冲突证据合成方法研究及改进

针对现有冲突证据合成方法的缺陷．提出了一种改进冲突证据合成的方法。首先根据候选焦元的冲突大小提出了一种相互支持度．然后由支持度归一化获得候选焦元的相互可信度。最后用该可信度对焦元进行自适应加权组合，实现对融合模型的改进。计算结果表明．改进后的新方法合成效果好．合成结果更理想。     

D-S证据理论与信息熵结合的新算法

D-S证据合成公式存在着一些不足,针对在计算冲突过大问题上容易出现与人们正常判断标准相悖的问题,文中提出了一种基于信息熵理论的新方法,利用证据数据焦元的差异度来取代证据理论中的冲突因子,结合信息熵理论重新确定焦元所占的比重,对证据进行加权处理,在加权处理过程中应用到指数熵的概念,解决了计算中容易出现不收敛的现象。通过与几种算法进行比较,得出文中算法在处理证据冲突、一票否决问题上的优越性。     

一种处理冲突证据的合成方法

证据推理广泛应用于不确定推理和数据融合等方面。但D-S合成规则对于高冲突情况的处理不是十分合理的。因此文中提出了一种基于证据相似系数的冲突证据合成方法。此方法首先引入了相似系数的概念。然后求出各证据被其它证据所支持的程度，对支持度归一化后可得到各证据的可信度，并将可信度作为证据的权重。对证据加权平均后再利用D-S合成规则。     

一种交互合成的目标身份识别方法

针对D-S证据理论(Dempster-Shafer theory,DST)中Dempster组合规则在处理高冲突证据时的不足,以及DSm理论(Dezert-Smarandanche theory,DSmT)在处理低冲突证据时置信度降低的问题,文中提出了DST与DSmT交互合成的目标身份识别方法。该方法先计算证据相似度,然后根据相似度对DST与DSmT交互合成,从而自适应处理证据。算例结果表明了该方法可以有效提高目标身份识别的准确性。     

冲突证据融合算法性能分析

针对D-S证据理论在处理冲突证据时存在的不足,对不同冲突证据融合算法的性能进行分析。仿真结果表明,Yager算法无法有效处理冲突问题。孙全和Murphy理论主要利用加心策略的可靠性解决冲突证据的融合问题,收敛性差。而邓勇算法采用的加性策略在加性合成同时,引入证据距离函数以得到各证据的可信度作为权值对证据进行加性合成,因此收敛性优于孙全和Murphy算法。关欣算法先对冲突证据进行合理修正,消除证据间冲突,再采用D-S算法进行合成,但该算法证据的冲突由敌方干扰引起,具有一定局限性。     

一种新的处理冲突证据的方法

D-S证据理论可以有效的处理不确定信息,是有效的信息融合方法之一.但在证据高度冲突时,因其归一化过程会产生有悖常理的结果.基于此,提出了一种新的证据合成方法.首先采用加性策略对命题进行排序,找出证据支持最大的几个命题,然后对其进行冲突检验及修正,再利用PCR5规则实现信息融合.与其它方法相比,新方法在系统提供的证据高度冲突时仍然能够有效快速的识别出目标.     

干扰情况下单传感器的数据融合算法

针对D-S证据理论在处理冲突证据时存在的不足,提出了一种改进的单传感器被干扰情况下的数据融合算法。该算法首先采用加性策略对原证据集进行处理,消除冲突,然后利用D-S证据理论的合成公式进行融合,得到最终合成结果。最后进行仿真试验,仿真试验结果说明该算法能有效地排除干扰,得出符合实际的合成结果。     

高冲突性证据的软件可信性评估方法

为解决传统基于DS 理论的融合算法在处理高冲突证据时,存在将所有证据都视为高冲突证据统一进行 修正的问题,提出一种处理证据高冲突性的改进算法。判断证据的冲突程度,只对冲突性较大的证据进行修正,在 保证原始证据真实性的基础上对高冲突证据源进行修正,用DS 合成法则进行融合,并通过实验验证。实验结果表 明：该算法具有良好的收敛性和可行性,与其他算法相比,可在一定程度上提高合成过程中证据的可靠性。     

空战中的多目标威胁评估方法

针对传统空战多目标威胁评估难以满足准确性、实时性的缺陷与不足,提出基于模糊集与证据理论相结合的空战多目标威胁评估方法.该方法通过合理设置隶属度函数计算各威胁指标的威胁度基本概率赋值,使用改进的证据合成规则代替传统Dempster组合规则对其进行指标间融合及时域融合;采用加权求和的方法计算空中目标的威胁值并排序.最后给出仿真算例,验证了该方法的有效性.     

基于冲突性判定的证据组合新方法

针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法。利用DICE系数表征证据之间的相似度,并计算各个证据与其余证据的相似度之和,在此基础上获得各个证据的归一化可信度。对所有证据进行可信度加权平均,并对各原始证据进行冲突性判定及修正,最后利用DS规则完成证据组合。算例仿真表明,本算法能有效处理冲突证据的组合问题,得到合理的组合结果。     

一种区间距离的冲突证据组合方法

针对含有冲突证据的多条证据组合结果出现反直观的不足,提出基于不确定区间距离的冲突证据组合方法。通过文献［13,15,17］分析发现,由信度及似真函数构成的区间包含事件本身所有的信息,解决了直接由Mass函数构成证据组合过程中信息缺失的问题。根据不确定区间定义了一种区间距离。通过区间距离生成证据间的距离矩阵以及证据间的权重,利用权重对原有证据进行修正,基于Dempster-Shafer证据理论及第6种比例冲突再分配完成证据组合。算例分析结果表明：新方法在冲突度表征变化上与文献［33］的变化趋势一致,证明了该方法的有效性;在多条冲突证据的组合中,新方法的信度值比现有冲突度量方法明显提高,证明了该方法的正确性。     

基于改进 D-S 证据理论的海上信息融合方法

针对经典D-S证据理论在实际海上态势分析中对高冲突的证据融合结果准确性较低的问题,提出一种改进D-S证据理论的数据融合方法.通过基于万有引力定律的证据距离公式来衡量证据之间的冲突程度,将冲突较大的融合结果赋予较小的权重,并通过海上武器识别案例进行融合.结果表明,该方法证据冲突越明显,优势越大;证据之间冲突较小时,其融合结果和经典D-S证据理论一致,并具有更高的准确度和稳定性.     

一种基于改进证据理论的专家意见融合方法

为解决某考核评估系统定性指标数据量化过程中专家冲突意见的融合问题,提出了一种新的基于改进证据理论的专家意见融合方法,该方法综合考虑证据本身确信度和证据对辨识框架中子集平均支持度,有效地解决了高冲突意见融合中存在的"一票否决"等现象,能够客观准确地反映专家的评估意见,提高了系统的可信度。     

一种新的冲突证据融合方法

针对证据理论Dempster规则不能融合冲突证据的缺陷,提出了一种有效融合冲突证据的新方法.将证据划分为可信证据、不冲突证据和冲突证据3类,分析了该3类证据折扣对融合结果的影响.在此基础上,依次采用证据距离和合取冲突辨识出可信证据与不冲突证据,并赋予该2类证据折扣因子1,极大程度地保留了证据对正确假设的支持,从而提高了...     

P 距离确定信息量的证据合成方法

针对D-S证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能出现与直觉相悖的情况,在对一些经典改进方法分析的基础上,提出一种基于P距离确定信息量的证据合成方法。在保证各证据之间冲突整体最小的情况下,建立证据权重分配模型,利用遗传算法求出权值,根据权值确定各证据的可取信息量,对基本概率分配函数进行转化。实例分析表明,改进的D-S算法具有抗干扰能力强和决策风险低等特点,能提高证据组合结果的可信性。     

一种冲突情况下的自适应证据理论合成公式

文中研究比较了几种冲突严重情况下的证据理论合成公式．鉴于D-S证据理论合成公式的不足，文中提出了一种基于基本概率赋值加权的吸收算法。该算法可以根据证据的基本概率赋值确定冲突分配中的权值，算例结果表明：该合成公式的计算结果合理，很好地解决了证据理论在冲突严重下的合成问题。