基于证据分类的加权冲突证据组合
计 算 机 科 学 Ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｅ ｒ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｓ ｐ
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基于证据分类的加权冲突证据组合
王进花 吴 迪 曹 洁 李 军 （ ） 兰州理工大学电气工程与信息工程学院 兰州 ７ ３ ０ ０ ５ ０
Ｗ ｅ ｉ ｈ ｔ ｅ ｄ Ｃ ｏ ｍ ｂ ｉ ｎ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｎ ｆ ｌ ｉ ｃ ｔ ｉ ｎ Ｅ ｖ ｉ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ Ｅ ｖ ｉ ｄ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｆ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｇ ｇ
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摘 要 为了有效融合高度冲突的证据 ， 在三角模算子和折扣因子分析的基础上 ， 提出了一种基于证据分类的冲 突 证 据融合规则 。 采用基于 ３ 角模算子定义的平均证据距离与 冲 突 因 子 将 证 据 分 成 可 信 任 证 据 、 不冲突证据和冲突证据 三类 ， 并赋予可信任证据和不冲突证据折扣因子 １， 极大 程 度 上 保 留 了 证 据 对 正 确 假 设 的 支 持 ； 然后基于证据距离定 基 于 加 权 原 则 对 冲 突 证 据 进 行 合 成 得 到 修 正 的 证 据 体， 从 而 消 除 证 据 间 的 冲 突； 最后利用 义了改进的证据权重 ， Ｄ ｅ ｍ ｓ ｔ ｅ ｒ规则完成证据组合 。 算法分析表明所提方法是合理有效的 。 ｐ 关键词 证据理论 ， 冲突 ， 折扣因子 ， 三角模算子 中图法分类号 Ｔ Ｐ ３ ９ １ 文献标识码 Ａ
ＷＡＮＧ Ｊ ｉ ｎ ｈ ｕ ａ Ｄ ｉ ＡＯ Ｊ ｉ ｅ Ｉ Ｊ ｕ ｎ － ＷＵ Ｃ Ｌ
（ ， ， ） Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｅ ｏ ｆ Ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｒ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｎ ｄ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ Ｌ ａ ｎ ｚ ｈ ｏ ｕ ７ ３ ０ ０ ５ ０， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ｇ ｇ ｇ ｙ ｇ ｙ
基于证据距离和矛盾因子的加权证据合成法
据法对证据修正, 然后用DS规则合成. 通过数字实 验将本文方法与其他方法进行了对比分析.
2
DS规 则 及 其 改 进(DS combination rule and its improvements)
DS理论[1] 是建立在辨识框架 Θ上的理论, 对于问 题域中任何命题A都应包含于幂集2Θ 中. 在2Θ 上定 义了基本置信指派函数m : 2Θ → [0, 1], m要满足: 1) m(φ) = 0; 2) 0 m(A) 1; 3) m(A) = 1.
m1 (Bi )m2 (Cj ) m(A) =
Bi ∩Cj =A
1−k
, A = Φ; (1)
面地描述证据冲突程度. 例 1 设Θ = {a, b, c},
m(Φ) = 0.
矛盾因子
E 1 : m1 (a) = 0.6, m1 (b) = 0.2, m1 (c) = 0.2; E 2 : m2 (a) = 0.6, m2 (b) = 0.2, m2 (c) = 0.2.
Combination of weighted belief functions based on evidence distance and conflicting belief
LIU Zhun-ga, CHENG Yong-mei, PAN Quan, MIAO Zhuang
(College of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an Shaanxi 710072, China)
1 引 言 (Introduction)
证 据 理 论 又 称Dempster-Shafer(DS)理 论 可 以 有效的处理不确定信息, 但是直接利用DS规则对 高冲突证据合成时, 很可能得出违背常理的结论. 目前, 解决该问题主要使用的方法包括改变矛盾信 息分配方式的改进组合规则法[2∼5] 和证据信息修正 法[6∼8] . 不过改进后的组合规则很难满足结合律. 而 在多个证据一起合成时, 计算量又太大, 不便于实际 应用. 为此, 本文提出了一种基于信息修正的加权证 据合成法. 本文综合考虑了矛盾因子和证据距离与证据冲 突的关系, 提出了由两者共同确定冲突程度的方法. 根据每个证据与其他证据冲突程度的大小来确定其 权重系数, 之后分别采用期望证据法和相对加权证
基于冲突性判定的证据组合新方法
基于冲突性判定的证据组合新方法
熊彦铭;杨战平
【期刊名称】《弹箭与制导学报》
【年(卷),期】2011(031)004
【摘要】针对冲突证据的组合问题,提出了一种新的证据组合方法.利用DICE系数表征证据之间的相似度,并计算各个证据与其余证据的相似度之和,在此基础上获得各个证据的归一化可信度.对所有证据进行可信度加权平均,并对各原始证据进行冲突性判定及修正,最后利用DS规则完成证据组合.算例仿真表明,本算法能有效处理冲突证据的组合问题,得到合理的组合结果.
【总页数】4页(P184-187)
【作者】熊彦铭;杨战平
【作者单位】中国工程物理研究院电子工程研究所,四川绵阳621900;中国工程物理研究院电子工程研究所,四川绵阳621900
【正文语种】中文
【中图分类】TP274
【相关文献】
1.一种基于均衡交补分担准则的证据组合新方法 [J], 郎风华;谷利泽;杨义先;钮心忻
2.基于证据源预处理的冲突证据组合新方法 [J], 任海鹏;熊彦铭;
3.基于证据源预处理的冲突证据组合新方法 [J], 任海鹏;熊彦铭
4.基于改进冲突系数的证据理论组合新方法 [J], 席在芳;令狐强;易畅;吴笑峰;李劲;
唐志军
5.基于信度函数的冲突证据组合新方法 [J], 王占斌;赵辉;齐红丽;张海波
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基于证据分类的加权冲突证据组合
基于D-S理论的冲突证据融合算法
中文摘要中文摘要近年来，由于对信息融合的要求越来越高，使得融合技术不仅在信息处理过程方面大大进步，也在军事领域、故障诊断和目标识别等众多领域得到了成功的研究与应用。
其中，D-S证据理论有着在无先验信息的状态下，可以很好的表示和处理不确定情况的优点，从而通过对问题进行建模，在融合过程中对数据进行更加优化的处理，提高了融合的准确性，使决策结果更加精确。
但若存在冲突证据，运用D-S证据理论进行证据融合就不能达到很好的效果甚至结果有悖常理，所以需要对证据理论进行改进。
当前研究的重点主要集中在修正证据源和修改组合规则，两种方法相对比发现，对证据源进行预处理不会破坏Dempster组合规则的优良性质，这比修改组合规则更有优势。
本文从证据源预处理和证据融合两方面入手，对冲突证据处理并合成，主要研究内容如下：首先，针对融合的不确定性问题进行分析，提出了在证据冲突且存在复合焦元的情况下降低不确定度的逆DP概率转换方法。
基于DP合成规则，通过势的划分，分层逐步降低不确定度，将基本概率分配函数经过转化为概率函数进行融合。
其次，针对冲突证据融合过程中可信度不高的问题，提出一种基于置信距离的加权融合算法。
利用置信距离测度对证据度量，将证据转换为距离矩阵形式，经过矩阵相关计算得到可信度，进而加权进行信度分配以修正证据源，最终进行基础的证据融合。
最后，针对证据冲突程度的衡量问题，提出了基于指数散度的冲突证据融合算法。
利用指数交叉熵进行冲突证据的衡量，并将证据间的冲突系数构建距离矩阵，利用加权融合的方式进行数据融合。
通过大量仿真对比研究，验证了所提算法的有效性与可靠性。
关键词：D-S证据理论；冲突证据；证据融合；概率转换；置信距离测度；指数散度黑龙江大学硕士学位论文AbstractIn recent years, with the increasing demand for information fusion, fusion technology has not only made great progress in information processing, but also been successfully studied and applied in many fields such as military field, fault diagnosis and target identification. Among them, D-S evidence theory has the advantage of expressing and dealing with uncertainties well without prior information, so it can model problems and process data more optimally in the process of fusion, which improves the accuracy of fusion and makes decision results more accurate. However, if there are conflict evidences, the evidence fusion using D-S evidence theory can not achieve good results or even the results are contrary to common sense, so we need to improve the evidence theory.The current research focuses on revising evidence sources and modifying combination rules. However, compared with two methods, it is found that pretreatment of evidence sources will not destroy the good quality of Dempster combination rules, which is more advantageous than revising combination rules. In this paper, the conflict evidences are processed and synthesized from two aspects of evidence source pretreatment and evidence fusion. The main research contents are as follows: Firstly, the uncertainty of fusion is analyzed, and an inverse DP probability conversion method is proposed to reduce the uncertainty in the case of evidence conflict and compound focal elements. Based on DP synthesis rule, the uncertainty is gradually reduced by dividing the potential, and the basic probability assignment function is transformed into probability function to fuse.Secondly, a weighted fusion algorithm based on confidence distance is proposed to solve the problem of low credibility in the process of conflict evidence fusion. Using confidence distance measure to measure evidence, the evidence are transformed into distance matrix form. The credibility is obtained by matrix correlation calculation, and then the reliability is allocated by being weighted to modify the evidence source. In the end, the basic evidence is fused.Finally, aiming at the measurement of evidence conflict degree, a method ofAbstractconflict evidence synthesis based on exponential divergence is proposed. The index cross-entropy is used to measure the conflict evidence, and the conflict coefficient between the evidences is constructed into a distance matrix, and the data fusion is carried out by weighted fusion.A large number of simulation and comparative studies verify the effectiveness and reliability of the proposed algorithm.Keywords: D-S evidence theory; conflict evidences; evidence fusion; probability conversion; confidence distance measure; exponential divergence黑龙江大学硕士学位论文目录中文摘要 (I)Abstract ............................................................................................................................. I I 第1章绪论 .. (1)1.1 课题的研究背景与意义 (1)1.2 证据理论融合算法的研究现状 (2)1.3 证据理论的优点与不足 (4)1.4 本文的主要研究内容 (5)第2章D-S证据理论概述 (7)2.1 D-S证据理论的基本概念 (7)2.1.1 识别框架 (7)2.1.2 基本概率赋值 (7)2.1.3 信任函数 (8)2.1.4 似然函数 (8)2.1.5 贝叶斯信任函数 (9)2.2 D-S证据理论合成规则 (10)2.2.1 两组证据的合成规则 (10)2.2.2 多组证据的合成规则 (10)2.3 D-S证据理论合成存在的冲突问题 (11)2.3.1 经典Zadeh悖论 (11)2.3.2 其他典型悖论问题 (12)2.4 本章小结 (13)第3章基于逆Dubois和Prade合成规则的概率转换方法 (14)3.1 引言 (14)3.2 逆DP转换方法介绍 (15)3.2.1 DP合成规则 (15)目 录3.2.2 逆DP转换方法 (16)3.2.3 不确定性度量指标 (18)3.3 逆DP概率转换方法中比率再分配因子ε的取值分析 (18)3.4 实例分析 (20)3.5 本章小结 (25)第4章基于置信距离的D-S冲突证据融合算法 (26)4.1 引言 (26)4.2 基于置信距离的D-S冲突证据融合算法 (26)4.2.1 置信距离测度 (26)4.2.2 证据方差的判定 (28)4.3 实例验证与对比分析 (31)4.4 本章小结 (38)第5章基于指数散度的D-S冲突证据融合算法 (39)5.1 引言 (39)5.2 熵的理论综述 (39)5.2.1 熵的基本概念 (39)5.2.2 熵的基本性质 (41)5.3 基于熵衡量冲突证据的现有方法 (42)5.4 基于指数散度的D-S冲突证据融合算法 (45)5.4.1 基于指数散度的冲突证据衡量方法 (45)5.4.2 新的证据融合算法及对比分析 (47)5.5 本章小结 (51)结论 (52)参考文献 (54)致谢 (61)攻读学位期间发表论文 (62)独创性声明 (63)黑龙江大学硕士学位论文第1章绪论第1章绪论1.1 课题的研究背景与意义信息融合最早出现在上世纪70年代，自信息融合技术诞生以来就广泛应用在军事与民用领域中[1,2]。
一种有效的加权冲突证据组合方法
５ ８
空军工程大学学报（ 自然科学版）
２０ ０ ８正
２ Ｄ —Ｓ组合规 则 。 ） 证 据理论 的一个 基本 策略是将证据 集合划 分为两个 或多个 不相 关 的部 分 ， 并利 用 它们 分 别对辩 识框 架 独立进 行判断 ， 然后 用 Ｄ ｍｐｔｒ ｅ ｓ 组合 规则将其 组合起来 。 ｅ 设ｍ 和 ｍ 分 别 为 ２ 。上 的两 个 相互 独 立 的基 本 概 率赋 值 （ 证 据 ） 将 其 组 合 为一 个 新 的证 据 的 或 ， Ｄｍ ｓ ｒ ｅ ｐ ｔ 组合规则 为 ｅ
似 ， ｖｃ
１
Ｌ ）＝０ ｍ（ ，
Ａｎ
。
＝
ｃ
（） 、３
Ｃ ＝ ｆ ２ ｊ
式中 ， 冲突 因子 ， ｋ为 它反 映 了证据 之间冲突 的程 度 。
ｋ： ∑ ｍ （ ２曰） 一 ｌ ‘ ‘Ｊ 、 （ｆ ） 、 Ａ ｍ
Ａ ｉｎ
Ｉ Ｊ
（） ’ ４
的子集是系统要 做出决 策或判 断的结论 。记 的幂集为 Ｐ（ ）＝ 。 ２
１基 本概率分 配函数和信任 函数。 ） 定义 ｌ 设 为一辨识框 架 ， Ｐ（ 上 的函数 ｍ：。 ［ ，］若 满足如下 条件 ： 在 ０） ２一 ０１ ，
ｍ Ａ ≥０Ａ∈Ｐ ）； （ （） ， （ ｍ ）＝ ；∑ ｍ Ａ ０ （）＝１
、
Ｂｌ ）：∑ ｍ Ｂ ｅＡ （ （）
（ ＡＣ ） Ｖ
（） ２
则称 Ｂ ｌＡ）为 Ｄ 上的信任 函数 ， ｅ（ 表示证据对命题 Ａ的总信任程度 。
收稿 日期 ：０ ８— ４— ｌ ２０ ０ ０
基于相关系数的证据冲突度量方法
基于相关系数的证据冲突度量方法基于相关系数的证据冲突度量方法在推理和决策过程中，经常会面临不同证据之间的冲突。
为了解决这个问题，学者们提出了一系列基于相关系数的证据冲突度量方法，用于衡量和度量不同证据之间的冲突程度。
本文将详细介绍这些方法，并给出具体的说明。
相关系数的概念相关系数是一种度量两个变量之间线性关系强度的统计量。
它的取值范围为-1到1，其中-1表示完全的负相关，1表示完全的正相关，0表示无相关关系。
一、相关系数的计算方法相关系数有多种计算方法，常见的包括：•皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）•斯皮尔曼相关系数（Spearman’s rank correlationcoefficient）•列矩阵相关系数（column vector correlation coefficient）二、基于相关系数的证据冲突度量方法1. 皮尔逊相关系数法皮尔逊相关系数法是一种基于线性相关关系的度量方法。
它可以衡量两个变量之间的线性相关性强度。
在证据冲突度量中，可以将不同证据的相关系数进行加权平均，得到整体的冲突度量。
2. 斯皮尔曼相关系数法斯皮尔曼相关系数法是一种非参数的度量方法，它通过比较两个变量的排序顺序来度量它们之间的关系强度。
在证据冲突度量中，可以将不同证据的斯皮尔曼相关系数进行加权平均，得到整体的冲突度量。
3. 列矩阵相关系数法列矩阵相关系数法是一种基于向量关系的度量方法。
在证据冲突度量中，可以将不同证据的列矩阵相关系数进行加权平均，得到整体的冲突度量。
三、应用案例基于相关系数的证据冲突度量方法在很多领域都有广泛的应用。
以下是一些典型的应用案例：•在法律领域，用于度量不同证人证词之间的冲突程度，从而帮助法官作出更准确的判决。
•在风险评估领域，用于评估不同指标之间的冲突度量，为决策者提供合理的风险防范策略。
•在医学研究领域，用于分析不同医疗检测结果之间的相关性，帮助医生作出正确的诊断和治疗决策。
一种新的基于证据距离的证据合成算法
一种新的基于证据距离的证据合成算法翟海天;李辉;潘凯【摘要】针对D-S证据理论对于高度冲突证据合成时出现与常理相悖结论的问题,提出了一种基于证据距离的加权证据合成方法,并给出了具体算法.新算法仍然使用D-S合成公式,但需考虑融合系统中证据源的修正问题.利用证据总体的期望值将Jousselme提出的证据距离修正,从而得出证据权,通过证据权对源证据的基本可信度分配函数进行修正,并通过算例比较,说明新的算法具有更有效的合成结果.%Since Dempster-Shafer (DS) theory involves counter-intuitive behaviors when evidences highly conflict, a new approach of combination of weighted belief functions based on evidence distance is proposed. The new approach still uses DS combination formula, but considers the revision means which fuses the evidence source of the system. Jousselme evidence distance is revised by making use of expectation of all evidences, and then obtains the evidence weight. The basic beliability partition function of source evidence is revised through evidence weight. The numerical examples are given to illustrate the effectiveness and the good performance of the new approach in case of high conflict between evidences.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2011(034)015【总页数】4页(P11-14)【关键词】证据合成;证据距离;证据权;冲突证据【作者】翟海天;李辉;潘凯【作者单位】西北工业大学电子信息学院,陕西西安 710072;西北工业大学电子信息学院,陕西西安 710072;西北工业大学电子信息学院,陕西西安 710072【正文语种】中文【中图分类】TN911.7-340 引言D-S证据理论[1-2]是一种不确定性推理方法，近年来倍受关注。
基于证据向量差异度改进的冲突证据融合方法
证据 向量间距离的同时 ， 还增 加 了对证 据向量方 向的考察 ， 充
Ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｎ ｗ ｅ ｉ ｅ ｃ ｉ ｈ ｎ ｕ ｉｎ ｍｅ ｈ ｄ Ｉ ｉｔｏ ｕ ｅ ｖｄ ｎ ｅ ｖ ｃｏ ｉｓ ｌｒ ｙ ｔ ｄｆ ｈ Ｔ ｈ ｓｐ ｐ ｒｐ ｏ ｏ ｅ ｅ ｖ ｄ ｎ ｅ ｗｅｇ ｔａ ｄ ｆ ｓ ｔ ｏ ． ｔ ｎ ｒ ｄ ｃ ｄ ｅ ｉｅ ｃ ｅ ｔｒ ｄ ｓｉ ａｉ ｏ ｍｏ ｉ ｔ ｅ ＤＳ ｏ ｍｉ ｔ ｙ ｃ ｎ ｉｔｅ ｅ ｃｅ ｔｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｄｓ ｄ ａ ｔｇ ｎ ｙ ｉ ｏ Ｓ ｏ ｉｔｄ ｆ ｉ ｏ ． ｈ ｎ ｃ ｍｐ ｔ ｄ ｎ ｗ ｅ ｉ ｅ ｃ ｅ ｔ ａ ｕ — ｏ ｃ ｏ 伍 ｉｎ ａ ｅ ｎ ｔ ｉａ ｖ ｎａ ｅ ａ ａ ｓ ｆＤ Ｔ ｃ ｎ ｃ ｅ ｎｔ ｎ Ｔ ｅ ｏ ｕ ｅ ｅ ｖｄ ｎ ｅ ｓｔｍｕ ｕ ｓ ｐ ｌ ｆ ｈ ｌ ｓ ｌ ｆ ｉ ｉ ｌ ｐ ｒ ｔ ｘ ａ ｄ ｅ ｉ ｅ ｃ ｉｈ ｅ ｔｒ ｕ ｉ ｇ ｔｅ ｍｏ ｉ ｅ Ｓ ｏ ｉｔｃ ｅ ｃｅ ｔ Ｆ ｎ ｌ ， ｏ ｉ ｅ ｌ ｗ ｉｈ ｅ ｖｄ ｎ ｅ ｏｔｍａｒ ｖ ｄ ｎ ｅ ｗｅｇ ｔｖ ｃｏ ｓｎ ｈ ｄｆ ｄ Ｄ Ｔ ｃ ｎ ｃ ｏ ｆ ｉｎ ． ｉａ ｌ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ａｌ ｅ ｇ ｔｄ ｅ ｉ ｅ ｃ ｓ ｉ ｎ ｉ ｌ ｆ ｉ ｙ ｗｉ Ｔ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｒ ｌ ．Ａ ｕ ｒ ａ ｘ ｍｐ ｅｄ ｍｏ ｓ ａｅ ｅ ｒ ｔ ｎ ｌ ｙ ａ ｄ ｅｆ ｉｎ ｙ ｏ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ￣ｏ ｎ ｃ ｍｂ — ｔ ＤＳ ｏ ｉ ａ ｉ ｕ ｅ ｈ ｏ ｎ ｍｅｉ ｌ ｅ ａ ｌ ｅ ｎ ｔ ｔ ｓｔ ａｉ ａｉ ｎ ｆ ｃｅ ｃ ｆｔ ｒｐ ｓ ｄ ｍｅ ｄ ｉ ｏ ｉ ｃ ｒ ｈ ｏ ｔ ｉ ｈ ｎ ｎ ｏ ｉ ｔ ｖｄ ｎ ｅ ｏ ￣ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｖ ｄ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ ．ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ｍｅｈ ｄ ｉ ｒｂ ｓ ａ ｄ ｍｏ ｅｅ ｃ ｅ ｔ ｉ ｇ ｃ ｎ ｃ ｉ ｅ ｃ ．Ｃ ｍｐ ｄ ｌ ｆ ｅ Ｉ ｏｈ ｒ ｍｐ ｏ ｅ ｏ ｉ ａｉ ｔｏ ｓ ｔｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｔ ｏ ｓ ｏ ｕ ｔ ｎ ｒ ｆ ｉｎ ． ｌ ｉ ｏ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ ｖｄ ｎ ｅ ｆ ｓ ｎ；ｅ ｉｅ ｃ ｏ ｉ ｔ ｖ ｄ ｎ ｅ ｖ ｃｏ ；ｖ ｃｏ ｉｓｍｉ ｒ ｙ ｙ ｗｏ ｄ ：ｅ ｉ ｅ ｃ ｕ ｉ ｏ ｖｄ ｎ ｅ ｃ ｎ ｃ ；ｅ ｉ ｅ ｃ ｅ ｔｒ ｅ ｔｒｄ ｓｉ ｌ ｉ ｌ ｆ ａｔ
基于证据折扣优化的冲突证据组合方法
假设防空作战指挥中心根据远方情报和近方情报来判 别空中目标的属性 。对于空中的一批目标 , 远方情报源和 近方情报源对目标属性的信任度的分配情况如下
mY ( 我机) = 0 . 99 ; mY ( 敌机) = 0 . 01 ; mJ ( 友机) = 0 . 99 ; mJ ( 敌机) = 0 . 01
m ( A) = m2
配给空集的概率分配函数值重新分配给其他非空集合 。开 放世界假设 (open world assumption) ,允许对空集分配非零 的概率 分 配 函 数 值 。典 型 的 改 进 方 法 有 Yager 合 成 规 则[ 2 ] 、 To shiyuki 合成规则[ 3 ] 、 吸收法[ 4 ] 、 按比例分配冲突度 方法[ 6 ] 、 Dubois2Prade 合成规则[ 7 ] 等等 。 除了体现在对冲突度分配的改进外 , 有的学者从另一 方面考虑 ,即认为 Demp ster 组合规则本身是正确的 , 在证 据高冲突时应该首先对冲突证据进行预处理 , 然后再使用
( clo se world assumptio n) , 要求在概率分配函数的定义中
) = 0 , 那么这类方案所关注的就是如何将正交运算分 m( <
式中 , K 又称冲突因子 , 它反映了证据的冲突程度 。
K =
X ∩Y = <
∑m
( X) ・m2 ( Y )
系数 1/ ( 1 - K) 称为归一化因子 , 它的作用是为了避免 在合成时将非零的概率赋给空集 。 对于多个概率分配函数 , 如果它们是可以组合的 , 则也 可以通过 Demp ster 合成规则得到新的复合概率分配函数 , 其组合方法可定义如下 。 设 m1 , m2 , …, m N 为同一框架中的 N 个概率分配函 数 , 其正交和 m = m1
基于证据项权重的证据理论局部冲突处理
其 ＝ ｌ 。 ２ 中ｋ∑ｍ（） （） Ａｍ Ｂ。
式 （ ） 以 改写 成 如 下 形式 ： １可
ｍ
Ｍ…… 争 Ｌ ∽
（） ２ 规则 纠错 性 差 。
… ，ｍ ㈦ ｌ 址
（） ５
（ ＝ Ａ）
ｍ （） Ａ ＋
ｍ （） Ａ
将冲突概率 Ｋ按照 ｍ 与总的非冲突概率 １ Ｋ的比值为权 一
（ ａｊ ｇ Ｃ ｌｇ ｆＩ ｏｍａｏ ｅｈｏｏｙ Ｊ ｎｓ ａｊ ｇ ２ ０９ ） Ｎ ｎ ｎ ｏ ｅｅｏ ｆｒ ｔ ｎ Ｔ ｃｎｌｇ， ｉ ｇｕ Ｎ ｎｉ １０ ８ ｉ ｌ ｎ ｉ ａ ｎ
Ｋｅ ｙ ｗｏ ｄ ： ｅ ｉ ｅ ｃ ｈ ｏ ｙ ｃ ｍｂ ｎ ｔ ｎ ｎ ｅ ｃ ｎ ｉｔ ｐ ｏ ａ ｉ ｔ ；ｏ ａ ｏ ｆｉｔ ｒｓ ｖｄ ｎ ｅ ｔ ｅ ｒ ｏ ｉ ａｉ ｄ ； ｏ ｆ ｃ ｒ ｂ ｂ ｌ ｙ ｌｃ ｌ ｃ ｎ ｃ ｏ ｌ ｉ ｌ
…
卅 ＝ ∑ （ ）
ｌ ２ ‘ ？． Ｋ ，Ａ 西 （ ） （ ） 【 ）－ （｝ ≠ 口 （ ＋ ？－ Ｖ
一
， ＝ ｌ（ ） Ｐ（ ＋ｋ ， ２ Ａ）
ｑ Ａ） Ａ ≠ ， （ ， Ｏ
（） ６
，｛ ） Ｐ（ ＋七丰 （ ＋七 １ ） ＠ ： Ｏ） 占半 Ｏ） （一
个或多个证据偏离将导致结果偏离。研究人员指 出放弃冲突 １ ． ２冲突概率完全可用
在文 献 ｆ］ １：
，（ 】 中 ～ …
１ 现 有基 于冲突概 率 的改进 方案
改进 方案 的方 法之一是 消除经典 Ｄ ｓ合成规则 中的缺陷 — （ 当冲突概率为 １ 规则失效 ）二是冲突概率 Ｋ分配 ， ； 如何得 到一
文献［］ ３的合成 公式是对 Ｙ ｇｒ ａｅ 的改进 ， 认为存在 着冲突 的