冲突证据组合中的模型修正新方法

针对经典DS组合规则在证据高度冲突情况下的失效问题,提出了一种改进的证据组合方法.通过引入证据间的距离函数获得证据之间的相似度和各个证据的支持度,并由此求得各个证据的归一化可信度.提出了一种改进的证据冲突检验方法,利用可信度加权平均证据对各个证据源进行冲突检验和修正,以消除证据之间的冲突.最后利用DS规则获得合成证据.数值算例表明,该算法能有效地融合高度冲突的证据,提高了证据组合结果的可靠性和合理性.     

基于证据理论的多源信息目标识别

目标识别系统中多源传感器信息高度冲突时,利用DS规则直接融合得出的结果不合理,针对该问题,提出了期望证据融合算法。多个证据融合时,根据两证据间的矛盾信息大小确定其相互支持度,将证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量归一化后得到各证据的权重系数,进而求出期望证据,并用DS规则迭代融合。通过数字仿真对多种方法进行了比较分析,表明期望证据法在传感器信息高度冲突时依然可以得到较为理想的融合结果。     

一种基于证据间距离和信息熵的证据组合方法?

针对改进的基于证据间距离的组合方法，首先计算证据间距离并求出各个证据的支持度和可信度，选取支持度高的作为较可信证据，其次引入证据信息熵，计算修正系数，对这些证据的可信度进行修正，将可信度作为权重，进行证据的加权平均，再利用Dempster组合规则对所有证据进行融合。算例表明，该方法比现有的方法更加有效。     

一种修正的冲突证据融合方法

对于冲突证据,D-S证据理论无法使用甚至无法得出正确的结果,进而引发了专家学者的研究。针对该问题,提出了一种新的冲突证据融合方法,建立了多传感器综合可信度的计算模型,根据综合可信度得到多传感器的合成结果,采用D-S证据理论对合成结果进行组合,既解决了高冲突问题,又解决了低冲突问题。最后通过仿真验证了该方法的有效性。     

一种基于重要性权重的证据合成方法及其应用

针对Dempster方法在合成高度冲突证据时结果与直观结论相悖的问题,提出了一种改进的基于重要性权重的证据合成方法,并将其应用到海上目标的识别。首先,根据证据之间的相似性程度判断证据间是否存在冲突,对于有冲突的情形,由基于P距离的权重分配模型得到各证据的重要性权值;然后,对BPA函数进行修正,采用Dempster规则修正后的BPA函数进行合成;最后,利用雷达和舰船的对应关系,将侦察雷达探测到的目标雷达信号载频、脉宽、重频转化为雷达参数的概率分配,并运用改进的证据合成方法进行了目标识别。仿真计算结果证明:该方法能有效处理冲突证据组合,克服了一票否决问题,减小了识别结果的不确定性,并保留了Dempster方法处理非冲突证据组合的良好特性。     

基于定性信息的装备技术状态评估

利用定性信息对装备技术状态进行评估是提高评估时效性的有效手段.通过对装备技术状态评估研究现状的分析,论证了运用D-S证据理论进行装备技术状态评估的可行性.结合D-S证据理论的特点,提出了适用于装备技术状态评估的可信度分配策略.采用基于投影的证据融合方法,以解决传统D-S证据理论在融合高冲突证据时的缺陷.在评价决策中运用最大基本信度状态评价准则进行评价决策.最后,将提出的分析方法,应用于某具体装备的技术状态评估中,验证了该方法的有效性.     

一种新的权重修正合成方法

传统的证据理论由于自身的缺陷,面对高冲突下的证据组合无法正常融合,或者融合结果不理想。针对这个问题,提出一种修正的证据理论,运用模糊测度和置信距离相结合的方法产生新的权重,对冲突证据体进行加权和修正,从而获得较为理想的融合结果。通过仿真实验证明,该方法能够有效处理冲突证据,并获得更好的融合结果。     

改进的证据组合算法编队情报信息融合技术

分析了经典证据组合算法在处理冲突信息融合中的不足,引进了证据信息容量,对经典证据组合算法做了改进,解决了证据极端冲突下经典D-S证据融合算法的不合理性,证实了它确实能够提高证据冲突处理能力,基本满足海上编队情报处理信息融合的可靠性要求,并把该改进算法应用于编队情报信息融合,融合效果较好.     

一种改进的证据理论合成规则

随着证据理论在信息融合领域中的广泛应用,对冲突证据的处理成为证据理论和应用研究热点。提出了一种基于证据重要度和聚焦度的新的合成规则,首先根据各个证据的重要度对冲突证据进行修正,再对冲突进行细化并考虑证据焦元的基数对D-S合成法则的影响,将冲突信息提取后加入组合规则中。通过实验比较和分析,结果说明该方法不仅能够处理一般性冲突问题,也能处理"一票否决"和"鲁棒性"问题。     

基于证据理论的无人机光电侦察设备故障诊断

针对无人机光电侦察设备故障类型多样性以及故障信息不确定性等问题,从信息融合的角度出发,运用证据理论对光电侦察设备故障进行诊断.依据故障统计数据和专家评判矩阵获取基本概率分配,利用证据可信度修正最初的概率分配,再利用证据融合公式得到综合故障诊断结果.最后通过实例验证了该方法的可行性.     

论火灾现场物证的提取

火灾现场物证是火灾原因认定的证据之一,火灾现场物证的提取是关键,不同的火灾物证其提取方法不同,对火灾物证提取要求和方法进行了讨论。     

火灾调查中物证损坏原因及防范措施探讨

针对基层消防部门火灾调查人员在调查中造成物证损坏所存在的问题,通过对火灾调查中物证损坏原因的探讨,分析研究物证在收集、提取、保管、检测鉴定及其它过程中造成损坏的原因,并提出减少或避免这些损坏应该采取的具体措施和方法。使火调人员在火灾事故调查过程中充分考虑到物证损坏对火灾调查工作的影响,对于提高火灾调查人员的办案能力,避免调查中物证损坏具有一定的指导意义。     

基于不可信证据源与冲突重分配的证据合成方法

针对D-S证据理论在高冲突下失效的问题,在比较修正原始证据源和重新分配冲突两种方法的基础上,提出一种新的合成规则,新方法用可信度修正证据的同时,把全局冲突分为两部分,并依据"全局冲突在全局分配、局部冲突在局部分配"的原则对冲突进行细化分配。通过仿真分析,并与其他方法比较,新的合成方法能更好地融合冲突证据,收敛速度快,具有较强的抗干扰能力。     

多属性融合的坦克分队作战效能评估

现代条件下战场情况复杂,影响作战效能的因素众多且具有不确定性,为了获得对作战效能更为准确,可靠的评价,构建了一种新的基于多属性融合的坦克分队作战效能评估模型。结合已有的证据理论改进算法,给出了一种新的解决冲突证据的组合规则,并提出了一种新的组合策略,将其应用于评估模型中定性指标的融合;通过线性与非线性综合加权的方法求得评价的综合分值,得出了最终的评估结果。通过实例表明,该模型符合评估实际,对多属性模型的评估具有一定的借鉴意义。     

数据融合中的Dempster-Shafer证据理论

虽然 D- S方法已广泛地应用于各种数据融合系统中 ,但在实际应用中依然存在着许多困难。总结了数据融合应用中的 Dempster- Shafer证据理论研究概况 ,从四个方面阐述和对比分析了一些有代表性的研究成果 ;同时为下一步的研究提出了新的课题和思路     

融合战术与修正物理特征的空中目标战术类型识别

针对敌方飞行器隐身、伪装技术的日趋成熟,致使我方由侦察设备获取的电磁信号严重变形,特别是物理特征在目标类型识别中的作用日趋减弱的现实问题,提出了一种融合目标战术特征修正物理特征证据的目标战术类型识别方法。该方法从目标战术类型识别的军事需求出发,提出对冲突物理特征证据的阶梯式修正规则,以及对冲突证据折扣因子的优化方法,并将修正后的证据重新组合得到识别结果。仿真实例证明该方法在处理目标冲突物理特征证据时具有高准确率的特点。该方法为复杂环境下的目标战术类型识别问题提供一种新的解决思路。     

一种简单有效的处理冲突证据的D-S改进方法*

D-S证据理论在决策级信息融合领域有着广泛的应用,但其在合成冲突证据时会出现与直观结论不符的现象。通过深入分析D-S证据理论合成冲突证据时的失效原因,提出了一种简单有效的改进方法。通过主观权重和客观权重的综合得到不同证据的信任度,以此确定冲突证据及对应的折扣度并对其进行折扣度修正,使合成结果快速向正确类型收敛。仿真结果表明,同已有方法相比,本文方法特别适合具有少数冲突证据的情况,其合成结果更加符合直观判断。