基于信息熵的D-S证据理论及其在传感器融合中的应用

从证据本身和证据之间的相互关系两个方面分析了证据的可信度及相应在融合过程中获得的权重.引入了证据信息熵的概念,并给出了从证据本身确定可信度的方法.为了从证据之间的相互关系考察证据的可信度,给出了描述证据间相互支持的模糊关系矩阵,并依此来影响各传感器对于融合数据的重要性.实验验证了所提方法的有效性和鲁棒性.     

一种特殊相关证据的合成方法

Dempster-Shafer证据理论的合成方法只适用于独立的情况,相关证据的合成则比较复杂,本文认为两个相关证据是由两个独立源证据和一个相关性源证据通过正交和合成所得。相关证据的合成则为这三个源证据的正交和,因此必须从相关证据中分离出独立部分和相关部分。针对相关证据的BPA为可分离mass函数的情形,给出了具体明确的合成方法。     

基于证据理论的多分类器融合方法研究

证据理论是建立在独立性假设基础上,理论和实际应用都需要突破这一限制。最近提出的一种相关证据模型认为,两个相关证据由一个相关源证据分别与两个独立源证据通过正交和合成得到,相关证据的合成可以归结为这三源证据的正交和,为此首先要由相关证据和相关源证据辩识独立源证据,这是证据理论中的反问题,其解是否有意义取决于相关源证据是否合适。该文给出一个充分条件,如果相关源证据满足此条件,反问题有唯一有意义的解,在此指导下,研究了字符识别中的多分类器融合问题,实验结果表明,识别性能优于传统证据理论方法。     

PHASECALC: A code for the calculation of pseudobinary phase diagrams using no adjustable parameters

Pseudobinary phase diagrams are often used in the analysis of ternary semiconductor compounds of the form B_1−xA_xC where A, B and C are the pure elements and 0?x?1. The code PHASECALC is used for the calculation of pseudobinary phase diagrams. The code utilizes the Stringfellow method, and a modification of this method, to perform this calculation using no adjustable parameters. PHASECALC computes the temperature dependent solidus and liquidus lines as a function of mole fraction x. PHASECALC requires the following input data: enthalpy of fusion, melting temperature, and lattice constant for the pure binary compounds (AB and BC), electronegativity, molecular weight, density and energy of vaporization for the pure elements A and B.     

Evidence combination using OWA-based soft likelihood functions

Dempster's combination rule has been widely regarded and applied since it is an effective and rigorous method of synthesizing multisource information with its special information representation (ie, mass function or basic probability assignment). However, it has also been criticized and debated upon regarding some of its unreasonable behaviors and restrictive requirements, such as the counterintuitive results in some cases. To address these issues from different perspectives, in this study, an alternative fusion rule is developed under the framework of Dempster-Shafer evidence theory. A novel evidence combination rule called CR-SLF is proposed based on soft likelihood functions (SLF) considering the ordered weighted average aggregation operator. Some illustrative examples are shown, and the corresponding analyses demonstrate the good performance of CR-SLF to fuse multisource evidence. To extend CR-SLF further, the reliability of multisource evidence is considered from two aspects, subsequently two reliability-based combination rules are presented, including the discount-based rule and the SLF improvement-based rule. The simulation results show that the reliability-based CR-SLF has a better fusion effect than the rule without considering the reliability.     

Study of interval belief combination

In this paper, a new mathematical procedure is presented for combining different pieces of evidence which are represented in the interval form to reflect our knowledge about the truth of a hypothesis. Evidence may be correlated to each other (dependent evidence) or conflicting in support (conflicting evidence). First, assuming independent evidence, we propose a methodology to construct combination rules which obey a set of essential properties. The method is based on a geometric model. We compare results obtained from the Dempster—Shafer rule, interval Bayes rule, and the proposed combination rules with both conflicting and nonconflicting data and show that the values generated by the proposed combining rules are in tune with our intuition in both cases. Secondly, in the case that evidence is known to be dependent, we consider extensions of the rules derived for handling conflicting evidence. The performance of proposed rules are shown by different examples. The results show that the proposed rules reasonably make decisions under dependent evidence.     

一种新的处理冲突证据的方法

为了解决Dempster规则不能处理冲突证据的问题,引入目标的综合支持度,来刻画证据对目标的支持度的不同。利用目标的综合支持度,提出一种新的融合方法。新方法不但能够处理冲突证据,与其他方法比较,还具有更快的收敛速度。实验结果表明了新方法的有效性。     

Combining dependent bodies of evidence

Dempster’s combination rule can only be applied to independent bodies of evidence. One occurrence of dependence between two bodies of evidence is when they result from a common source. This paper proposes an improved method for combining dependent bodies of evidence which takes the significance of the common information sources into consideration. The method is based on the significance weighting operation and the “decombination” operation. A numerical example is illustrated to show the use and effectiveness of the proposed method.     

不确定性证据聚类问题讨论

讨论了以证据形式表达的多源信息聚类问题，并根据证据之间的冲突程度提出了证据聚类准则．在此基础上，还研究了证据在各类之间转移时引起聚类状态改变的情况，并根据Dempster组合规则推导出了证据与各类之间的隶属关系，为寻找证据聚类方法提供了理论基础．     

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JPEG2000的TAGTREE编码算法分析及其FPGA实现

详细分析了TAGTREE编码规则及其在JPEG2000中的应用，采用固定存储器地址映射关系实现子父节点对应关系的方法简化了地址发生逻辑，提出一种用于JPEG2000打包的TAGTREE编码VLSI体系结构．在Altera公司Stratix系列芯片EP1S258672C7搭建的FPGA平台上，能够以100MHz时钟频率进行实时打包处理，全部设计只需要消耗628个逻辑单元和128字节的片内存储器。     

考虑决策者时序偏好的时域证据融合方法

针对时域不确定信息的融合难题，为充分体现时域信息融合的动态性特点和时间因素对融合的影响，在证据理论的基础上，提出一种考虑决策者时序偏好的时域证据融合方法。首先将决策者对时序的偏好融入时域证据融合，通过分析时域证据序列的特点，在定义时序记忆因子的基础上，对决策者的时序偏好进行度量；然后通过构建优化模型求解时序权重，再结合证据信任度的概念，对证据源进行修正；最后利用Dempster组合规则对修正后的证据进行融合。数值算例表明，与没有考虑时间因素的融合方法相比，考虑决策者时序偏好的证据融合方法可以有效处理时域信息序列中的冲突信息，得到合理的融合结果；同时，所提方法充分考虑了时域证据序列的信任度和决策者的主观偏好，可以反映决策者主观因素对时域证据融合的影响，较好地体现了时域证据融合的动态性特点。     

融合依存关系和篇章修辞关系的事件时序关系识别

已有事件间时序关系识别只考虑两个事件所在上下文的局部信息,忽略事件间篇章视角的关联关系.针对这一问题,文中给出融合句子级依存关系和篇章层修辞关系的事件时序关系识别方法.将事件间关联关系分两部分进行表征:事件所在句子的依存路径信息和事件所在基本篇章单元间的修辞关系信息.基于这一表征体系构建可以捕获更多有效信息的神经网络模型,提高事件时序关系识别的性能.在TimeBank-Dense语料上的一系列实验验证文中方法的优越性.     

考虑应急方案总体优势度的决策方法

针对突发事件有效方案生成问题,从案例匹配和方案生成两个角度出发,提出一种基于证据推理的考虑总体优势度的应急决策方法。首先,依据检索方法得到源案例与目标案例的相似度,并获取应急方案的历史实施效果和当前实施效果;然后,通过证据推理合成应急证据,进而计算案例的总体优势度来确定最有效的案例;最后,通过一个煤矿事故应急决策案例验证了所提出方法的可行性和有效性。     

An Approach for Validation of Digital Anti-Forensic Evidence

ABSTRACT

e-crime is increasing and e-criminals are becoming better at masking their activities. The task of forensic data analysis is becoming more difficult and a systematic approach towards evidence validation is necessary. With no standard validation framework, the skills and interpretation of forensic examiners are unchecked. Standard practices in forensics have emerged in recent years, but none has addressed the development of a model of valid digital evidence. Various security and forensic models exist, but they do not address the validity of the digital evidence collected. Research has addressed the issues of validation and verification of forensic software tools but failed to address the validation of forensic evidence. The forensic evidence collected using forensic software tools can be questioned using an anti-forensic approach. The research presented in this paper is not intended to question the skills of forensic examiners in using forensic software tools but rather to guide forensic examiners to look at evidence in an anti-forensic way. This paper proposes a formal procedure to validate evidence of computer crime.     

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.     

基于证据理论和混淆矩阵的传感器可靠性评估

在信息融合系统中,各传感器提供的信息不一定完全可靠,在融合前有必要对传感器的可靠性进行评估,进而对其提供的信息进行预处理。基于证据理论,在传感器混淆矩阵的基础上定义了后验概率向量,通过分析后验概率向量与传感器输出证据之间的关系对传感器可靠性进行评估;然后利用传感器的可靠性因子对证据进行折扣运算,实现对信息的预处理;最后利用Dempster组合规则进行融合。基于证据理论的融合识别算例表明,所提出的方法综合利用了传感器的先验信息和动态输出,可以较好地反映传感器的性能,并能够有效降低可靠性传感器的影响,具有较好的融合效果。     

基于证据异常度的水下多源信息预处理方法

Dempster-Shafer证据理论在水下多源目标识别领域有着广泛而重要的应用, 但经典的证据理论在融合高度冲突的证据时往往会导致一些反常理的结果, 如Zadeh冲突悖论;针对这一问题,综合考虑证据体之间的冲突程度和支持程度,提出一种证据异常度的概念并对原始证据集进行异常检测,基于检测结果对原始证据体进行权重分配,引入全集项,修正证据源;在保持Dempster组合规则不变的前提下,进行有效的证据预处理,实验仿真结果验证了算法的有效性;证明对证据体进行有效的修正,可以改进经典证据理论的缺点,达到更好的融合结果。     

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。     

基于加权证据距离的高度冲突证据组合方法

为了有效融合高度冲突的证据,以Murphy方法和邓勇加权平均法为基础,提出了一种新的基于加权证据距离的证据组合方法。用Murphy方法确定各证据体的权重,采用修正的City Block距离加权平均求证据间的两两距离,进而获取各证据被其他所有证据支持的程度,归一化各证据的总支持度作为该证据的权重,对多源证据加权平均后再利用Dempster组合规则实现信息融合。实验结果表明,该方法能够更加有效快速地识别出目标,拥有更快的收敛速度。