冲突证据

摘要： 针对D-S(Dempster-Shafer)证据理论中证据融合可能存在冲突的问题,通过考虑证据之间的关系及其本身的特性,提出一种基于Lance距离和信度熵的冲突证据融合方法。首先,利用Lance距离来度量证据之间的差异和冲突程度,并通过矩阵形式表示证据的可信度,再通过计算信度熵来度量证据的信息量,并以此表示证据的不确定度。其次,综合考虑证据的可信度和不确定度来衡量证据最终融合的折扣系数,并通过折扣系数修正原始证据。最后,采用Dempster合成规则进行证据融合得到最终结果。算例分析结果表明,所提方法较其他方法而言,收敛速度更快,融合结果更准确、可靠。

摘要： 该文阐述了故障树模糊分析法,即在引入了相关证据冲突情况下的证据合成法则,建立证据冲突情况下基于故障树的油气管道失效概率计算模型。研究结果表明,D-S证据理论奠定了多专家信息融合的基础,可以令专家组的综合判断结果更接近真实情况。运用D-S证据理论可以解决专家组对同一事件出现判断冲突的问题,从而避免了专家评判结果的片面性,达到统一评判结果的目的。运用基于故障树的油气管道失效概率计算模型整合多位专家的评判信息,可以避免权重分配,实现结果的同等性。

摘要： 为解决Dempster-Shafer(D-S)证据理论在处理冲突证据时,融合结果与事实相悖的问题,提出了一种新的冲突证据组合方法。首先,对Spearman相关系数进行改进并计算证据间的支持度,对原证据体进行第一次修正;然后,结合基于定积分的区间距离的优势,针对证据的不确定度进行分析,确定了新的折扣系数,对原证据体进行二次修正;最后,使用Dempster组合规则得到融合结果。算例分析表明,所提方法能有效地融合冲突证据,较经典改进算法有较高的基本概率分配。将所提方法用于碳/碳复合材料沉积数据,建立了一种基于改进D-S证据理论的碳/碳复合材料沉积质量预测模型,较几个经典分类器和已有的基于D-S证据理论的预测模型准确率提高了5%~13%,验证了方法的有效性。

摘要： 冲突证据在证据合成时会造成合成结果与直觉相悖的现象.为解决冲突证据合成问题,分析了传统D-S证据理论的基本性质及其改进方法的不足,提出一种结合斯皮尔曼等级相关系数的证据合成方法.该方法首先计算出证据之间的相关系数并且得到相关性矩阵;然后根据相关性矩阵构造修正系数来折扣基本可信度分配函数;最后利用D-S证据组合规则对修正后的证据进行合成.经典数值算例结果表明:改进后的算法具有更高的目标辨识率,并且此方法计算过程简捷,适用范围广,有效解决了证据间的高度冲突问题.

摘要： 冲突证据在证据合成时会造成合成结果与直觉相悖的现象.为解决冲突证据合成问题,分析了传统D-S证据理论的基本性质及其改进方法的不足,提出一种结合斯皮尔曼等级相关系数的证据合成方法.该方法首先计算出证据之间的相关系数并且得到相关性矩阵;然后根据相关性矩阵构造修正系数来折扣基本可信度分配函数;最后利用D-S证据组合规则对修正后的证据进行合成.经典数值算例结果表明:改进后的算法具有更高的目标辨识率,并且此方法计算过程简捷,适用范围广,有效解决了证据间的高度冲突问题.

摘要： 针对经典D-S证据理论在实际海上态势分析中对高冲突的证据融合结果准确性较低的问题,提出一种改进D-S证据理论的数据融合方法.通过基于万有引力定律的证据距离公式来衡量证据之间的冲突程度,将冲突较大的融合结果赋予较小的权重,并通过海上武器识别案例进行融合.结果表明,该方法证据冲突越明显,优势越大;证据之间冲突较小时,其融合结果和经典D-S证据理论一致,并具有更高的准确度和稳定性.

摘要： 通过改进证据相似度提出一种新颖的证据合成规则方法,有效解决了存在冲突证据时的证据理论(Dempster-Shafer,D-S)合成悖论问题.引入相容系数构造参考证据体,运用加权平均证据作为参考证据体;借助相似三角函数,判定异常证据体;运用D-S合成进行证据合成方法对各个证据进行融合.仿真结果表明,所提出的方法能够有效处理冲突证据,相对于其他几种典型改进算法具有更快的识别速度和精度.

摘要： 针对基于先验数据融合的测试性指标评估中存在先验信息互相冲突的问题,提出一种基于多源冲突证据信息融合的测试性评估方法,在传统D-S证据融合方法上,引入兰氏距离进行改进.首先,对各来源不同形式的先验数据,分别利用经验Bayes法和最大熵法对测试性虚拟仿真实验数据、测试性专家经验信息和测试性预计信息进行折合,进而求得对应的测试性指标先验分布参数;然后,通过贝塔函数依次构造其在辨识框架下的基本信任分配函数;最后,通过基于兰氏距离的D-S证据融合改进方法进行信息融合,得到最终评估结果.通过实例分析,验证了笔者提出的方法较传统D-S证据融合方法精度更高.

摘要： 为了解决D-S证据理论中存在的冲突证据合成问题以提高空中目标识别能力,提出了一种基于改进证据支持度的方法.首先,根据证据间的冲突得出更能真实反映证据间平均程度的加权均值,以此来精确衡量各个证据的可靠度,进而转化成各个证据的支持度系数,再用Dempster组合规则进行数据融合,并做出正确的目标识别.目标识别的仿真结果表明,上述方法能够融合冲突信息,具有较快的收敛速度,同时提高了多传感器目标识别的准确性和有效性,减小了识别的不确定性.

摘要： 为了提高通信系统故障诊断的准确性,提出了一种基于改进证据理论信息融合的故障诊断方法.本文先介绍了D-S证据理论信息融合算法的基本原理,针对强冲突证据之间的合成问题,为了在证据高度冲突下实现多源信息的有效融合,本文在经典D-S理论基础上提出一种新的冲突系数表示的方法,利用该方法来表示冲突系数对冲突的有效度量,对融合结果进行修正.采用改进的证据理论对通信系统故障诊断的各种初步结果按照算法进行融合决策,能够有效降低不良证据对诊断结果的影响,在一定程度上弥补了经典D-S理论的不足,提高了通信系统故障诊断的准确性.

摘要： 为了提高基站系统故障诊断的准确性,提出了一种基于改进的冲突证据信息融合的故基站障诊断方法.本文先介绍了基站故障处理所存在的问题以及D-S证据理论信息融合算法的基本原理,针对强冲突证据之间的合成问题,为了实现多源信息在证据高度冲突下的有效融合,本文在经典D-S理论基础上提出一种新的冲突系数表示的方法,利用该方法来表示冲突系数对冲突的有效度量,对融合结果进行修正.采用改进的证据理论对基站系统故障诊断的各种初步结果按照算法进行融合决策,能够有效降低不良证据对诊断结果的影响,提高了基站系统故障诊断的准确性.

摘要： 证据理论在不确定推理和数据融合等方面有广泛应用,但D-S合成规则对冲突证据的处理不是很合理.通过沿用修改证据源模型的思路,用信任度来描述两个证据的相关性,并在此基础上提出了基于信任度的冲突证据合成方法.在计算可信度的过程中引入无穷小的概念,有效解决了证据完全冲突时给融合过程所造成的影响.基于对实例的分析以及典型悖论的验证,表明所提出的方法能有效解决冲突证据合成的问题.

摘要： 结合算例对冲突证据融合方法存在的一些问题进行分析和梳理,分别从采取的3种经典方法进行研究,即坚持D-S证据理论中乘性策略的修正方法、采用加性策略的合成和判决方法和基于证据集冲突判断的证据融合方法,最后对冲突证据的发展方向进行了展望.

摘要： 对多Agent技术在武器火控系统故障诊断领域的应用作了研究,采用案例推理技术、粗糙集和D-S证据理论相结合的多Agent智能诊断方法,建立了一种武器火控系统故障诊断的新模型.首先利用案例推理的方法对武器火控系统故障知识进行知识获取和管理,得到武器火控系统的故障特征属性;然后利用粗糙集的优势对故障特征进行属性约简和值约简;最后利用D-S合成法则和诊断决策规则对冲突证据合成,得到最终的诊断结果.该故障诊断模型实现了利用多Agent对武器火控系统故障进行综合诊断,诊断的可靠性降额准确性远远大于利用单个特征域进行诊断的局部诊断结果,提高了武器火控系统故障诊断的精度.

摘要： 依据D-S证据理论,合成高度冲突证据会得到有悖常理的结果.针对这一问题,提出了一种改进的证据合成方法.首先建立证据向量空间,利用证据向量之间的距离度量证据相似性程度,通过冲突证据检测因子对其进行分类,得到相似性证据和冲突证据;其次引入冲突比例因子决定冲突证据的修正方法,利用相似度对其进行局部修正或全局修正;最后利用改进的证据合成方法进行合成.应用实例证明:改进方法能够判定冲突证据,实现冲突证据合成,具有较好的稳定性、分类精度和收敛速度.

摘要： 早期针对D-S证据理论的研究主要集中在修改Dempster组合规则或修改数据模型。Liu的研究又为这个方向提出了一个新的问题：如何有效表示证据之间的冲突?本文在分析证据冲突原因的基础上，针对识别框架不完整带来的高度冲突证据的融合问题，提出了开世界框架下灰色模糊多属性决策方法。该方法依据一般的灰色关联分析方法的基本思路，将灰色关联度和欧氏距离有机结合构造出一种平均相似度对方案进行评价。平均相似度同时反映了方案与正负理想方案之间的位置和数据曲线的相似性差异，这种方法使其物理意义更加明确。最后用数值算例说明了本文所提出方法的有效性。

摘要： 为了解决具有高度冲突证据融合的问题,本文提出了一种基于证据之间关联系数的改进加权平均合成方法。首先提出关联系数这个概念,求出系统中各个证据之间的关联系数,表征各证据被其他证据所支持的程度,对支持度进行求和和归一化处理后就可以得到每个证据的权重,对系统中的证据加权平均后再利用D-S证据合成规则实现信息融合。这种方法比Murphy的直接算术平均加权合成方法更能反映证据之间的关联性,能更快的识别出目标。仿真结果表明,这种方法能更好的合成高度冲突的证据。

摘要： 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.

摘要： 在D-S故障诊断中,诊断证据可能是相互矛盾的,这就带来了两个基本问题,一是如何合成矛盾证据；二是如何衡量证据矛盾性。文中对上述两个问题做了深入研究。首先提出了一种矛盾证据的优化合成方法,然后提出一种衡量证据矛盾性的方法,并进行了详细证明。最后通过仿真实例验证了所提合成方法和衡最证据矛盾性方法的有效性和正确性。

摘要： 本发明公开了一种基于证据分类和冲突衡量的加权证据融合方法，包括如下步骤：首先，获取多个传感器测量信息，转换为证据信息，然后，对上述每两个证据进行计算其是否具有一致性；如果有计算一致性冲突系数，如果没有计算非一致性冲突系数；然后共同求解证据的权重系数，通过权重系数对融合的证据进行修正，最后采用采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，输出最终目标识别的决策结果。本发明方案与传统算法相比，综合考虑证据之间单子集焦元基本概率赋值的差异和证据之间不同焦元交集不为空集部分的支持程度，共同衡量证据之间的冲突程度，在此基础上确定融合证据的权重系数，并对融合证据进行修正，具有重要的理论意义和应用价值。

摘要： 本发明公开了一种针对证据冲突的D‑S证据法融合改进方法，包括：按照D‑S证据法融合规则进行融合，得到融合结果m

摘要： 本发明公开了一种基于证据分类和冲突衡量的加权证据融合方法，包括如下步骤：首先，获取多个传感器测量信息，转换为证据信息，然后，对上述每两个证据进行计算其是否具有一致性；如果有计算一致性冲突系数，如果没有计算非一致性冲突系数；然后共同求解证据的权重系数，通过权重系数对融合的证据进行修正，最后采用采用Dempster组合规则对修正后的证据进行逐个融合，输出最终目标识别的决策结果。本发明方案与传统算法相比，综合考虑证据之间单子集焦元基本概率赋值的差异和证据之间不同焦元交集不为空集部分的支持程度，共同衡量证据之间的冲突程度，在此基础上确定融合证据的权重系数，并对融合证据进行修正，具有重要的理论意义和应用价值。

摘要： 本发明公开了一种针对证据冲突的D-S证据法融合改进方法，包括：按照D-S证据法融合规则进行融合，得到融合结果m

摘要： 本发明公开了基于冲突证据修正的DS证据理论改进方法，首先，针对各命题对证据计算众数，然后根据各证据与众数的证据距离确定出修正冲突证据的权重，最后修正后的证据与非冲突的证据使用DS组合规则得到融合的结果。仿真实验表明，该方法在不改变DS组合规则的基础上，能够有效的处理冲突证据问题，相较于其他方法简单有效，算法收敛快，可靠性高。

摘要： 本发明涉及多源信息融合技术领域，具体涉及一种基于证据可信度和不确定度的冲突证据融合方法；该方法包括：获取汽车系统故障诊断的信息转换为证据向量，计算各个证据向量的信任因子，通过信任因子获取各个证据向量对应的第一可信度权重；计算任意两个证据向量之间的散度，通过散度和第一可信度权重，获取各个证据向量对应的综合可信度权重；计算各个证据向量对应的信念熵，通过信念熵获取各个证据向量的信息量权重；基于所述综合可信度权重与信息量权重获取加权平均证据，采用Dempster组合规则对加权平均证据进行逐个融合，输出最终汽车系统故障诊断的决策结果。本发明能够更准确地实现汽车系统故障的诊断。

摘要： 本发明公开了一种基于DS证据理论的处理冲突证据的实现方法，涉及DS证据理论技术领域，包括以下步骤：计算证据可信度；计算平均证据计算焦元可信度；由焦元距离计算焦元合理程度D[mi(A)]；将冲突分配并构造新证据m；对新证据进行Dempster组合。本发明通过定义证据权重计算平均证据，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，构造新证据体，对新证据体进行传统Dempster组合，得到融合结果，实现在处理高冲突证据时准确度高、收敛速度快，较好地解决了高冲突证据融合问题。

摘要： 一种证据理论中低相似度碰撞的冲突证据管理方法，对辨识框架的所有子集排序，子集数量记为P，然后由辨识框架生成若干个证据，每个证据包括至少一个焦元，在证据生成后，依次对证据进行焦元序列生成阶段和证据权重分配阶段；焦元序列生成阶段包括生成扩展证据、生成排序证据和生成排序矩阵三步；证据权重分配阶段包括计算排序差矩阵、计算排序因子及排序数、计算证据相似度与支持度、计算证据信誉度、计算证据联合支持度和求证据权重等几个步骤。本发明能对证据集合中的每一个证据进行更好的权重分配，降低冲突证据的权重分配比例，减小其对融合结果的影响，从而提升决策系统活判断系统的抗噪声能力。

摘要： 本发明涉及一种面向冲突证据的多源信息融合方法，属于目标识别技术领域。本发明的一种面向冲突证据的多源信息融合方法，具体包括以下步骤：(1)确定目标识别的识别框架；(2)根据传感器测量信息获得所对应证据的基本概率分配函数；(3)基于加权的思想获得每个证据对其他证据的排斥度，以排斥度为依据给每个证据分配权值，进一步获得分配权重后所有证据加权平均所得的新证据；(4)基于获得的新证据应用D‑S证据理论进行融合，得到最终的融合结果；(5)根据决策准则完成对目标物体的识别任务。本发明考虑不同证据间的重要程度，据此给不同的证据重新分配权重，融合结果更加精确，有效解决冲突证据对融合结果的影响。

摘要： 本发明公开了一种基于置信散度的冲突证据合成方法，该方法通过引入置信散度表征各证据源之间的差异性和冲突程度，以此确定各证据源的可信度，并采用信息熵表示各证据源的不确定性，以此计算各证据源的权重，通过将证据可信度和证据权重相结合，对证据源进行预处理和修正，能够有效地降低高度冲突、不重要证据在合成过程中的影响，进而应用Dempster组合规则合成修正后的证据源，避免产生反直观的不合理结果，保证实际决策的合理性，并且冲突证据合成结果可用于目标识别、故障诊断、多准则决策等领域，具有重要的理论意义和应用价值；优点是在处理和合成冲突证据时具有更好的收敛性、鲁棒性和有效性。