DS证据理论在决策支持系统中的应用
震中烈度，受灾范围，房屋破坏率，死亡人数，
农作物损失率，经济损失，生命线工程损毁情况类似
于地震震级基本概率分配。是相应的几个识别框架。
推理是相当于由若干个已知识别框架推导未知识别框
架的过程。
4.2 据推理路径计算结果 推理路径 1 匹配了规则库中如下规则： IF A 5.5-6.5 THEN C 二到十个县市 IF B 4-7 或 8-9 THEN C 二到十个县
关键词：D-S 证据理论；数据融合；不确定性；决策支持系统
Application of D-S Evidence Theory to DSS
LIU Xiao-Guang, HU Xue-Gang (School of computer and Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) Abstract: The D-S evidence theory, which provides a method of efficiently solving uncertain information reasoning
Bel( A) = ∑ m(B) B⊆A
③似然函数 似然函数 Plausibility function，又称为不可驳 斥函数或上限函数。表示对集合为非假的信任度。 在识别框架 Q 上基于 BPA m 的似然函数定义为：
Pl( A) = ∑ m(B) B∩ A≠∅
④信任区间 在证据理论中，对于识别框架 Θ 中的某个假设 A， 根据基本概率分配 BPA 分别计算出关于该假设的信任 函数 Bel(A)和似然函数 Pl(A)组成信任区间[Bel(A), Pl(A)]，用以表示对某个假设的确认程度。 Bel，Pl，信任区间的关系见图 1：
市
IF C IF D IF E 重灾
二到十个县市 THEN L 轻灾或中灾 30%-70%或>70% THEN L 中灾 <10 或 10-999 THEN L 中灾或
IF F 20%G 几
IF H 基本无损坏或轻微损坏 THEN G 几 十亿或上百亿
and integration of the multiple data source, can synthesize independent evidence and give consistent results. In addition, it also deals with synthesis problems of fuzzy and uncertain information in order to achieve complementary information. Compared with other reasoning methods, this evidence theory is much more similar to the decision process of human-beings. Therefore, in this paper, a disaster decision method based on DS evidence theory, has been proposed, and its effectiveness and feasibility have also been proved, according to the experimental results. Keywords: D-S evidence theory; data fusion; uncertainty; DSS
IF G 几十亿或上百亿 THEN L 重灾或特大灾 由以上规则构成的推理网络如图 2:
图 2 推理网络图
根据已知的前件识别框架的基本概率分配，计算 前件的确定性值 f。如：
Bel(A=5.5-6.5)= 0.1；Pl(A=5.5-6.5)= 0.4； F(A=5.5-6.5)= Bel + 1/7 *(Pl – Bel)=0.14 其余前件的计算类似。 由规则传递的不确定性，可得在推理路径下的规
Research and Development 研究开发 113
计算机系统应用
2010 年 第 19 卷 第 10 期
(1) 利用传统的方式，证据理论在决策推理的全 过程中离不开专家的辅助。本身是依据事实之后的专 家主观分配，推理系统对人的依赖比较高。而且针对 稍加变化的不同情况，没有很好的通用性。智能化计 算程度不高。
证据理论自提出以来，其理论基础不断在完善[4]， 同时也在不断扩展与粗糙集、Bayes、模糊集等其他 处理不确定性理论的关系，如 Smets[5]等人将信任函 数推广到识别框架的所有模糊子集上，提出 Pignistic 概 率和 可传递 信度 模型； Voorbraak[6] 提出 一种 Dempster 证据合成公式的 Bayes 近似方法，使得焦 元个数小于等于识别框架中元素的个数；Yen[7]等人将 模糊集引入证据理论； 苏运霖、管纪文[8]对证据理论 与 粗 糙 集 理 论 进 行 了 比 较 研 究 。 胡 昌 华 等 人 [9] 利 用 pignistic 变换对 D-S 算法的改进等。
m(∅) = 0 且 ∑ m(A) = 1 A⊆Θ
其 中 ， 使 得 m(A)>0 的 A 称 为 焦 元 (Focal elements)。
②信任函数 信任函数 Belief function，表示当前环境下，对 某假设集的信任程度，其值为当前集所有子集的基本 概率分配(Basic Probability Assignment)之和。 在识别框架 Q 上基于 BPA m 的信任函数定义为：
本文基于证据理论基本概率分配的基本思路，由 已知的识别空间上的分配和专家经验规则，推理出所 求的识别空间上的基本概率分配情况。同时，在不同 情况下，推理会有相对独立的几个不同的路径，因此 也使得推理结果融合成为必要。
2 理论的基本概念
(1) 基本概念 设 Q 是一个识别框架，或称假设空间。 ①基本概率分配 基本概率分配 Basic Probability Assignment， 简称 BPA。在识别框架 Q 上的 BPA 是一个 2Q([0, 1] 的函数 m，称为 mass 函数。并且满足
1 引言
1.1 据理论推理的优势 对于不确定性决策推理来说，基本理论基础包括
基于 CF 可信度，基于模糊隶属度函数，基于 Bayes 概率理论等等。然而以上理论基础均有其自身的局限： CF 可信度理论成型时间较早，其主要重点在于 CF 值
的传递和融合，且目前鲜有最新的进展；复杂的模糊 隶属度函数一般来说需要用样条函数、傅里叶级数或 泰勒级数来逼近，本身包含的数学模型庞大且可行性 未知；Bayes 概率理论要求有先验概率，并且要满 足概率可加性条件。相比较而言，证据理论具有 如下优势：
=
1 K
m1( A1) ⋅ m2 ( A2 )...mn ( An )
A1∩ A2 ∩...∩ An = A
其中，K 为归一化常数
∑ K =
m1( A1) ⋅ m2 ( A2 )...mn ( An )
A1 ∩...∩ An ≠∅
∑ = 1−
m1( A1) ⋅ m2 ( A2 )...mn ( An )
证据理论源于 20 世纪 60 年代，首先由美国哈佛 大学数学家 A. P. Dempster[1,2]提出，旨在利用上、 下限概率来解决多值映射问题方面的研究。 Dempster 的学生 G. Shafer[3]对证据理论做了进一步 的发展，引入信任函数概念，形成了一套基于“证据” 和“组合”来处理不确定性推理问题的数学方法。
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D-S 证据理论在决策支持系统中的应用①
刘晓光 胡学钢 (合肥工业大学 计算机与信息学院 安徽合肥 230009)
摘 要：D-S 证据理论提供了一种解决多数据源不确定信息推理和融合的有效方法。证据理论能够对各自独立 的证据加以综合给出一致性结果，并能处理具有模糊和不确定信息的合成问题，最终达到信息互补。与 其他推理方法相比更符合人类思维决策过程。为此，提出一种基于 D-S 证据理论的灾害决策支持方法， 并根据试验结果验证了该方法的有效性和可行性。
图 1 区间图示
(2) Dempster 合成规则
Dempster 合成规则(Dempster’s combinational rule)定义如下：
对 于 "∀A⊆Θ,Θ 上 的 有 限 个 mass 函 数 m1, m2, ..., mn 的 Dempster 合成规则为：
∑ (m1 ⊕ m2
⊕ ...⊕ mn )( A)
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间的某个元素，而且也可以赋予它的子集，形成类似 于人类抽象思维上逐级收集的过程。
(4)证据理论 Dempster 合成公式可以综合不同 专家或不同来源的的知识或数据，使得证据理论不但 可以做决策，还可以进行信息融合。应用范围更广。 1.2 据理论的完善和扩展
4 推理过程和实验
4.1 初始已知的识别框架 现有某次地震发生，已知震级，震中烈度，受灾
范围，房屋破坏率，死亡人数，农作物损失率，经济 损失，生命线工程损毁情况 8 项初始基本概率分配， 求推理后的成灾规模基本概率分配。
如震级基本概率分配：
震级{<5.5，5.5-6.5，6.5-7.5，>7.5，<5.5 或 5.5-6.5，5.5-6.5 或 6.5-7.5，6.5-7.5 或>7.5}
A1∩...∩ An =∅
1-K 表示的是证据冲突度[10]，反映了证据间的冲 突情况，1-K 越大表明证据之间的冲突越大。
DSS系统决策支持方法与应用步骤
DSS系统决策支持方法与应用步骤【DSS系统决策支持方法与应用步骤】DSS系统（Decision Support System），即决策支持系统，是一种基于计算机和信息技术的管理信息系统，旨在为决策者提供辅助决策所需的信息和工具。
本文将介绍DSS系统的决策支持方法与应用步骤。
一、决策支持方法DSS系统提供了多种决策支持方法，以下是其中几种常见的方法：1. 数据挖掘：DSS系统通过分析大量数据，发现其中的潜在关联和规律，从而提供决策者在制定决策时的参考。
2. 模型建立：DSS系统可以构建各种定量模型，如线性规划、决策树、神经网络等，通过模型分析和决策方案评估，帮助决策者做出合理决策。
3. 多属性决策分析：DSS系统通过将决策问题转化为多属性评估问题，采用层次分析法、加权得分法等方法，帮助决策者权衡不同属性的重要性，从而得出最佳方案。
4. 智能推理：DSS系统通过建立规则库和知识库，利用人工智能技术进行推理和评估，为决策者提供专家级的决策支持。
二、应用步骤在使用DSS系统进行决策时，通常可以按照以下步骤进行：1. 定义决策问题：明确决策的目标和决策问题的范围。
清楚地定义问题是一个有利于决策支持系统有效工作的前提。
2. 收集和整理数据：根据所需的信息，收集和整理与决策问题相关的数据，包括内部和外部环境的数据。
确保数据质量是一个关键的步骤。
3. 进行数据预处理：对收集到的数据进行清洗和转换，以去除异常值、缺失值和重复值，并将数据转化为可以供DSS系统分析的形式。
4. 选择合适的决策模型：根据决策问题的性质和要求，选择适合的决策模型。
可以根据数据挖掘和多属性决策分析来进行模型的选择。
5. 输入数据和参数：将预处理后的数据输入到DSS系统中，并根据需要设置相应的参数和约束条件。
6. 运行模型和评估方案：通过DSS系统进行模型的运行和方案的评估，获取各个决策方案的效果和评估指标。
7. 选择最佳方案：根据上一步的评估结果，选出最佳方案。
《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》
《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》篇一一、引言在当今信息化时代，多源信息融合技术在决策支持系统、智能控制系统以及机器智能领域的应用日益广泛。
其中，决策融合算法作为多源信息融合的核心技术之一，对于提高决策的准确性和可靠性具有重要意义。
D-S（Dempster-Shafer）证据理论作为一种重要的决策融合算法，因其能够处理不确定性和不完全性信息而备受关注。
然而，传统的D-S证据理论在某些情况下仍存在融合精度不高、计算复杂度大等问题。
因此，本文旨在研究改进D-S证据理论的决策融合算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、D-S证据理论概述D-S证据理论是一种基于概率论的决策融合算法，通过将不同来源的证据进行融合，得到一个全局决策结果。
它能够处理不确定性和不完全性信息，具有一定的容错性和鲁棒性。
然而，传统的D-S证据理论在处理复杂问题时仍存在一些问题，如易陷入局部最优解、计算复杂度大等。
三、改进的D-S证据理论决策融合算法针对传统D-S证据理论的不足，本文提出了一种改进的决策融合算法。
该算法通过引入新的权重分配策略、优化基本概率分配函数以及采用多级融合策略等方法，提高了算法的融合精度和计算效率。
具体来说，我们的算法主要分为以下步骤：1. 权重分配策略：我们设计了一种基于证据可靠性的权重分配策略，根据不同来源证据的可靠性和重要性程度，为其分配不同的权重。
这样可以在一定程度上减少因不同来源证据质量差异导致的融合误差。
2. 优化基本概率分配函数：我们通过引入新的基本概率分配函数，对原始数据进行预处理和归一化处理，以减少数据噪声和冗余信息对融合结果的影响。
此外，我们还采用了概率平滑技术，以避免因某些事件的概率过于集中而导致的信息损失。
3. 多级融合策略：我们采用了多级融合策略，将原始数据进行多级融合处理。
这样可以更好地整合不同来源的信息，提高算法的容错性和鲁棒性。
在每一级融合过程中，我们都会根据上一步的融合结果进行下一级的权重分配和基本概率分配函数的调整。
D-S证据理论在群决策支持系统中的应用
ｔｅ ｈ ＧＤ ＳＳ．
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： － ｖ ｅ ｃ ｈ ｏ ｙ；Ｇ Ｓ ｖ ｒｓ Ｄ Ｓ Ｅ ｉ ｎ ｅ Ｔ ｅ ｒ ｄ ＤＳ
０ 引 言
ｍ 。 Ｉ 。 ，…ｆ分别为其基本概率分布 值，则合成的新信 任函 ，ｍ Ｉ ｌ ‘
群决策支持系统 （ ＳБайду номын сангаас Ｇ Ｓ是在多个决策系统和多个决策者 Ｄ
一
知识库中的模型进行管理和维护， 最终实现机 器的智能化处
理。
证据体的信 任程度，定义基本可信度分配函数公式如下 ：
依据 以上的基本步骤， 通过各个 子系统 来有效进行动态
肌 ，
ｏ： 照 ： （） ｌ ） 小＠ ： ∑ｏ０ ，）
，
（ ４ ）
的决策过程， 并实时管理 。 能化的群决 策支持 系统 已成为 智
摘
要： 针对 以往决策方法 的不足 ，运用 Ｄ Ｓ － 证据理论 融合处理 多个决策 的结果 ，以提 高准确性 与可靠性 ，辅助做 出
科 学化 的决策 ，以完善建立群决策支持 系统。
关键词 ： 证据理论： 群决策支持系统 中图分类号 ：Ｔ １ Ｐ８ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ７ — ７ ２ （０ ７ １ ０ ６ － ２ ６ １ ４ ９一２ ０ ）－ ０５ ０
ｔ ｓ ｔ ｅ ｅ ｌ ｏ ｆｕ ｅ ｈ ｒ ｓｕ ｔｓ． Ｉ ｃ ｎ ｅｎ ａｎ ｅ ｈ ｖ ｒ ｔ ａ ｈ ｃ ｔ ｅ ｅ ａｃｉ ｄ ｅｌ ａｂｉ ｉ ｆ ｓ ｅ ｔｉ ｃ ｅｃｉ ｉ － ｍ ｔｙ ａｎ ｒ ｉ ｌ ｔｙ ｏｒ ｃｉ ｎ ｆｉ ｄ ｓ ｏｎ ａｋｉ ｇ ａｎ ｎ ｐ ｒ ｃｔ ｎ ｄ ｃａ ｅ ｆｅ
０● ∞迁 曙 理 论 在 群 决 策 支 待 系 统 中 的 应 甩
《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》范文
《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》篇一一、引言决策融合算法在多源信息处理和决策支持系统中发挥着重要作用。
D-S（Dempster-Shafer）证据理论作为一种重要的决策融合方法，能够有效地融合来自不同信息源的数据，提高决策的准确性和可靠性。
然而，传统的D-S证据理论在处理复杂决策问题时仍存在一定局限性。
本文旨在研究改进D-S证据理论的决策融合算法，并探讨其在实际应用中的效果。
二、D-S证据理论概述D-S证据理论是一种基于概率的决策融合方法，通过将不同信息源的证据进行融合，得到一个综合的决策结果。
该方法具有简单、直观、易于实现等优点，在多源信息处理和决策支持系统中得到广泛应用。
然而，传统的D-S证据理论在处理复杂决策问题时，可能存在信息丢失、计算复杂度高、对先验概率敏感等问题。
三、改进D-S证据理论的决策融合算法针对传统D-S证据理论的局限性，本文提出一种改进的决策融合算法。
该算法通过引入新的信息度量方式、优化融合规则和降低计算复杂度等手段，提高决策融合的准确性和效率。
1. 引入新的信息度量方式：传统的D-S证据理论主要基于概率进行信息度量，容易受到主观因素的影响。
本文提出一种基于熵的信息度量方式，能够更准确地反映信息的价值和不确定性。
2. 优化融合规则：针对传统D-S证据理论中融合规则的局限性，本文提出一种基于加权平均的融合规则。
通过引入权重因子，对不同信息源的证据进行加权平均，以更好地反映各信息源的重要性和可靠性。
3. 降低计算复杂度：针对传统D-S证据理论计算复杂度高的问题，本文采用一些优化手段降低计算复杂度。
例如，通过减少迭代次数、优化数据结构、并行计算等方式，提高算法的计算效率。
四、改进D-S证据理论的应用改进的D-S证据理论在多个领域得到应用，如军事决策、智能系统、医疗诊断等。
本文以智能系统为例，探讨改进D-S证据理论在智能系统中的应用效果。
在智能系统中，多个传感器和算法可以提供关于同一目标的多种信息。
基于DS证据理论的不确定信息决策方法
多源情报融合：在军事、安全等领域，将来自不 同情报机构或来源的情报信息进行融合，以获得 对敌方意图、行动等的全面评估。
这些方法的应用都表明了基于DS证据理论的信息 融合方法在处理不确定信息决策中的有效性和实 用性。
局限性
基于模糊数学的决策方法：虽然可以处理模糊信息，但 往往对信息的模糊性有较强的假设，适用范围有限。
基于DS证据理论的不确定信息决策方法的优势
处理不完全信息：DS证据理论能 够融合多种来源的信息，减少信 息不确定性对决策的影响。
灵活性：DS证据理论对于信息的 模糊性和不确定性具有较强的适 应性，可以根据实际情况调整证 据的信任度和似真度。
决策规则
基于组合后的信任函数，DS证据理论采用一定的决策规则来 做出决策，常见的决策规则包括最大信任度规则、最小风险 规则等。
DS证据理论的应用范围
多传感器数据融合
DS证据理论可以应用于多传感器 数据融合中，将不同传感器提供 的冗余或互补信息进行融合，提
高整体系统的性能和鲁棒性。
智能决策支持系统
DS证据理论可用于构建智能决策 支持系统，通过综合考虑各种不 确定因素，辅助决策者做出更加
结合深度学习
鉴于深度学习在特征提取和模式识别方面的强大能力，未来的研究可以探索如何将DS证据理论与深度学习相结合，以处理更复杂的不确定信息决策问题。
实际应用价值与推广建议
实际应用价值
基于DS证据理论的不确定信息决策方法具 有广泛的应用前景，可以应用于风险管理、 投资决策、医疗诊断、环境评估等多个领域 。它可以帮助决策者更好地处理不确定性， 提高决策的准确性和效率。
基于知识发现的决策支持系统研究的现状与发展趋势探讨
基于知识发现的决策支持系统研究的现状与发展趋势探讨在当今信息化时代，决策支持系统（DSS）已成为企业、政府和个人进行决策的重要工具。
基于知识发现的决策支持系统，通过整合数据挖掘、机器学习、人工智能等技术，能够从大量数据中提取有价值的信息，为决策者提供更加精准的决策依据。
本文将探讨这一领域的研究现状与发展趋势。
首先，基于知识发现的决策支持系统的核心在于知识发现过程，即从数据中挖掘出模式、趋势和关联规则。
这一过程通常涉及数据预处理、特征选择、模型构建和知识解释等多个步骤。
随着大数据技术的发展，决策支持系统能够处理的数据量和类型日益增多，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。
其次，机器学习算法在基于知识发现的决策支持系统中扮演着重要角色。
从传统的决策树、支持向量机到深度学习中的神经网络，这些算法在不断优化中提高了系统的预测准确性和泛化能力。
特别是深度学习技术，通过模拟人脑的神经网络结构，能够自动提取特征并进行复杂的模式识别。
再者，随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）和计算机视觉等技术也被广泛应用于决策支持系统中。
通过NLP技术，系统能够理解和处理自然语言文本，从而分析社交媒体、新闻报道等非结构化数据。
计算机视觉技术则使得系统能够识别图像和视频中的信息，为决策提供更丰富的数据来源。
此外，决策支持系统的研究也关注于系统的可解释性和透明度。
随着算法的复杂性增加，如何让决策者理解模型的决策过程和结果变得尤为重要。
研究者们正在探索如何设计更加透明和可解释的模型，以便用户能够信任并接受系统的建议。
最后，未来的发展趋势将集中在以下几个方面：一是集成更多类型的数据源，实现跨领域的知识融合；二是提高系统的自适应性和灵活性，以应对不断变化的决策环境；三是加强人机交互设计，提升用户体验；四是强化系统的伦理和法律约束，确保决策的公正性和合理性。
综上所述，基于知识发现的决策支持系统正朝着更加智能化、个性化和人性化的方向发展，其在帮助人类做出更加科学和合理的决策方面具有巨大的潜力。
决策支持系统原理与应用
决策支持系统原理与应用决策支持系统原理与应用决策支持系统（DSS）是一种基于计算机技术的信息系统，旨在帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。
DSS的设计和实现需要考虑多种因素，包括决策者的需求、决策环境的特点、数据的可用性和质量等。
DSS的原理主要包括以下几个方面：1. 数据管理：DSS需要收集、存储和管理各种数据，包括结构化数据（如数据库中的数据）和非结构化数据（如文本、图像等）。
数据管理的目的是为了提供决策所需的信息。
2. 决策模型：DSS需要建立各种决策模型，以帮助决策者分析和评估不同的决策方案。
决策模型可以是定量的（如数学模型）或定性的（如专家系统）。
3. 分析工具：DSS需要提供各种分析工具，以帮助决策者对数据和决策模型进行分析。
这些工具包括数据挖掘、统计分析、模拟和优化等。
4. 用户界面：DSS需要提供易于使用的用户界面，以帮助决策者进行决策分析和评估。
用户界面应该简单、直观、易于理解和操作。
DSS的应用范围非常广泛，包括企业管理、金融、医疗、政府管理等领域。
以下是一些DSS的应用案例：1. 企业管理：DSS可以帮助企业管理者做出各种决策，如市场营销、供应链管理、人力资源管理等。
例如，一个零售企业可以使用DSS来预测销售量、优化库存管理和制定促销策略。
2. 金融：DSS可以帮助金融机构做出各种决策，如风险管理、投资组合管理、信用评估等。
例如，一个银行可以使用DSS来评估客户的信用风险、优化投资组合和制定贷款策略。
3. 医疗：DSS可以帮助医疗机构做出各种决策，如诊断、治疗、药品管理等。
例如，一个医院可以使用DSS来辅助医生进行诊断、优化药品管理和制定治疗方案。
4. 政府管理：DSS可以帮助政府机构做出各种决策，如城市规划、环境保护、公共安全等。
例如，一个城市可以使用DSS来优化交通规划、预测环境污染和制定应急预案。
总之，DSS是一种非常有用的信息系统，可以帮助决策者在复杂的决策环境中做出最佳的决策。
D-S证据理论在决策支持系统中的应用
（） 据理论具有直接表达 “ ２证 不确定 ” “ 和 不知道 ”
的能力 ，这些信息表示在 ｍａ ｓ函数 中，并在证据合 ｓ
的传递和融合 ，且 目前鲜有最新 的进展 ；复杂的模糊 隶属度 函数一般来说 需要 用样条 函数 、傅里叶级数或
下 限 概 率 来 解 决 多值 映 射 问 题 方 面 的 研 究 。
Ｄ ｍｐ ｔ ｒ ｅ ｓｅ 的学生 Ｇ． ｈ ｆ ｒ １ Ｓ ａｅ ｔ对证据理论做 了进～步 ３ 的发展 ，引入信任函数概 念 ， 形成 了一套基于 “ 证据”
Ａｂｓｒ ｃ ： Ｔｈ Ｓ ｅ ｄ ｎ ｅｔ ｅ ｒ，ｗｈ ｃ ｒ ｖｉｅ ｔ ｏ ｆｅｆｃｅ ｔ ｏｖ ｎ ｎ ｅｔ ｉ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ ｒ ａ ｏ ｎ ｔａ ｔ ｅ Ｄ－ ｖｉｅ ｃ ｈ ｏ ｙ ｉｈ ｐ ｏ ｄ ｓａ ｍｅｈ ｄ ｏ ｆ ｉｎ ｌ ｓ ｌｉ ｇ ｕ ｃ ｒａｎ ｉｆ ｒ ｔｏ ｅ ｓ ｎｉｇ ｉ ｙ ａ ｄ ｉｔ ｇ ａｉ ｎｏ ｅｍｕｔｐ ｅｄ ｔ ｏ ｒ ｅ ｃ ｌ ｓ ｎ ｈ ｓｚ ｄ ｐ ｎ ｅ ｔｅ ｉ ｅ ｃ ｎ ｉｅｃ ｎ ｉｔｎ ｅ ｕ ｔ． ｎ ｎｅ ｒ ｔｏ ｆｔ ｌｉｌ ａａｓ ｕ ｃ ， ａｌ ｙ ｔ ｅ ｉｅ ｉ ｅ ｅ ｄ ｎ ｖ ｄ ｎ ｅａ ｄ ｇｖ ｏ ｓｓｅ ｔ ｓ ｌｓ ｈ ｎ ｒ Ｉ ｄ ｔｏ ，ｉ ａｓ ｅ ｌ ｗｉ ｙ ｔ ｅ ｉ ｒ ｂｅ ｆｆ ｚ ｙ ａ ｄ ｕ ｃ ｒ ｉ ｎｆ ｒ ａｉｎ ｉ ｒ ｅ ｏ ａ ｈｅ ｎ ａ ｄｉ ｎ ｔ ｌｏ ｄ ａｓ ｔ ｓ ｎ ｈ ｓｓｐ ｏ ｌｍｓｏ ｕ ｚ ｎ ｎ ｅ ｔ ｎ ｉ ｏ ｉ ｈ ａ ｍ ｔｏ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｃ ｉｖｅ ｃ ｍｐｅ ｎａ ｙ ｉｆ ｒ ｔ ．Ｃｏ ａ ｅ ｔ ｔｅ ｅ ｓ ｎｉｇ ｍｅ ｏｄ ，ｔ ｉ ｖｉｅ ｃ ｈ ｏ ｓｍｕ ｈ ｍｏ ｅ ｏ ｌｍｅ ｔｒ ｏ ｍａｉ ｎ ｏｎ ｍｐ ｒ ｄ ｗｉ ｏ ｒｒａ ｏ ｎ ｔ ｓ ｈ ｓｅ ｄ ｎ ｅ ｔ ｅ ｒ ｉ ｃ ｒ ｈ ｈ ｈ ｙ ｓｍｉａ ｏ ｔ ｅ ｄ ｃｓｏ ｒ ｃ ｓ ｕ ｎ － ｅｎ ｓ ｉ ｌ ｔ ｈ ｅ ｉｉｎ ｐ ｏ ｅ ｓｏｆｈ ｍａ ｂ ｉｇ ．Ｔｈ ｒ ｆ ｒ ， ｉ ａ ｅ，ａｄ ｓ ｓｅ ｅ ｉｉｎ ｍｅｈ ａ ｅ ｒ ｅｅ ｏ ｅ ｉ ｔ ｓｐ ｐ ｒ ｉａ ｔｒｄ ｃｓｏ ｔ ｏｄｂ ｓ ｄ ｎ ｈ ｏ ｖ ｄ ｎ ｅ ｔ ｅ ｒ ，ｈ ｓ ｂ ｅ ｒ ｐ ｓ ｄ，ａ ｄ ｉ ｆｅ ｔｖ ｎ ｓ ｎ ｅ ｉ ｉｉ ａ ｅ ａｓ ｅ ｎ ｐ ｏ ｅ ， ｎ ＤＳ ｅ ｉ ｅ ｃ ｈ ｏ ｙ ａ ｅ ｎ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｓ ｅ ｃｉ ｅ ｅ ｓ ａ ｄ ｆ ａ ｂ ｌｙ ｈ ｖ ｌｏ ｂ ｅ ｒ ｖ ｄ ｔ ｓ ｔ ａ ｃ ｒ ｉ ｇｔ ｅｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ｌ ｅ ｕｌ ． ｃ ｏ ｄ ｏｔ ｘ ｅ ｉ ｎ ａ ｓ ｔ ｎ ｈ ｒ ｓ
信息融合技术在战略决策支持系统中的应用
文献标识码 ：Ａ
文章编号 ：ｌ ７ — ７ ２ （０ ７１ ０８ — ２ １ ４ ９ 一２ ０ ） — ０ ３ ０ ６
Ａｂ ｔ ｃ ： ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｔ ｆ ｒ ａ ｄ ｔ ｅ ｍ ｄ ｌ ｂ ｓ ｄ ｏ ｅ ｒ ｌ ｎ ｔ ｏ ｋ ａ ｄ Ｄ Ｓ ｔ ｅ ｒ ｎ ｓ ｒ ｔ ｇ ｓｒ ｔ Ｔ ｉ ａ ｅ ｕ ｏ ｗ ｒ ｈ ｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｎ ｕ ａ ｅ ｗ ｒ ｎ － ｈ ｏ ｙ ｉ ｔ ａ ｅ ｙ ａ
摘
要： 本文将神经网络与Ｄ Ｓ — 证据理论相结合 的融合技术应用于战略决策支持 系统． 神经网络的输 出结果作
为基本概率分 配，Ｄ Ｓ证据理论 融合处理输 出信息 ．使 两者优势 互补 ．提高 了决策 的准 确性与 可靠性。 —
关键词： 神经 网络： 证据理论： 决策支持 系统
中图分类号 ：Ｔ １ Ｐ８
ｔ ｅ ｈ ｃ ｔ ｅ ｅ ａ ｔ ａｎ ｒｅ ｉ ｂｉ ｉ ｙ． ｏ ｎ ａｎ ｅ ｈ ｖ ｒ ｃｉ ｙ ｄ ｌ ａ ｌ ｔ
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｅ ｒ ｌ Ｎ ｔ ｏ ｋ；Ｄ Ｓ Ｔ ｅ ｒ ｙ ｒｓ Ｎ ｕａ ｅ ｗ ｒ － ｈ ｏ ｙ； Ｄ Ｓ Ｓ
０ 引言
理、Ｂ 神经网络和证据理论三部分组成的模型。系 Ｐ
维普资讯
若Ｅ ＞６，则循环反 向传播计算 过程，不 断修正权值 和阈值，直到稳定为止，其 中 ｗ． － ，】 网络节 ．∈［１ １为 点 ｉ Ｊ连接 的权值 ， ｅ， 与 ∈卜１ １ 为阈值，０ 为 ｉ ，］ 节点 向 Ｊ节点 的输入 。
图一 神 经网络 与证据理 论结 合 的决策 过程
２ 神经网络与证据理论结合的融合算法
２ １神经网络原理 ． Ｂ Ｐ神经网络是一 种误差反 向传播的多层 神经 网
《基于DS证据理论的多传感器数据融合算法研究与应用》
《基于DS证据理论的多传感器数据融合算法研究与应用》篇一一、引言在当代科技快速发展的背景下，多传感器数据融合技术已成为众多领域中不可或缺的组成部分。
多传感器数据融合技术通过整合来自不同传感器的信息，能够提高数据的准确性和可靠性，为决策提供有力支持。
本文将重点研究基于DS（Dempster-Shafer）证据理论的多传感器数据融合算法，并探讨其在实际应用中的价值。
二、DS证据理论概述DS证据理论是一种用于处理不确定性和不完全性信息的理论框架，它通过组合不同证据的信念来得出新的信念。
在DS证据理论中，一个框架代表了所有可能的事件或假设的集合。
每个证据或信念都会对应一个基本概率分配（BPA），反映了事件或假设的可能性。
通过DS组合规则，可以综合不同证据的基本概率分配，得到新的基本概率分配，从而实现对不确定性的推理。
三、多传感器数据融合算法研究基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包括以下几个步骤：1. 数据预处理：对来自不同传感器的原始数据进行清洗、去噪和标准化处理，以消除数据间的冗余和矛盾。
2. 特征提取：从预处理后的数据中提取出有用的特征信息，为后续的融合处理提供基础。
3. 建立证据框架：根据实际需求，确定多传感器数据融合的证据框架，包括所有可能的事件或假设。
4. 基本概率分配：为每个证据在证据框架下的基本概率分配进行计算，反映各事件或假设的可能性。
5. 融合处理：利用DS组合规则，将不同证据的基本概率分配进行综合，得到新的基本概率分配。
6. 决策输出：根据融合后的基本概率分配，进行决策或推断。
四、算法应用基于DS证据理论的多传感器数据融合算法在多个领域中得到了广泛应用，如智能监控、无人驾驶、目标识别等。
以智能监控为例，通过安装在不同位置的多个摄像头和其他传感器，可以获取目标的多维度信息。
利用DS证据理论的多传感器数据融合算法，可以综合这些信息，提高目标识别的准确性和可靠性。
此外，在无人驾驶领域，该算法也可以用于融合来自雷达、激光雷达、摄像头等传感器的信息，提高车辆的感知能力和决策准确性。