance measurement method is first proposed to measure the conflict between the evidences, and the credibility degree of the evidences can be obtained. Next, a modified information volume calculation method is also introduced to measure the effect of the evidence itself, and the information volume of the evidences can be generated. Afterwards, the credibility degree of each evidence can be modified based on the information volume to obtain the weight of each evidence. Ultimately, the weights of the evidences will be used to adjust the body of evidence before fusion. A numerical example for engine fault diagnosis exhibits the availability and effectiveness of the proposed method, where the BPA of the true fault is 89.680%. Furthermore, an application for target recognition is given to show the validity of the proposed algorithm, where the BPA of the true target is 98.948%. The experimental results show that the proposed algorithm has the best performance than other methods.

     

基于证据可信度的证据合成新方法

Dempster-Shafer理论合成高冲突证据时结果不合常理, 许多改进方法能较好地解决这一问题, 但证据比较一致时, 这些方法性能相对于Dempster-Shafer合成规则较差. 鉴于此, 提出了一种基于证据可信度的证据合成方法.首先建立一个证据距离矩阵, 之后求出系统中各证据到证据集的均方欧式距离, 通过引入可信度函数来获得证据源的可信度因子"并对证据源进行修正, 最后使用Dempster-Shafer合成公式对修正后的证据加以合成. 数值实验结果 表明, 改进后的方法不仅适用于证据高冲突情况, 而且也适用于证据比较一致的情况.     

一种基于近邻思想的证据合成规则

D-S证据合成规则在遇到冲突证据时常有悖常理。针对现有规则的不足,通过理论分析和对几种常用组合规则的比较,提出一种基于近邻思想的冲突证据修正规则,综合考虑证据源的有效性和证据源间的距离,进行信息融合。实验结果表明,该规则对合理的合成方向具有较快的收敛速度,在证据源完全冲突的情况下也能适用。     

基于平均偏离度的证据组合方法

Dempster-Shafer证据理论广泛应用于信息融合中, 但是在证据高冲突情况下基于经典D-S证据组合规则的融合结果存在反直观的问题。针对这一问题, 提出一种基于平均偏离度的证据组合方法。首先引入证据距离函数获得各证据体的相互支持度, 并将支持度归一化为证据的信任度。对所有的证据进行信任度加权平均, 获得一个参考证据。然后利用该参考证据对各个原始证据进行偏离度的判定及修正。最后利用Dempster-Shafer规则完成证据的组合。实验结果表明, 新方法提高了融合结果的可靠性和合理性, 可以有效地处理高冲突证据。     

基于证据价值的冲突证据合成方法

证据理论作为一种不确定性推理,广泛应用于人工智能、信息融合等方面。针对高冲突证据在组合过程中易产生各种与事实相悖的结论,提出了基于证据价值的冲突证据合成方法。此方法首先定义了证据价值的标尺,借用欧氏距离的概念计算证据自身价值,并规则化作为权重,然后引入未知项,修正证据源,再利用D-S合成公式对证据进行合成。实例分析表明,此方法在处理冲突证据时是有效、可行的。