一种新的冲突证据合成方法

该文在探讨已有冲突证据合成方法的基础上,提出了一种新的冲突证据合成方法—基于证据自冲突和证据间距离最小的证据合成方法(M-C合成方法),并通过实例说明了这一方法的优良特性.     

一种新的证据组合规则

通过对证据组合问题进行深入的理论分析,提出一种新的基于局部冲突、局部分配和一致性部分进行合取规则的证据组合方法,同时利用证据的可信度来修正证据结构.在确定证据的可信度时,给出一种通用的计算模型.与很多改进的组合方法相比,该方法不仅适用于冲突情况,而且也适用于证据间比较一致的情况.数值仿真表明,所提出方法能加快收敛速度,同时降低决策风险.     

一种新的DS证据理论冲突处理方法

经典DS证据理论在处理高度冲突的证据信息时常常会导致错误的结论。为解决证据冲突问题,基于证据可信度的思想,引入证据之间目标的贴近度,提出一种新的确定权重的方法,然后运用经典DS证据理论融合。在保持DS证据理论规则不变的情况下,改进了融合结果。相比其他处理方法,考虑到证据之间的冲突和贴近度,客观的计算了证据的权值,收敛更快,使得融合结果更符合事实。算例验证了方法的有效性,为DS证据理论提供新的改进途径。     

一种基于麦克斯韦电磁力的证据冲突表示方法

D-S(Dempster-Shafer)证据理论是处理不确定信息的有效方法,但仍然存在着证据之间的冲突问题。引入麦克斯韦电磁力理论,将证据理论中不同证据之间存在冲突与融合的问题转换为电磁力理论下的电磁斥力与电磁引力问题,该转换提出了一种新的证据间距离的量化方法。其中,在传统的冲突系数中引入了证据距离因素,并提出了一种新的证据冲突表示方法,提高了冲突系数的灵敏度。仿真结果表明,该方法在故障诊断中的识别率比传统方法更高,证明了本文所提方法的正确性和有效性。     

一种有效的加权冲突证据组合方法

为了有效融合高度冲突的证据,提高证据高度冲突时融合结果的可靠性和合理性,给出了一种新的加权证据组合方法。该方法根据证据之间的关联特性,通过计算证据体间的相对距离获得系统中各传感器证据的权重。首先引入一个证据体间的距离函数,根据多证据体的距离,得到系统中各传感器证据体之间的相似度和各证据的支持度,依据支持度的大小进一步可得到各证据的可信度,以此作为各证据的权重,对证据的基本概率指派进行加权平均,最后利用Dempster组合规则融合加权平均后的证据。与其他方法相比,该方法在系统存在伪证据(干扰)时能有效迅速地识别出目标。     

基于综合冲突度量的高冲突证据融合算法

为提高冲突证据的合成效果,针对已有基于改进Jousselme证据距离函数的冲突度量算法进行研究,提出基于非包含度和改进Jousselme证据距离函数共同度量证据冲突的综合冲突度量算法,并依此计算证据权重;在此基础上基于焦元被其他证据中同一焦元的共同支持度对焦元可信度计算式进行改进,并将上述改进结果应用于优化两两证据合成顺序的局部冲突信息再分配算法中。将新算法和已有相关算法进行算例与仿真实验比较分析,结果表明,在证据之间存在高冲突情况下,所提新算法的正确目标识别概率高于已有其他证据融合算法,且对于一般证据,新算法也具有较满意的证据融合效果,新算法是一种具有较高灵活性和较强抗干扰性的证据融合算法。     

一种改进的有效冲突证据融合方法

针对经典证据理论Dempster规则无法有效合成冲突证据的问题,结合现有改进规则方法和改进模型两类方法的优势,提出一种改进的冲突证据融合处理方法。引入证据平均值的概念,通过计算各证据与证据平均值之间的距离来确定可信度作为权重,以区分各证据间的相关性和差异;再加权平均进行合成获得融合结果;并通过比较验证了该方法不仅有效,且在收敛速度和可靠性上更加优越。     

一种新的证据合成法则

首先讨论了冲突信息利用的几种途径,在此基础上提出了一种新的证据合成法则,将焦元的基数及信度的相对差异引入到新合成法则中,并在焦元及焦元的两两并集上分配信度,从而更合理地表达不确定和保留冲突信息;并且不用针对特殊情况进行处理,体现了新合成法则在形式上的统一性.典型证据和应用实例表明该合成法则可以更合理地解决冲突证据合成问题.     

一种新的基于证据权重的D-S改进方法

针对D-S证据理论处理高冲突证据时会出现于直觉相悖结论的问题,提出了一种基于证据权重组合的方法。首先通过引入Jousselme距离函数来确定证据权重。然后冲突证据由平均证据代替;且其权重也赋给平均证据。最后对修正后的证据加权平均后再用Dempster组合规则实现数据融合。与其他改进方法通过实例比较,表明该方法在有冲突证据时更能有效快速地识别出目标。     

基于证据分类的冲突证据合成方法

证据分类策略能够很好地避免冲突证据融合问题。借鉴证据分类的思想,定义证据-属性支持度、分类门限、证据可信度,将证据分类,保证同一类别的证据具有较好的一致性。在同一类别内采用D-S进行证据合成,并根据各类证据的个数及证据不确定度给出每类证据合成结果的权重,并采用加权合成方法给后最终的合成结果。     

有效处理冲突证据的融合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观相悖的结果的问题,该文提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了Dempster-Shafer证据理论所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高的优点,首先通过对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,消除证据之间的冲突。仿真试验结果表明该算法能更好地排除干扰,得出符合实际的组合结果,与典型算法相比,该方法在收敛性和可靠性方面体现了优越性。     

有效处理冲突证据的融合方法

为解决Dempster-Shafer证据理论在对高度冲突的证据进行融合时可能导致与直观结果相悖的问题,该文提出了一种有效处理冲突证据的融合方法。该方法综合了Dempster-Shafer证据理论所具有的收敛性好及加性融合方法所具有的可靠性高的优点,首先通过对证据进行冲突检验,然后对冲突证据进行加性合成,消除证据之间的冲突。仿真试验结果表明该算法能更好地排除干扰,得出符合实际的组合结果,与典型算法相比,该方法在收敛性和可靠性方面体现了优越性。     

基于信度函数的冲突证据组合新方法

为了有效地处理冲突证据,提出了一种基于信度函数的新方法.设计了一个证据信度函数,并用此函数来计算证据之间的后验权重分配.给出了先验权重和后验权重的合成方法,从而得到最终权重分配.采用最终权重对现有证据进行加权平均,并采用Dempster-shafer组合规则进行融合,从而得到最终融合结果.与其他方法相比,该方法考虑的因素更全面、适用性更强.实例表明,该方法能够比其他方法更快、更有效地识别出目标.     

基于相似系数和Jaccard系数矩阵的证据冲突度量方法

针对传统的冲突度量和Jousselme距离度量出现冲突误判的问题,提出一种相似系数和Jaccard系数矩阵的证据冲突度量方法.该方法通过计算证据之间的相似系数,利用Jaccard系数矩阵将相似系数转化为证据的冲突程度.理论证明和数值计算表明,该方法可以有效地表示证据间的冲突程度.此外,通过典型的算例将提出的方法与其他方法进行对比,结果表明该方法可以全面准确地度量证据间的冲突程度.     

一种基于非封闭识别框架的改进证据推理方法

在证据融合推理时,由于系统中出现未知新命题和传感器收集的证据不可靠,使得Dempster组合规则不适用于冲突证据组合.为了有效地处理冲突证据,提出一种基于非封闭识别框架的改进证据推理方法.首先在封闭识别框架内增加一个表示新命题的集合,将封闭识别框架扩展为非封闭识别框架,给出新命题基本概率指派的赋值方法,然后给出非封闭识别框架下焦元的组合规则.在非封闭识别框架下,依据冲突焦元本身基本概率指派以及证据的可信度信息,将局部冲突在涉及冲突的焦元之间分配,最后通过实例结果表明,与封闭识别框架下的 Dempster组合规则结果相比,该方法可以有效识别出新命题.非封闭识别框架下的改进证据推理方法,可以通过在非封闭识别框架下,对新命题与已知证据及已知证据之间的两类冲突信息在局部分配,使最终证据推理结果向合理方向聚焦.     

证据合成的一般框架及高度冲突证据合成方法

针对D-S证据理论在合成高度冲突证据时会得到有悖常理的无效结果的问题,提出了有效解决冲突须同时修正证据源和合成规则的原则,并给出了证据合成的一般框架;在此框架下,提出了一种新的证据合成方法。该方法首先对证据源进行两级可靠性度量处理,然后再按照合成规则进行合成,最后采用基于Pignistic概率距离计算的权重把冲突系数分配给各焦元,实现对合成结果的合理修正。实验结果表明:该方法能有效地解决高度冲突证据的合成问题,与其他合成方法相比,该方法合成效果更好。     

基于秩相关系数的证据合成方法

针对传统Dempster-Shafer证据合成方法合成冲突证据时,会出现相悖结论的问题,提出了基于秩相关系数的冲突证据合成方法。方法利用证据冲突信息,通过秩相关系数得到证据间的相关程度,通过算法步骤顺序求解证据距离以及权重系数,根据权重系数对证据进行重新概率分配后,完成证据预处理过程,最后用改进的合成规则,完成再分配证据的合成。具体的证据实证验证了算法在合成冲突证据方法具有最优结果,且和推理一致,可以很好地用于证据合成。     

D-S证据理论中冲突问题的解决方法

针对传统D-S证据理论中冲突证据合成存在的问题,提出一种基于数学模型修正证据源的冲突证据合成方法.在不改变Dempster组合规则的前提下,逐一比较识别元素的基本概率分配值和平均基本概率分配值,结合数学模型修正基本概率分配.仿真结果表明,该方法在处理冲突证据合成时有效、可行.     

一种基于不确定度的证据冲突识别方法

从高度冲突证据对D-S证据理论的应用约束出发,针对几种常用冲突度量方法存在的问题,定义了描述证据自身特征的不确定度,将证据冲突涵义从证据间不一致扩展到证据内外,给出基于不确定度的证据冲突多元度量,并为增强冲突的识别效果提出最大差异度的冲突处理方法.验证分析得出:本文给出的度量方法能够有效表征证据间的冲突程度,最大冲突差异度的处理实现了证据冲突识别的显著化,在证据冲突度量与识别中具有很好的普适性和有效性.     

基于冲突证据距离的DS合成方法研究

为了解决现有对于高度冲突证据的合成方法存在的问题与不足,提出了一种新的合成方法.新方法以相似性质的冲突程度和相似系数为基元,利用改进的KL来计算得到证据距离,通过证据距离和中心证据的关系建立权值,权值反映了证据的重要程度,在已有的基本可信度分配函数中加入权值进行修正.最后通过改进的方法,得到合成结果.通过算例比较,表明新方法的合成结果更为理想,更加符合实际情形.