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.     

面向评价数据中用户偏好发现的证据理论方法

用户对商品和信息服务的评价包含评论和评分,富含了用户的兴趣、观点和偏好等行为信息。以真实和量化地反映用户对商品的喜好程度为目标,从海量的用户评价数据出发,基于边际效用定义用户偏好,基于D-S证据理论描述影响用户偏好的各影响因素的不确定性以及各因素之间的相互关系;以评论中的各词汇、包含正面/负面词汇的评论和评分作为用户对商品偏好的"证据",给出了综合考虑各影响因素的联合算子,以及基于MapReduce的计算方法和用户偏好发现机制。针对正确性、执行时间、加速比和并行效率等指标进行实验,结果验证了所提出方法的有效性。     

基于证据理论的多传感器加权融合改进方法

针对多传感器系统中高冲突证据合成问题,考虑到传感器同时具有固有可靠性与实时可靠性的特点,基于证据理论提出了一种新的多传感器加权融合方法;该方法通过计算证据间的相似矩阵获取证据的后验权重,并结合根据传感器固有可靠性预先分配的先验权重,得到证据体的复合权重,然后据此对原始证据进行加权平均,最后利用D-S证据组合规则合成加权平均后的证据;实例仿真表明,与D-S、Yager、Murphy等方法相比,该方法能够更好地处理高冲突证据,且收敛速度更快。     

基于直觉模糊和证据理论的混合型偏好信息集结方法

针对混合型偏好信息的集结问题,利用直觉模糊实现了5类混合型偏好信息的统一,提出利用冲突系数和Jousselme距离综合表示的证据冲突度计算专家权重的方法,最后利用Demsper组合规则对专家权重修正后的证据进行组合.实例分析表明,所提出的偏好信息统一方法能够保持转化前后方案的优先顺序不变,通过专家权重对专家意见的修正使得证据合成结果能体现多数专家的一致意见,具有较高的实用价值.     

冲突证据的融合方法研究

证据理论是处理不确定问题的重要方法,但在现实中不同来源的证据往往存在相互冲突,采用合适的方法对其进行融合是解决这一问题的有效手段。讨论了D-S证据合成规则存在的问题和相对于其他合成方法的优势,提出了评价合成规则融合效果的指标,重点对几种证据合成方法进行分析和比较,指出其特点与不足,提出进一步研究的方向。     

基于高冲突修正的D-S证据融合方法

对冲突证据使用D-S证据理论进行融合前,应确定证据之间冲突的程度。为此,基于信任度和虚假度对冲突进行衡量与修正。计算证据的信任度和虚假度,分别对其进行排序,将具有较小信任度和较大虚假度的证据判定为高冲突证据并加权修正,再使用Dempster组合规则进行证据融合。实验结果表明,该方法可以正确判断高冲突证据,避免融合结果与事实相悖的情况,同时提高收敛的速度和精度。     

基于改进证据融合的高可靠产品可靠性评估方法

对许多高可靠、高价值的产品进行可靠性评估时,常由于客观试验数据缺乏导致无法对产品可靠性进行准确评估。针对这个问题,为充分利用不同来源的可靠性信息,提出一种基于改进证据融合的高可靠产品可靠性评估方法。首先,结合可靠性工程特点,分别由各证据在信度层、决策层的一致性以及证据自身的不确定度来确定证据修正权重;其次,基于博弈论原理对各权重向量进行线性组合,从而得到最优综合权重;最后,利用Dempster组合规则融合修正后的证据,并通过Pignistic概率转化公式得到产品可靠性指标的概率分布,以完成产品可靠性评估。某电子设备的可靠度评估结果显示,所提方法相较于同样考虑多维权重修正的Jiang组合方法和Yang组合方法,赋予冲突区间的信度分别减小了69.6%、54.6%,赋予整个识别框架的信度分别减小了5.6%、3.7%。因此,在可靠性工程应用中,所提方法化解证据冲突、降低融合结果不确定性的表现优于对比方法,能够有效融合多源可靠性信息,提高产品可靠性评估结果可信度。     

基于多准则排序融合的证据组合方法

Dempster-Shafer证据理论在信息融合领域有着广泛而重要的应用, 但传统Dempster证据组合规则往往会引发一系列反直观结果问题, 如冲突悖论、信任偏移悖论以及证据吸收悖论等. 针对这一问题, 提出了一种基于多准则排序融合的证据组合新方法. 该方法综合利用了证据精度、证据可信度以及证据自冲突程度等指标评价待组合证据体,并以选择性融合的方式获取最终的组合结果. 仿真结果和相关分析表明,所提方法是合理有效的.     

基于证据理论和融合信息的道路分割方法

本文介绍了一种基于彩色和距离图像的综合信息并以Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ证据理论为融合工具的道路分割方法，通过对比实验说明了此分割方法提高了分割的准确性。     

冲突证据融合方法的研究与改进

研究了D-S证据理论组合冲突证据时存在的缺陷,分析了国内外专家学者的研究成果,并在此基础上提出了一种改进的处理冲突证据的融合方法.该方法通过计算各证据到命题平均支持度的偏差来检测和融合冲突证据,并对最后结果进行了必要的修正,以解决来自不同识别框架的证据的合成问题.实验结果表明,该方法能有效处理冲突,得到符合实际的组合结果,相对于其它典型算法,该方法在收敛性和可靠性上有了明显改进.     

基于模糊偏序关系评估决策的智能信息融合

针对信息融合系统应综合考虑获取信息所要求的资源、计算复杂度和时间所需要的最小成本的问题,提出了基于模糊偏序关系评估决策的智能信息融合系统,利用模糊偏序关系的排序方法,来对传感器进行评估决策和智能选择,并与证据理论相组合,应用于目标识别,仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于改进贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法

针对决策信息信息表中新对象的分类问题,提出一种基于改进的贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法.对传统的贝叶斯粗糙集进行改进,扩展到多决策类,定义了支持度的概念以此反映确切分类的对象所占的百分比.利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本概率分配函数,并利用证据合成法则对多个证据进行合成,以此进行决策.将上述方法应用于设备故障的诊断问题中,通过方法的对比验证了该方法实践应用的有效性.     

新的基于加权均值模型的证据融合方法

针对D-S证据理论难以处理证据冲突的问题,提出了一种将Murphy平均融合方法和证据权方法相结合的证据融合方法.该方法将显著偏差证据的判别引入融合流程,实现对证据权重的区分量化,建立了加权的基本概率分配均值模型.仿真结果表明:该方法能有效区分证据的重要程度,提高了证据融合的准确性与收敛速度,较好地解决了冲突证据融合的问题.     

基于信息融合的中文微博可信度评估方法

针对中文微博信息的特点及这些特点的可测量性和实际任务,系统地梳理了中文微博信息可信度测量指标,并将其进行了谱系化分析,提出一个基于信息融合的中文微博可信度评估框架CCM-IF。首先,为本质不同的三个异构特征：文本内容、信息作者与信息传播使用了不同的度量方式;其次,基于决策层可信度的模糊认知特点,采用了多维证据理论进行特征融合;最后,收集了新浪微博两个真实数据集进行了一系列实验。实验结果表明,与传统信息检索排序方法平滑语言模型（LMJM）相比,CCM-IF符合用户需求的信息占比提高了10%~20%。因此,作为一个静态质量评估指标,CCM-IF可直接用于微博检索排序、垃圾微博过滤等实际任务。     

D-S证据理论在审计证据融合中的应用研究

古典概率难以解释审计判断的不确定性,而D-S证据理论是进行不确定性推理的有效方法,因此应用D-S证据理论进行审计证据融合的研究。针对审计证据的组合问题,提出了基于三角形模糊隶属度函数的基本概率分配函数计算方法,给出了证据组合结果的判决规则,并通过实例验证了该方法的有效性。     

一种基于证据预处理的组合方法

针对D-S证据理论在处理高度冲突证据时存在的不足,提出了一种新的基于证据预处理的组合方法.该方法根据各证据体与其余证据的冲突程度定义各证据体的可信度,利用证据体的可信度和原证据集中命题的支持度对原证据集进行预处理,然后对处理后的证据集采用D-S组合规则进行合成.此方法不仅有效地避免了在冲突证据合成时出现有悖常理的现象,又保留了经典D-S合成规则优越的信息聚焦性能.通过算例验证了新方法合成结果的可靠性与有效性.     

一种改进的D-S证据理论合成方法

针对D-S证据理论计算量大和不能有效合成高度冲突证据的不足,提出一种基于加权和矩阵运算的证据组合方法。该方法通过引入权重系数区分不同证据在数据融合中的重要程度,因此能有效合成高度冲突的证据。同时,在证据合成过程中通过引入矩阵运算,有效地降低了算法的计算量。仿真结果表明,与传统的基于D-S证据理论的多传感器数据融合方法相比,改进方法不但能提高证据合成的可靠性和准确性,而且具有较小的计算量。     

基于证据向量差异度改进的冲突证据融合方法

针对传统Dempster-Shafer证据理论合成高冲突证据时会出现融合结果不合理的问题,提出了一种新的冲突证据加权方法和融合规则。该方法引入证据向量差异度概念对证据冲突系数进行修正,并应用修正后的冲突系数计算证据集互信度矩阵和证据权重,最后对加权修正后的证据进行融合。数值算例表明,该方法可以合理有效地解决冲突证据融合的问题,相比于其他改进方法,具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性。     

一种改进的证据算法及其在信息融合中的应用

阐述了基于证据理论的信息融合算法,提供了一种证据理论的改进方法以解决D-S算法在实现过程中存在的失效问题.并通过多传感器信息融合实验,对该方法的有效性进行了验证.