证据理论合成公式的讨论及一些修正

D-S证据理论作为一种不确定推理方法,已经广泛用于数据融合和目标识别领域。但是D-S 证据合成公式存在不足之处,使证据理论的应用受到了一定的限制。鉴于此,Yager 对合成公式作了改进,但改进后的合成公式又存在着新的问题。文[2],[3],[4]针对Yager 合成公式进行了一些改进。综合比较了以上几种合成公式,并对文[4]的合成公式进行了一些修正,使其满足结合律,提高了计算效率。     

基于相异度矩阵的冲突证据合成算法

为解决经典证据理论在证据冲突程度高的环境下合成容易导致Zadeh悖论的问题,提出一种解决冲突证据合成问题的算法。通过计算证据间的欧几里德距离构造相异度矩阵,计算证据的相异支持度、可信度和修正率,对证据进行修正后利用合成算法进行合成。实验结果表明,该算法可以很好地解决Zadeh悖论,合成结果优于现有一些典型方法。     

基于贴近度的D-S证据合成改进方法

提出了一种新的冲突证据合成方法;信息融合中证据源的可靠性可能不同,直接利用传统的合成方法可能得到与实际相悖的结果;新方法通过贴近度表示证据间相关程度,证据贴近度的值可以判断证据的冲突程度,进一步通过相关算法转化贴近度为反映证据重要程度的证据权值,根据权值对原始的基本概率赋值函数进行重新分配,降低冲突证据的重要性,再通过改进的合成公式,对重新概率分配的证据进行合成,得到合成结果;仿真实验表明,新方法能客观反映证据重要程度,在正常与冲突证据情况下都能很好地得到合成结果,与其它方法相比,具有更好的适用性、可靠性和较快的收敛速度。     

基于证据可信度的D-S证据理论合成规则

Dempster合成规则是一种经典D-S理论的合成规则,但在参与合成的证据间具有较大的不一致性或冲突时,则不能使用或得出明显不合理的结果,引起错误决策。为了解决冲突证据的合成问题,提出了一种基于证据可信度的合成规则。通过算例仿真,该规则可以有效解决两个或两个以上的证据冲突问题,而且计算简单,计算量小。     

一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法

为解决证据组合规则中一票否决和弱决策证据在低冲突情况下出现的反直观推理的现象，提出一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法。首先根据证据的信任函数和似然函数求得证据间的相似度，然后求出证据之间的支持程度，并确定折扣因子，最后采用Dempster组合规则合成利用折扣因子修正后的证据源。数值算例分析结果表明，改进后的证据组合方法可以有效地处理证据冲突。     

证据的分组合成法

为了提高证据融合的精确度并降低融合的运算量,结合批量式融合和序贯式融合的优点,提出证据分组合成法.该方法首先判断证据间是否可用Dempster组合规则进行合成,若可以,则两证据归为同组;否则归为不同组.对于同组证据,利用Dempster组合规则直接合成,即组内证据序贯式融合;对于不同组证据,通过最优化模型修正各组证据源,再利用Dempster组合规则合成,即组间证据批量式融合.算例分析验证了该方法具有运算量小、稳定性好、精确度高的特点.     

D-S证据理论在数据融合中的应用及改进

对证据合成的基本原则和D-S合成公式作了分析,针对D-S算法实现过程中存在的失效问题提出了解决的方法,对该理论的不足采用了修正的合成规则,通过实例运算表明该方法能够对传感器提供的不一致证据进行组合,并使组合结果更加直观.     

一种改进的冲突证据融合方法

针对冲突证据融合问题,从证据对目标识别程度和其它证据对自己的支持度两个方面综合考虑证据权重,把信息熵引入证据权重确定,建立了证据之间的支持度,设计了综合权重的计算方法,最后通过综合权重采用基于折扣率方法进行证据融合.通过实例与传统改进方法比较分析说明该方法提高了收敛速度,降低了决策风险.     

基于证据支持一致性分类的证据合成方法

利用D-S证据理论评估信息安全产品的安全等级时可能产生全冲突悖论、1冲突悖论、0冲突悖论。为解决该问题,提出一种基于证据支持一致性分类的证据合成方法。基于证据支持一致性对证据进行分类后,根据专家意见的重要程度,对证据进行折扣,并将D-S合成方法和加权平均方法相结合,用于合成分类证据。分析结果证明,该方法有更好的适用性和更低的计算复杂度。     

基于信息熵测度的冲突证据合成方法

为了有效解决冲突证据的融合问题,在计算证据空间冲突向量的基础上,提出了一种基于信息熵测度的冲突证据合成方法.首先计算证据的信息熵获得该证据引起不确定性的度量,用信息熵计算证据空间赋予该证据的信任度,再用获得的信任度对数据模型进行加权处理,最后对处理后的证据运用D-S合成规则获得结果.实验表明该算法有效解决了冲突证据的合成问题,识别精度高、收敛速度快.     

一种按比例分配冲突度的证据推理组合规则

在分析证据理论不足和已有改进方法及其缺陷的基础上，根据指挥员在作战中处理冲突证据的一般习惯，提出一种按比例分配冲突度的证据组合推理规则．算例验证结果表明，新的组合推理规则在处理冲突方面的性能得到了明显改进．     

一种新的瓦斯监测证据合成方法

煤矿瓦斯监测中,利用Dempster-Shafer证据合成方法实现多传感器信息融合可以提高系统整体决策和预警能力。根据煤矿安全规范设定区域危险等级,使用云模型建立危险等级属性隶属度曲线簇,输入传感器检测量提取各属性隶属度作为D-S融合的基本概率赋值。为了实现高度冲突证据合成,提出D-S与加权平均法混合的分步证据合成算法。仿真结果表明提出的算法合成高度冲突证据时,具有令人满意的收敛效果。     

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。     

Dependent evidence combination based on decision-making trial and evaluation laboratory method

Dempster-Shafer is widely used to address the problems of uncertainty. One assumption mentioned in this theory is that the distribution of information should be independent. In practice, the requirement cannot be fulfilled. One of the efficient methods to deal with dependent evidence is to calculate the correlation discounting. However, existing coefficient can only be applied to show the direct relation between evidence A and B but do not take the indirect relationship into consideration. To address this issue, in this paper, a new method to combine dependent evidence based on decision-making trial and evaluation laboratory is presented, not only considering the relation between evidence A and B and the relation between evidence B and C, but also considering the transitive influence between evidence A and C. Finally, the experiments on some benchmark data sets are illustrated to show the efficiency of the proposed method.     

一种新的证据冲突分析方法

当证据高度冲突时,使用DS组合规则经常会得到错误的结果,因此对DS证据理论的合成方法进行改进成为人们研究的重点.但是如何去度量或确定证据之间冲突的程度却常常被人忽视.在以往的研究中均使用冲突系数k作为表征证据之间冲突的量,但是研究结果表明,k不能很好的描述证据之间的冲突.对表征证据冲突的变量进行了研究,提出了一种新的表征证据之间冲突的变量-关联系数,基于偏熵和混合熵,定义了关联系数,该系数可以定量的表示证据之间的冲突.当关联系数接近1时证据之间冲突很小,当关联系数接近0时证据之间高度冲突.算例验证了所提出的基于关联系数的冲突表示方法的有效性.     

基于新的证据冲突衡量的加权证据融合方法

对冲突证据使用Dempster-Shafer 证据理论进行融合的前提是对冲突证据作出正确衡量, 确定证据之间冲突的程度. 在分析现有的冲突衡量方法基础上, 提出一种基于新的证据冲突衡量的加权证据融合方法. 该方法通过相似性测度来衡量证据间的冲突程度; 然后确定各证据的可信度, 再加权修正证据; 最后用Dempster 组合规则进行融合. 算例表明, 该方法能正确衡量证据冲突程度, 有效地解决冲突证据的融合问题, 提高收敛速度和精度.

     

一种基于置信最大熵模型的证据推理方法

D-S证据组合规则在处理高冲突信息时会得出与直觉相反的结论,这一直是D-S理论研究的热点.与相关理论优势互补是克服证据理论固有缺陷的有效方法之一.基于对最大熵原理和证据理论的研究,定义了辨识框架上的基本最大熵置信分配函数,并与经典的D-S组合规则及其改进方法相结合,给出了相关推理公式及基于置信最大熵模型.理论分析和实验表明,最大熵新证据的加入使非单焦元的基本置信赋值按比例重新分配给了单焦元,很好地处理了高冲突信息.     

基于冲突系数和pignistic概率距离的改进证据组合方法

针对单一使用冲突系数描述证据冲突存在的不足,从冲突系数和pignistic概率距离2个组合元素的角度出发,在冲突系数和pignistic概率距离形成的平面直角坐标系中,通过计算证据源对应的点到直线的距离表征证据之间的冲突,将冲突信息转换为支持信息,通过权重系数修正证据源,采用Dempster组合规则合成.通过算例分析和对比,证明了改进证据组合方法的可行性和优越性.