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．     

基于改进D-S证据组合规则的目标识别算法

为了更好地解决高冲突证据的融合问题,提出一种3条证据直接融合的改进D-S算法.该算法首先根据证据支持贴近度函数给出识别框架下各焦元支持度的计算方法;其次根据三维证据直接融合产生的冲突因子的性质及各焦元的支持度,提出一种基于D-S证据组合规则的冲突信息加权分配算法;最后以多传感器多目标识别系统为背景进行仿真实验.理论分析和仿真结果表明,基于三维证据直接融合的改进D-S算法具有较强的抗干扰性能,能有效融合各种冲突信息,提高目标识别概率.     

一种冲突证据的融合方法

针对D-S证据理论的冲突证据融合问题进行了研究,通过对证据进行冲突检验及修正弥补了D-S证据理论在处理冲突证据时的不足。采用了加性策略对事件进行排序的方法,找出证据支持最大的q个事件,就是最有可能是识别结论的q个事件,对其进行冲突检验及修正。解决了D-S证据合成方法组合冲突证据时出现的问题,保证了非冲突证据的有效合成。通过仿真试验表明该算法能有效地排除干扰,得出了符合实际的组合结果。     

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。     

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.     

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。     

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.     

基于证据理论的信任模型中冲突证据

基于证据理论的信任模型是常用的信任模型之一,且证据理论是一种具有良好理论基础的不确定性推理方法。为了解决证据收集以及冲突证据合成可能会产生不合理结果的问题,通过改进证据收集方法提高证据质量,同时结合证据距离、相似度、支持度和可信度,在证据合成过程中将冲突证据进行重新分配。实验结果表明：改进的证据合成机制提高了合成证据的合理性,使得信任计算结果更为可信。     

粮库储粮空洞检测过程中证据冲突研究

针对粮库内储粮的状况,分析了冲突证据下粮库储粮空洞检测的特点,提出了一种简便的方法来区分证据间的冲突程度,并给出了算法和检测系统的模型.通过优先级判别法和基于证据理论的决策融合算法,对数据进行理论分析和对比,证明该方法是可行的.     

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。     

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.     

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。     

基于信息融合方法的电机故障诊断研究

研究鼠龙异步电机转子故障诊断技术,先运用小波包分析技术对电机电流信号进行了特征值的提取,将信号进行3层分解,然后将噪声信号分离并对噪声信号进行FFT能量分析,根据噪声能量含量的大小来判断断条故障的严重程度。然后利用BP神经网络对电机的电流信号能量特征值分别进行训练和检验,并初步得出诊断结果。再运用D-S证据理论对BP神经网络的输出结果进行了决策层的信息融合故障诊断,并得出了最终的诊断结果。实验表明,在一定程度上采用多证据的融合能进一步提高诊断的准确度。