資料介紹
針對D-S證據(jù)理論的沖突證據(jù)融合問題進行了研究,通過對證據(jù)進行沖突檢驗及修正彌補了D-S證據(jù)理論在處理沖突證據(jù)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(jù)支持最大的q個事件,就是最有可能是識別結(jié)論的q個事件,對其進行沖突檢驗及修正。解決了D-S證據(jù)合成方法組合沖突證據(jù)時出現(xiàn)的問題,保證了非沖突證據(jù)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(jié)果。
D-S證據(jù)理論及融合沖突證據(jù)遇到的問題
D-S證據(jù)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(shù)據(jù)融合等領(lǐng)域獲得了廣泛的應用。但是,D-S證據(jù)理論也存在一些不足之處,即組合規(guī)則無法處理沖突。當證據(jù)間沒有沖突或低沖突時,證據(jù)的推理基本正常;但當證據(jù)之間嚴重沖突的情況下,組合結(jié)果往往與實際情況不相符合。為了解決這一問題,國內(nèi)外許多學者就適用于沖突證據(jù)的合成公式進行了研究[1-4]。
1.1 基本D-S證據(jù)理論框架及融合準則
D-S證據(jù)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(shù)(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(shù)解釋為證據(jù)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。
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