D-S证据理论合成规则及冲突问题

系统研究了近年来关于D-S证据理论合成规则的相关成果,提出一种新的基于证据可信度的合成方法,并就解决证据合成悖论的有关问题做了必要讨论.鉴于Dempster规则处理冲突的不足及修正原始证据模型方法的可靠性,决定在分配冲突的同时应对证据模型进行修正,实现两者紧结合,在对一致性证据的"与"运算合成问题上,以及证据冲突在各合成命题的比例分配问题上,均有效利用了各证据的可信度等全局信息.实验结果表明:该方法在证据一致和高度冲突的情况下均表现出良好的适应性,具有较快的收敛速度和高可靠性,明显优于同类其他合成方法,可应用于多源信息融合、模式识别、不确定信息决策等领域.     

直觉模糊框架内的区间证据组合方法研究

区间证据的组合是区间证据理论中的核心问题之一,尽管相关学者试图将D-S证据理论中的证据组合规则进行推广以实现区间证据的组合,但该问题仍未得到完全解决.目前已有的组合方法都是基于优化模型来确定融合结果中各基本概率质量(BPM)的上下界,不仅算法复杂度较高,而且这类方法不满足结合律,对多个区间证据进行组合时不能依次对各个证据进行组合,难以满足时域信息融合的需求.本文基于直觉模糊集与证据理论之间的关系,在直觉模糊框架内对区间证据的组合问题进行研究.首先基于证据理论定义一种新的直觉模糊运算,通过区间证据与直觉模糊集之间的相互转换,提出一种基于直觉模糊集的区间证据组合方法,该方法满足交换律和结合律,对多个区间证据进行组合时具有较强的灵活性.数值仿真表明,基于直觉模糊集的区间证据组合方法可以获得合理的组合结果,而且算法复杂度远低于现有方法.     

基于证据分组合成的企业数据治理评价研究

为了正确客观地评价企业的数据治理水平,本文提出了基于证据分组合成的企业数据治理评价模型.首先,构建数据治理评价指标体系并确定指标权重.其次,为了解决证据合成过程中易出现的"一票否决"和证据冲突问题,本文分别采用了语言评语集,以及一种改进的同时考虑证据源权重和证据体间差异的证据分组方法.然后,进行组内和组间的证据合成得到最终的评价结果.最后,本文以H商业银行为例进行实证分析,验证了该改进方法的可行性和实用性.     

区分证据重要性及分配证据冲突的新方法

基于证据"可信度"和"确定性",定义了证据"有效性",提出了区分证据重要性的新方法,修正了原始证据模型; 界定了焦元"有效信度容量"和"识别一致性", 阐明了分配证据冲突的依据,构建了分配系数计算公式,修改了证据合成规则.对比实验表明:改进的证据合成方法在处理高度冲突证据合成时,具有更好的收敛性和鲁棒性.     

一种改进的D-S证据合成方法及其应用

针对高度冲突证据的合成问题,分析了传统Dempster组合规则及其改进方法的不足,提出了一种新的冲突证据合成方法。该方法首先计算证据之间的距离矩阵和相似度矩阵,然后计算各证据获得其它证据的支持度,将支持度归一化处理得到各证据的可信度,最后基于可信度采用加权平均的方法将证据冲突概率分配给各个命题。数值算例结果表明,该方法减小了冲突证据在组合规则中的作用,有效地降低了干扰信息的影响,能够得到合理的融合结果。     

基于证据理论的部分属性偏好信息群体赋权方法

针对已有的赋权方法在处理部分属性偏好信息的群体赋权问题上的局限性,提出了基于证据推理建模的解决方法。将不同专家的偏好信息视作来自不同信息源的证据,首先定义了焦元识别方法,然后采用惟一参照物比较判断法计算证据的基本可信度分配,应用Dempster规则进行证据合成,进而得到专家群体的属性赋权。在证据合成过程中,推导出了合成结果的解析表达式,与直接运用证据合成规则相比计算量大大缩小;在专家群体信息集结中,给出了一种基于位置权向量和证据相似度指数的客观证据赋权方法,从而突出了与大多数专家意见相似的专家的作用。最后给出了一个示例。     

超声多普勒血流信号平均频移估计的仿真研究

提出了基于Matching Pursuit分解的超声多普勒血流信号平均频移估计方法。通过对合成信号的分析比较，确定了最佳估计性能的相关参数。基于优化的参数对不同噪声水平的100例仿真多普勒信号进行分析并计算估计的与理论的平均频移的均方误差，得到基于Matching Pursuit方法的误差比使用传统声谱分析法小。表明该方法对信号瞬时结构的局部具有较好的自适应性，有效克服了短时傅立叶变换存在的时频分辨率矛盾，提高了超声多普勒血流信号平均频移估计的准确性。     

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,以D-S(Dempster-Shafer)证据理论为基础,指出了已有研究在焦元识别的方法及相应焦元语言评价信息量化上存在的问题.同时提出了一种基于D-S证据理论的改进方法,该方法重新进行焦元识别、计算基本可信度分配,然后进行证据合成,并根据信度函数做出决策.该方法具有评价结论稳定、决策规则简单的特点.     

基于混淆矩阵的证据可靠性评估

在基于证据理论的融合识别系统中,对证据可靠性进行评估进而对证据进行修正是解决证据冲突的有效途径。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的证据之间的关系来对证据可靠性进行评估,充分考虑了传感器的静态可靠性与动态输出。最后将该方法运用于基于证据可靠性评估的融合识别中,算例表明该方法可以有效降低可靠性证据的影响,得到较好的融合效果。     

一种基于最优权重分配的D2S 改进算法

为解决高冲突证据下的D-S证据理论失效这一问题,在对已有一些代表性改进方法分析的基础上,提出了一种新的基于最优权重分配的D-S改进算法.在保证证据冲突整体最小情况下,建立证据最优权重分配模型,对原证据模型进行修正.通过实例分析,并与其它改进方法进行对比,验证了该算法在解决冲突证据方面更为有效.