单向证据冲突度量方法

针对传统证据冲突度量方法无法表达证据间支持程度差异的问题,提出一种带有方向性的证据冲突度量方法。该方法基于单向支持度间接计算证据间的冲突程度,单向支持度模型采用取小累加运算来表征两证据观点的一致程度,支持系数的引入保证了所建模型具有非对称性。实验结果表明所提方法不但能够有效区分证据间支持程度的差异,而且还能克服传统方法在特定情况下失效的问题。     

基于信任度和虚假度的证据组合方法

D-S证据理论在信息融合领域有着广泛的应用,但使用Dempster组合规则对高冲突证据进行合成时可能会得到反直观的结果,在应用中也存在“一票否决”的问题,为解决这些问题,提出一种改进的基于证据信任度和虚假度的证据加权组合方法。首先在证据相关系数的基础上定义了证据信任度,再结合证据虚假度的概念来确定各原始证据的权重,依此权重系数对各证据进行加权平均后利用Dempster组合规则对加权平均证据进行组合。数值算例表明,该组合方法可实现冲突证据的有效融合,与其他方法相比该方法具有更好的收敛性。     

基于改进冲突度量的多证据直接融合算法

针对Jousselme证据距离函数不能较好描述证据局部冲突和不能对高冲突证据进行准确冲突度量的不足,该文首先提出改进的Jousselme证据距离函数,该函数基于能够较好描述证据之间局部冲突情况的非重合度对Jousselme证据距离函数进行改进,使其冲突度量结果随非重合度取值及其取值范围的变化按适当比例进行变化;其次,基于冲突系数和新改进Jousselme证据距离函数共同构建改进的融合冲突度量函数。在此基础上,对焦元权系数计算式进行改进,并依此对局部多维冲突信息进行按比例分配。理论及应用分析结果表明,新算法是一种适用性广泛且抗干扰性能好的证据融合算法。

     

基于Pignistic概率转换和奇异值分解的证据冲突度量方法

针对常见证据冲突度量方法适应性差、准确性低的问题,提出了一种基于Pignistic概率转换和奇异值分解的证据冲突度量方法。首先通过Pignistic概率转换将证据焦元差异映射到信度差异上,构建证据复合信任函数矩阵。然后采用奇异值分解的方法提取矩阵特征,根据奇异值特性将矩阵特征空间划分为相似子空间和冲突子空间,综合考虑证据矩阵相似特性和冲突特性,将冲突子空间奇异值与相似子空间奇异值之比作为新的冲突度量因子。最后在全冲突场景、变信度场景、变焦元场景、焦元嵌套场景等多种证据冲突场景下将所提方法与常见方法进行了对比分析,结果表明所提方法具有适应性广、准确性高、稳定性好的特点。     

基于推土机距离的证据冲突强度量方法

针对D-S(Dempster-Shafer)证据理论中的冲突因子k不能有效度量证据之间的冲突程度的问题,首先提出了证据冲突强度量函数需要满足的期望特征,然后提出了一种新的基于推土机距离的证据冲突度量方法。该方法不要求不同证据有相同的焦元数量,并且可以直接计算含有非单子集命题的证据冲突。理论和实验表明,所提方法给出的冲突度量大小能够正确表征2个证据间冲突的程度,并具有证据冲突强度量函数的所有期望特征,表明所提方法是一种有效的证据冲突强度量方法。     

基于平均证据和焦元距离的高冲突证据融合方法

针对传统DS证据理论无法有效解决高冲突证据融合的问题,提出基于平均证据和焦元距离的高冲突证据融合方法.首先,利用皮尔逊相关系数计算证据体相关性,并由此定义证据权重计算平均证据.然后,利用平均证据计算各证据焦元距离,根据焦元距离将冲突重新分配给各焦元的BPA,构造新证据体.最后,对新证据体进行传统Dempster组合,得...     

一种基于减小D-S证据理论的高冲突问题的信息融合方法

本文以Dempster-Shafer理论为基础,对其进行改进,使其适应高冲突环境,从而得到有效的目标识别结果。结论表明,本文所改进的方法在融合时表现出准确、稳定的结果,有效的解决冲突证据的数据融合。     

基于pignistic概率距离的冲突证据合成方法

Dempster Shafer证据理论在数据融合中有着广泛的应用.但当证据之间高度冲突时,应用DS证据合成公式往往会得出错误的结果.在现有的证据合成改进方法中,均使用冲突系数k来度量证据之间冲突的程度.最新的研究表明:影响证据冲突的因素不仅仅是冲突系数k,还和证据的pignistic概率距离等因素有关.在原有的冲突系数k之上,引入pignistic概率距离,提出了一种新的冲突证据合成方法.仿真结果表明:当证据之间的冲突小时,合成结果近似于D-S证据合成公式,当证据之间的冲突较大时,这种方法在公式模型上比其他方法完善,冲突证据的合成结果更加合理.     

新的证据冲突衡量标准下的D-S改进算法

 针对传统证据冲突衡量标准存在的不足及高冲突下Dempster证据组合规则失效的问题,通过pignistic变换,定义了新的证据冲突衡量标准,基于此,提出了一种新的D-S改进算法.该方法依据少数服从多数的决策思想,引入了描述证据重要度的权重系数,对证据进行预处理,再采用Dempster规则进行组合.通过仿真算例分析,并与其它改进方法进行对比,验证了新算法在处理证据冲突方面的性能显著改进,加快了收敛速度,同时降低了决策风险.     

多传感器信息融合中的证据冲突判决方法

为了提高多传感器信息融合中冲突判决的准确性,提出了用多个证据冲突函数对证据冲突进行判决。首先分析证据冲突机理,指出证据冲突与证据间命题差异和潜在冲突有关,应在多证据组合情况下衡量证据冲突程度。然后给出多个证据冲突函数解决证据组合时冲突判决问题。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

Evidence combination method based on Pignistic function transformation and correlation coefficient

The situation of high conflict between evidences and one ballot veto cannot be solved by classical D-S rule,and the results obtained from classical D-S rule are contrary to the facts.To solve this problem,a new standard to measure conflicts between evidences was proposed based on the combination of Pignistic function transformation and correlation coefficient,and also a novel kind of weighted combination method which was applied to measure conflicts between evidences was put forward according to the standard.After that,a support matrix was constructed based from which the credibility of evidence was obtained,and the weighted average method was used to revise the evidence.Finally,the combination was accomplished by using Dempster’s rule.The result of numerical examples shows that it’s effective to solve the combination of conflicting evidence.Compared with other methods,the proposed method has good astringency.     

基于皮尔逊系数的冲突证据合成新方法

提出了一种融合证据源预处理和合成规则修改的冲突证据合成方法.算法得到两两证据源间的皮尔逊系数,每个证据源具有特有皮尔逊系数值和.以具有最大皮尔逊值和的证据源为中心证据源,所有证据源相比中心证据源的比例为该证据源的权值,权值反映了证据的重要程度,从而冲突证据源具有最小的权值.利用权值对原始证据源进行预处理,降低冲突证据的重要性.再通过改进的合成规则,对处理后的证据源进行合成,得到最终合成结果.证据正常与冲突情况下的仿真算例验证了新方法不但在证据合成中具有很高的通用性,而且相比其他方法具有很强的优越性.     

Correlation coefficient measurement for conflict evidence

The complex battlefield environment increases the uncertainty of reconnaissance information processing, so the uncertain information processing is investigated, especially the conflict evidence measurement, based on the belief functions. The normalized evidence correlation is defined as the correlation coefficient measurement for conflict evidence. In order to solve the drawback that the existing conflict evidence measurement methods do not distinguish the single set and multiple sets, the union core and core relational matrix are defined to modify the union core and core correlation respectively and further obtain the modified conflict evidence measurement. Finally, the efficiency of the proposed correlation coefficient measurement for conflict evidence is illustrated in the classical simulation example.     

一种改进的证据冲突衡量因子

为解决证据融合时证据间冲突衡量不准确问题,提出了一种新的证据冲突衡量方法。对当前冲突衡量方法国内外研究现状进行总结,结合典型算例分析,指出了当前方法存在的主要问题。基于前人研究成果,提出了一种改进冲突因子用于衡量证据间冲突,主要基于修正证据距离与合取冲突,对两者采用加性组合。通过一般类型算例与特殊类型算例对所提方法进行验证,结果表明改进的冲突衡量因子能够准确衡量证据间冲突,并具有普适性。     

基于证据源预处理的冲突证据组合新方法

针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法。通过定义证据间的Jaccard相似度获得各个证据的归一化可信度,在此基础上获得一个标准证据。利用该标准证据对各初始证据进行修正,最后利用Dempster-Shafer(DS)组合规则获得证据组合结果。证据组合过程中既保持了DS规则良好的数学性质,又有效地减小了冲突证据带来的干扰,提高了组合结果的合理性与可靠性。     

Dempster-Shafer Evidence Theory and Study of Some Key Problems

As one of the most important mathematical methods, the Dempster-Shafer (D-S) evidence theory has been widely used in date fusion, risk assessment, target identification, knowledge reasoning, and other fields. This paper summarized the development and recent studies of the explanations of D-S model, evidence combination algorithms, and the improvement of the conflict during evidence combination, and also compared all explanation models, algorithms, improvements, and their applicable conditions. We are trying to provide a reference for future research and applications through this summarization.