一種沖突證據的融合方法

2512830 2008-12-14 | rar | 333 | 次下載 | 3積分

資料介紹

針對D-S證據理論的沖突證據融合問題進行了研究，通過對證據進行沖突檢驗及修正彌補了D-S證據理論在處理沖突證據時的不足。采用了加性策略對事件進行排序的方法，找出證據支持最大的q個事件，就是最有可能是識別結論的q個事件，對其進行沖突檢驗及修正。解決了D-S證據合成方法組合沖突證據時出現的問題，保證了非沖突證據的有效合成。通過仿真試驗表明該算法能有效地排除干擾，得出了符合實際的組合結果。

D-S證據理論及融合沖突證據遇到的問題
D-S證據理論為不確定信息的表達和合成提供了自然而強有力的方法，這使得它在數據融合等領域獲得了廣泛的應用。但是，D-S證據理論也存在一些不足之處，即組合規則無法處理沖突。當證據間沒有沖突或低沖突時，證據的推理基本正常；但當證據之間嚴重沖突的情況下，組合結果往往與實際情況不相符合。為了解決這一問題，國內外許多學者就適用于沖突證據的合成公式進行了研究[1-4]。
1.1 基本D-S證據理論框架及融合準則
D-S證據理論首先定義識別框架U，它是由一些完備的互不相容的元素組成。對于問題域中的任何命題A，都應包含于U的冪集，用表示。m是命題的基本概率分配函數(Basic Probability Assignment Function, BPAF)，滿足以下兩個條件的映射： U2(1)式中 2Shafer把基本概率賦值函數解釋為證據的主觀表示，即對命題A的精確信任程度，表示了對A的直接支持。