基于选择判据和贴近度的D-S证据融合方法

针对传统D-S证据理论难以融合高度冲突证据的问题,并考虑到证据正常时Dempster规则具有优越的聚焦性能,提出了一种基于选择判据和贴近度的证据融合方法。把贴近度概念引入到D-S证据合成中,通过证据的一致性度量来计算证据的权重,从而实现了冲突证据的加权融合。同时提出了证据修正的选择判据,将证据分成冲突与非冲突两类,对冲突的证据进行修正后再进行合成,而非冲突证据可直接进行合成。通过实例验证表明,所提出的方法不但保持了Dempster规则优越的信息聚焦性能,而且较好的解决了冲突证据的合成问题。