一种新的冲突证据融合方法

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一种新的处理冲突证据的方法

摘
要：－据理论可以有效的处理不确定信息．有效的信息融合方法之一。但在证据高度冲突时．ＤＳ证是因其
归一化过程会产生有悖常理的结果。基于此。出了一种新的证据合成方法。首先采用加性策略对命题进行提
胡丽芳周宪英关欣，，。
（１海军航空工程学院信息融合技术研究所，山东烟台２４０；６０１
２９９１部队。宁葫芦岛１５０；２４辽２００３国防科学技术大学电子科学与工程学院，沙长４０７）１０３
ＨＵｆｎ．ＺＨＯＵａｙｎ。ＬｉｇａＸｉｎｉｇ．ＧＵＡＮｎ ’ Ｘｉ（ｓａｃｎｔｔｔｆＩｆｒｔｎＦｕｉｎ．ＮａａｒｎｕｉａａｄＡｓｒｎｕｉａｉｅｓｔ．Ｓａｄｎｎａ６０１１ＲｅｅｒｈＩｓｉｕｅｏｎｏｍａｉｓｏｏｖｌＡｅｏａｔｃｌｎｔｏａｔｌＵｎｖｒｉｙｃｈｎｏｇＹａｔｉ２４０。Ｃｈｎ；ｉａ２Ｎｏ９９１Ｕｎｔ．２４ｉ，ＬｉｏｉｇＨｕｕａ２００，ｉａａｎｎｌｄｏ１５０Ｃｈｎ；３ＣｌｇｆＥｌｃｒｎｃＳｉｎｅａｄＥｎｉｅｒｎｏｌｅｏｅｔｏｉｃｅｃｎｇｎｅｉｇ．ＮａｉｎｌｅｔｏａＵｎｖｒｉｆＤｅｅｓｃｎｌｇｉｅｓｔｏｆｎｅＴｅｈｏｏｙ．Ｃｈｎｓａ４０７．Ｃｈｎ）ｙａｇｈ１０３ｉａＡｂｔａｔＤ－ｖｄｎｅｔｅｒｓａｕｅｕｔｏｆｐｏｅｓｎｎｅｔｉｎｏｍａｉｎＩｓｗｉｅｙｕｅｎｉｆｒｔｏｕｉｎｓｓｓｒｃ：Ｓｅｉｅｃｈｏｙｉｓｆｌｍｅｈｄｏｒｃｓｉｇｕｃｒａｎｉｆｒｔ．ｔｉｏｄｌｓｄｉｎｏｍａｉｎｆｓｙ — ｏｔｍｓＨｏｖｒｔｉｖｌｅｏｎｅ —ｎｕｔｖｅｕｔｅｈｉｈｙｃｎｌｔｇｅｉｅｃｓｅｉｔＩｒｅＯｓｌｅｔｉｐｏｌｍ，ａｅ．ｗｅｅ，ｉｎｏｖｓｃｕｔｒｉｔｉｅｒｓｌｗｈｎｔｅｈｇｌｏｆｉｉｖｄｎｅｘｓ．ｎｏｄｒｔｏｖｈｓｒｂｅｉｓｃｎ

一种处理冲突证据的合成方法

＠。别框架定义为一个互不相容事件的完备集识
合，表示为：可
Ｏ一｛ｔ０，，，，）０，２ … … （）１
其中，，称为识别框架＠的一个事件或元素。由识别框架＠的所有子集组成的一个集合称为＠的幂集，记作２，表示为：。可
２。一｛，０）｛，，０）｛ｔ）｛｛，０） … ｛，０Ｕ，０Ｕ）… ，，Ｏ）（）２
Ｉ
１引言
证据理论又称为Ｄｍｐｔｒｈｆｅｓｅ —Ｓａｅ据理ｒ证
２ＤＳ证据理论－
证据理论中最基本的概念是识别框架，记作
论，先由Ｄｅｓｅ首ｍｐｔｒ提出，学生Ｓａｅ其ｈｆｒ进一步发展了该理论Ｌ。作为一种不确定推理方Ｊ］法，证据理论为不确定信息的表达和合成提供了自然而强有力的方法，因而在不确定推理和数据融合中获得了广泛的应用口。但在实际应用］
ＷＡＮＧａ－ａ，ＹＡＮＧｎｇｂｏＸｉｏｘｉＦｅ－ａ（ｐｔｅｔｏｆＩｏｒＤｅａｒｍｎｎｆｍａｔｏｉｎＥｎｇｉｅｉｎｅｒｎｇ．ＮｏｒｈｎｉｅｓｔｉｔＵｖｒｉｙｏｆＣｈｎａ，Ｔａｙｕｎ０００５ｉ，Ｃｈｎａｉａ３ｉ）ＡｂｔａｔＴｈｅｅｉｎｅｒａｏｎｎｄｅｙａｌｅｎｉｆｎｉｅｉｅｅｅａａａｆｓｏｎａｐｃ。ｂｕｈ－ｃｍｂｎａｉｎｓｒｃ：ｖｄｅｃｅｓｉｇｗｉｌｐｐｉｓｉｎｄｅｉｔｎｆｒｎｃｎｄｄｔｕｉｓｅｔｔｔｅＤＳｏｉｔｏｒｅｒｇａｄｉｇｈｃｎｆｉｔｓｔｔｏｎｐｒｃｓｉｇｉｔｅｒｍｅｙｒａｏｎｂｌ．Ｓｏｔｓａｔｃｅｐｒｏｓｄｏｎｅｋｉｆｃｆｉｔｕｌｅｒｎｇｈｉｏｌｃｉｕａｉｏｅｓｎｓｎｏｘｔｅｌｅｓａｅｈｉｒｉｌｏｐｅｎｄｏｏｎｌｃ

一种有效的加权冲突证据组合方法

Ｅ—ｍａｌａｇｕ６１１＠ｙｈｏｃｍ．ｎｉ：ｗｎｒｉ４ｌｌａｏ．ｏｃ
５８
空军工程大学学报（自然科学版）
２００８正
２Ｄ —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Ｄｍｐｔｒｅｓ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，Ｄｍｓｒｅｐｔ组合规则为ｅ
似，ｖｃ
１
Ｌ）＝０ｍ（，
Ａｎ
。
＝
ｃ
（）、３
Ｃ＝ｆ２ｊ
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）、Ａｍ
Ａｉｎ
ＩＪ
（） ’ 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，
ｍＡ ≥０Ａ∈Ｐ）；（（），（ｍ）＝；∑ ｍＡ０（）＝１
、
Ｂｌ）：∑ ｍＢｅＡ（（）
（ＡＣ）Ｖ
（）２
则称ＢｌＡ）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：０８— ４— ｌ２０００

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
ＴｉａｅｒｐｓｄａｎｗｅｉｅｃｉｈｎｕｉｎｍｅｈｄＩｉｔｏｕｅｖｄｎｅｖｃｏｉｓｌｒｙｔｄｆｈＴｈｓｐｐｒｐｏｏｅｅｖｄｎｅｗｅｇｔａｄｆｓｔｏ．ｔｎｒｄｃｄｅｉｅｃｅｔｒｄｓｉａｉｏｍｏｉｔｅＤＳｏｍｉｔｙｃｎｉｔｅｅｃｅｔｂｓｄｏｅｄｓｄａｔｇｎｙｉｏＳｏｉｔｄｆｉｏ．ｈｎｃｍｐｔｄｎｗｅｉｅｃｅｔａｕ — ｏｃｏ伍ｉｎａｅｎｔｉａｖｎａｅａａｓｆＤＴｃｎｃｅｎｔｎＴｅｏｕｅｅｖｄｎｅｓｔｍｕｕｓｐｌｆｈｌｓｌｆｉｉｌｐｒｔｘａｄｅｉｅｃｉｈｅｔｒｕｉｇｔｅｍｏｉｅＳｏｉｔｃｅｃｅｔＦｎｌ，ｏｉｅｌｗｉｈｅｖｄｎｅｏｔｍａｒｖｄｎｅｗｅｇｔｖｃｏｓｎｈｄｆｄＤＴｃｎｃｏｆｉｎ．ｉａｌｃｍｂｎｄａｌｅｇｔｄｅｉｅｃｓｉｎｉｌｆｉｙｗｉＴｃｍｂｎｔｎｒｌ．Ａｕｒａｘｍｐｅｄｍｏｓａｅｅｒｔｎｌｙａｄｅｆｉｎｙｏｅｐｏｏｅ￣ｏｎｃｍｂ — ｔＤＳｏｉａｉｕｅｈｏｎｍｅｉｌｅａｌｅｎｔｔｓｔａｉａｉｎｆｃｅｃｆｔｒｐｓｄｍｅｄｉｏｉｃｒｈｏｔｉｈｎｎｏｉｔｖｄｎｅｏ￣ｅｔｔｅｒｖｄｃｍｂｎｔｎｍｅｈｄ．ｈｒｐｓｄｍｅｈｄｉｒｂｓａｄｍｏｅｅｃｅｔｉｇｃｎｃｉｅｃ．ＣｍｐｄｌｆｅＩｏｈｒｍｐｏｅｏｉａｉｔｏｓｔｅｐｏｏｅｔｏｓｏｕｔｎｒｆｉｎ．ｌｉｏｉＫｅｒｓｖｄｎｅｆｓｎ；ｅｉｅｃｏｉｔｖｄｎｅｖｃｏ；ｖｃｏｉｓｍｉｒｙｙｗｏｄ：ｅｉｅｃｕｉｏｖｄｎｅｃｎｃ；ｅｉｅｃｅｔｒｅｔｒｄｓｉｌｉｌｆａｔ

D-S证据理论中冲突证据融合新方法

第３１卷第２期
２０１４年２月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏｌ＿３１Ｎｏ．２Ｆｅｂ．２０１４
Ｄ．Ｓ证据理论中冲突证据融合新方法
ｓｕｉｔｓ，ｔｈｅｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｅｗｃｏｎｌｆｉｃｔｅｖｉｄｅｎｃｅｆｕｓｉｏｎｍｅｈｏｔｄ．ＴｈｅｍｅｔｈｏｄｃｏｍｂｉｎｅｓｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｂｏｔｈｍｏｄｉｆｙｉｎｇｏｒｉｇｉｎａｌｅｖｉｄｅｎｃｅｓｏｕｓｅａｎｄｉｍｐｒｏｖｉｎｇＤｅｍｐｓｔｅｒｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｒｕｌｅｓａｎｄｂｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｓｕｃｈｃｏｎｃｅｐｔｓａｓｃｏｎｆｌｉｃｔｆａｃｔｏｒｓ，ｃｏｈｅｒｅｎｃｅｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔｓａｍｏｎｇｅｖｉｄｅｎｃｅｓ
ＫｅｙｗｏｒｄｓＤ— ＳｅｖｉｄｅｎｃｅｔｈｅｏｙＣｒｏｎｌｆｉｃｔｆａｃｔｏｒＣｏｈｅｒｅｎｃｅｃｏｅｆｉｆｃｉｅｎｔＣｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｄｅｇｒｅｅＧｌｏｂａｌｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｄｅｇｒｅｅＷｅｉｇｈｔｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔ

一种修正的冲突证据融合方法

收稿日期：2015-03-16修回日期：2015-04-25作者简介：胡丽芳（1983-），女，江苏丹阳人，博士后。

研究方向：智能计算、模式识别。

摘要：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。

关键词：多传感器信息融合，D-S 证据理论，冲突证据中图分类号：TN91文献标识码：A一种修正的冲突证据融合方法胡丽芳1，2，王春雷1，孙振华1（1.北京系统工程研究所，北京100101；2.海军装备研究院，北京102249）A Modified Method of Conflict Evidence FusionHU Li-fang 1，2，WANG Chun-lei 1，SUN Zhen-hua 1（1.Beijing Institute of System Engineering ，Beijing 100101，China ；2.Navy Armament Academy ，Beijing 102249，China ）Abstract ：Dempster -Shafer （D -S ）evidence theory cannot be used and even provide correctresults especially when evidences conflict highly.A new method which is used to handle with theconflict that appears during the course of combining information.Firstly ，the computing model of integrated credibility of multi-sensor is built ，and then the combined result of multi-sensor is used by Dempster-Shafer （D-S ）evidence theory ，which can solve both low and high conflict evidences.By some numerical examples ，the new method has good performance in dealing with conflict and improves the reliability and rationality of the combination results.Key words ：multi-sensor information fusion ，D-S evidence theory ，conflict evidence 0引言多传感器信息融合是信息处理的关键技术之一，信息融合主要是处理信息的不确定性、不精确性和不完备性，并给出构成不同信息源信息的组合规则，在军事领域、工业领域有着广泛的应用［1］。

一种有效处理冲突证据的组合方法

引言
证据理论又称为 Dem pster Shafer 证据理论, 它首先由 Dempst er 提出 , 他的学生 Shafer 进一步发展了该理论
[ 1, 2]
1
Dempster Shafer 组合规则
限于篇幅 , 本节仅仅简单地介绍 DS 证据理论
的基本原理 , 详细的信息可参考文献[ 8] . 在证据理论中, 一个样本空间称为一个辩识框架 ( Fram e of Discriminat e) , 常用表示. 由一系列对象构成 , 对象之间两两相斥 ( mutually ex clusive) , 且包含当前要识别的全体对象, 即: = { 其中 , 对象
23 卷
定元素属于中某一个子集 A 的程度 . 对于的每个子集, 可以指派一个概率 , 称为基本概率分配 , 定义如下: 定义 1 令为一论域集合, 2 为的所有子集构成的集合, 称 m !2 ∀ [ 0 , 1 ] 为基本概率分配函数 , 它满足如下公理 :
A ∃ P(
ster 组合规则产生不合理结论是由该规则的归一化步骤所产生的 . 新的组合规则主要是解决如何将冲突重新分配的问题 , 这一问题又可以分为 : ( 1) 冲突应该重新分配给哪些子集; ( 2) 在确定可接收冲突的子集后 , 冲突应该以什么比例分配给这些子集. 这一类解决方法的代表是 L efevre 等人提出的统一信度函数组合方法[ 13] : m(A ) =
A ,B
i j
#
m 1 ( A i ) m 2 ( Bj ) + m c( A )
j
A
,
A %B = A
其中 , m ( A ) 表示冲突信息中分配给子集 A 的 mass, 它又可以进一步写成: mc ( A ) = w ( A , m ) ∋ m ( ) m (A) = 0 ( A , m ) 是权重且:

一种基于证据折扣的冲突证据合成新方法

ห้องสมุดไป่ตู้
理的修正方法，不仅能处理 D-S 规则能处理的一般性证据，而且也能处理 D-S 规则无法处理的高度冲突的证据。
２证据理论基础
证据推理是建立在一个非空有限集合Θ上的理论，Θ称为
辨识框架，在辨识框架幂集 2 Θ上定义基本置信指派函数 m
满足如下公式：
∑ m(A)
A∈ p(Θ)
m(f) = 0
=
1
2018 年第 15 期
信息与电脑 China Computer&Communication
算法语言
一种基于证据折扣的冲突证据合成新方法
曹毅（中国西南电子技术研究所，四川成都 610036）
摘要：笔者基于证据的折扣思想，按照证据间的相互支持和相互冲突性，通过证据冲突的可信度来对证据进行折扣，弱化证据间的冲突性，从而扩展了 Demspter-Shafer 组合证据推理的适用范围。除此之外，笔者还给出数值实例证实了本方法的有效性。
∑ Kij
∑ Ki
= K = i< j
i
3.1 证据折扣处理方法
N (N −1) / 2 N (N −1)
（11）
设证据的折扣率为 β，则证据的可信度为 τ=1-β，则相应的基本概率 m 变为新的基本概率 mτ。
最后，证据 mi 折扣因子为：
—
βi=diKiK
（12）
mτ=(A)τ·m(A), ∀A ≠ Θ
（4）４基于证据折扣的冲突证据合成算法的计算步骤
mτ( Θ )=τ·m( Θ )+1-τ
（5）
设有 n 个证据 m1,m1,…,mN，其合成步骤如下所示。
将折扣证据直接应用于 D-S 证据组合规则，即可进行组

一种新的冲突表征下的异类源信息融合算法

１引言
异类源信息融合是将不同类型传感器提取的独立、互补的信息进行融合，从而消除不同类传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，降低不确定性，并产生新的有意义的信息ｕ。在信息融合的领域中， — 证据理论被广泛地应Ｄｓ用。在已经公开的美国国防部的研究报告中就发现了采用Ｄｓ —证据理论进行信息融合的系统。而将证据理论应用于异类源信息融合时，常遇到高冲突证据组合的情况，此时应用传统的Ｄｓ — 证据理论将产生有悖常理的结果口。研究人员为了处理这个问题，提出了许多改进的合成方法。最新的综述文献［］３分析
Ｃｍｕｒｎｉｅｉ日，ｎｉｓｏｐｔｇｎｒｇｎ４ｉｆｎ计算机工程与应用ｅＥｅｎｃＤ
一
种新的冲突表征下的异类源信息融合算法
辉，邢钢
刘兵，李
ＬＩＢｉｇ，ｉＸＩＧｎＵｎＬＩＨｕ，ＮＧａｇ
西北工业大学电子信息学院，西安７０２１１９
ｃｎｃｎｉｌｒｍｏｇｅｉｅｃｓａｅｃｌｕａｅｂａｎｔｅｅｉｅｃｉｈ．ｈｖｄｎｅｄｆｄｂｅｏｆｔｄｓｍｉｉａｎｖｄｎｅｒａｃｌｔｄｔｏｔｉｖｄｎｅｗｅｇｔＴｅｅｉｅｃｓｉｌａａｔｙｏｈｍｏｉｅｙｔｉｈ
ｍｅｈｏａｏｉｅｃｎｆｃｖｉｅｅｆｅｔｖｌ，ｎｈｖｅａｇｏｄｃｎｒｅｅｔｄｃｎｃｍｂｎｏｌｔｅｄｎｃｓｅｆｃｉｅｙａｄａｏｏｖｅｇｎｃ．ｉ

一种冲突证据的融合方法

一种冲突证据的融合方法近来，随着数据采集的不断完善，在现有的信息处理理论基础上，冲突证据的融合方法已经被广泛应用在许多实际应用当中，用于改善许多不同信息源之间的偶然性和相关性。

冲突证据融合方法是一种多源信息收集，它使用多个不同的传感器来收集信息，这些传感器由不同的信息源提供，从而产生了一系列有用的冲突数据。

冲突证据融合方法涉及三个基本问题，即数据融合，数据验证和数据综合。

数据融合步骤的目的是将多个分布冲突的数据源的证据并入综合性的结论。

它主要包括多种不同的融合技术，其中含有基于规则的方法，基于权重的方法，基于感知的方法，以及基于层次的方法等。

有了数据融合之后，就需要接下来执行数据验证和数据综合。

数据验证是指对冲突证据进行系统检查，以确定证据是否可靠，是否具有深刻的说服力。

数据综合步骤是以多个分布冲突的数据源为依据，将多种证据进行整合，从而得出综合性结论。

数据融合和数据验证步骤，必须在综合信息前进行，以便进一步确定特定结论的准确性。

在冲突证据融合的研究中，常常采用以下几种技术：（1）层次分析：层次分析是指，根据用户定义的目标变量和来源变量，通过抽取多个源证据融合成一个层次分析模型，以便比较、综合和汇总不同数据源之间的结果。

（2）加权聚类：加权聚类是指，在进行类的聚类分析的同时，将来源数据的分类以不同的权重进行综合，最终得到综合的结果。

（3）因子分析：因子分析是指在进行数据融合的过程中，根据多种不同的来源数据来确定他们之间的关联性，计算出因子得分，再根据这些因子得分来构建整个系统。

（4）可信度分析：可信度分析指的是对冲突证据进行系统检查，以确定证据是否可靠、是否具有深刻的说服力，从而确定最终的结论。

有了上述几种技术，便可以实现冲突证据的融合，并使用这个融合方法来实现更加准确的结论。

冲突证据的融合方法已被应用在许多方面，如决策支持系统，信息论，智能感知，多源安全，推理和诊断等。

由于冲突证据的融合方法改善了信息收集的效率和准确性，这种方法已经被广泛应用于日常的研究和计算工作中。

一种冲突证据的融合方法

一种冲突证据的融合方法近年来，随着社会的不断发展和科技的不断进步，我们的社会面临着越来越多的冲突，而如何有效地解决冲突，成为了我们必须面对的一个重要问题。

为了解决这个问题，我们需要一种有效的冲突证据的融合方法，来协助我们解决各种各样的冲突。

下面，我将分步骤阐述这种证据的融合方法。

第一步：收集冲突证据在解决冲突之前，我们首先要收集冲突相关的证据，这个过程可以通过多种渠道来完成，比如通过询问当事人、查看视频监控、调查相关目击者等方式。

第二步：分类整理证据收集到证据之后，我们需要对证据进行分类整理，以便更好地进行下一步处理。

将证据按照来源、证明程度等分类，可以帮助我们更好地了解证据的性质。

第三步：制定证据评估标准为了对证据进行量化评估，我们需要制定证据的评估标准，这个标准可以按照证据的来源、证明力、可信度等方面来制定。

通过对证据的评估，我们可以对证据进行打分，并进一步筛选出更为关键的证据。

第四步：采用多种冲突证据融合方法在整理出冲突证据之后，我们可以采取多种冲突证据的融合方法来进行分析处理。

其中，常见的处理方法有：1. 逻辑分析法：通过分析证据的关联性、前后因果关系等，来进行推理和分析。

2. 统计分析法：通过对证据进行数据分析，来找出证据间的相关性和联系。

3. 模型分析法：通过建立模型来对证据进行分析和处理，以便更好地理解证据。

第五步：综合判断和决策最后，在对证据进行分析处理之后，我们需要进行综合判断和决策。

根据对证据的评估和分析结果，我们可以做出合理的解决方案，从而有效地解决冲突。

综上所述，一种冲突证据的融合方法是一项很重要的工作，它可以帮助我们更好地解决各种冲突。

通过以上几个步骤的操作，我们可以完整地实现冲突证据的融合，从而达到有效的解决冲突的目的。

基于加权证据距离的高度冲突证据组合方法

基于加权证据距离的高度冲突证据组合方法基于加权证据距离的高度冲突证据组合方法在传统的证据理论中，多个证据可以通过将其加权平均来获得一个整体的置信度值。

但在实际应用中，不同证据之间可能存在冲突，这种冲突可能会导致加权平均的结果产生偏差。

因此，对于处理存在冲突的证据，需要采用更加细粒度的方法，例如权重分配不同的证据，以便更准确的获得置信度值。

近年来，一种称为“加权证据距离”的方法被提出来用于处理存在冲突的证据。

它通过计算证据之间的距离来解决冲突，进而获得更准确的置信度值。

加权证据距离的实质是通过对证据进行特征提取和距离计算，从而实现对证据的分类和分配权重。

加权证据距离的主要思想是基于证据与证据之间的距离，将不同的证据分为不同的类别，并赋予它们不同的权重，进而对这些证据进行组合，获得整体置信度值。

具体地，加权证据距离对每个证据设置一个权重，重要性高的证据权重较大，重要性低的证据权重较小。

然后，加权证据距离通过计算证据之间的距离，将证据分为相似性较高的组别，并为每个组别分配不同的权重。

最后，将所有证据的权重和距离加权，计算整体置信度值。

在加权证据距离中，距离的度量通常采用欧几里得距离或马氏距离，而权重的分配则通常根据不同证据的可信度、置信度和决策力等因素来确定。

对于存在冲突的证据，加权证据距离会对这些证据进行分组，并为每个组别分配合适的权重。

这使得证据能够更准确地反映真实情况，获得更加可靠的置信度值。

值得注意的是，加权证据距离虽然可以有效地处理存在冲突的证据，但其也存在一些缺陷。

例如，加权证据距离对证据之间距离的计算通常是基于证据的特征提取和选择，因此，在特征选择不当及特征提取不足时，加权证据距离可能会造成过拟合现象，导致结果不准确。

此外，加权证据距离的算法较为复杂，需要进行多次计算和重复性分组，对于处理大规模数据的效率较低。

总之，基于加权证据距离的高度冲突证据组合方法是一种非常有效的处理冲突证据的方法，尤其适用于那些证据之间存在冲突的复杂问题。

一种新的冲突表征下的异类源信息融合算法

一种新的冲突表征下的异类源信息融合算法刘兵;李辉;邢钢【摘要】Error results may be obtained when the combined evidences provided by heterogeneous sources are in high degree of conflict. Considering the deficiencies of using the conflict coefficient k to represent the conflict degree in previous conflict evidences fusion studies, a new definition of evidence conflict is proposed. The degree of conflict and similarity among evidences are calculated to obtain the evidence weight. The evidences modified by the weight vector are combined using the Dempster-Shafer(D-S) combination rule. Numerical examples show that this method can combine conflict evidences effectively, and have a good convergence.%异类源信息融合时常遇到证据高度冲突的情况,此时应用传统Dempster-Shafer (D-S)证据理论进行融合将出现错误的结果.针对以往冲突证据融合研究中使用冲突系数k表征证据之间的冲突程度所存在的不足,提出了一种新的证据冲突表征方法.在此基础上确定证据间的冲突度和相似度,得到证据的权重.对加权修正后的证据利用D-S证据理论进行融合.算例验证表明该方法可以有效地对冲突证据进行融合,收敛效果较好.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2012(048)018【总页数】5页(P123-126,147)【关键词】异类源信息;信息融合;证据理论;证据冲突;冲突表示【作者】刘兵;李辉;邢钢【作者单位】西北工业大学电子信息学院,西安710129;西北工业大学电子信息学院,西安710129;西北工业大学电子信息学院,西安710129【正文语种】中文【中图分类】TP3911 引言异类源信息融合是将不同类型传感器提取的独立、互补的信息进行融合，从而消除不同类传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，降低不确定性，并产生新的有意义的信息[1]。

一种新的证据组合规则

基金项目 : 国家自然科学基金 ( 30400067) , 上海市自然科学基金 ( 03ZR14065) , 中国博士后基金 ( 200436273) , 国防重点实验室基金
(51476040105J W0301 ;51476040103J W13) ,图像处理与智能控制教育部重点实验室基金 ( T KLJ 0410) ,航空支撑基金 (20042J D2 4) 资助项目
1. 2 冲突
[ 6 ,7 ]
[ 3 ,4 ]
在确定冲突再分配的依据后 , 下一步需要确定分配的空间和权重 . 目前 , 主要有两种处理办法 : ① 全局冲突在各命题之间分配 ; ② 将全局冲突细化为局部冲突 ,然后将局部冲突在产生冲突的焦元之间进行分配 . 全局分配法中最具代表性的是 Lefevre 等 [ 3 ] 提出的统一信度函数组合方法 :
m ( A ) = 0 . 677 , m ( B ) = 0 . 148 , m ( C) = 0 . 185
第Hale Waihona Puke 11 期郭华伟 ,等 : 一种新的证据组合规则
1897
局部
m ( A ) = 0 . 713 , m ( B ) = 0 . 120 , m ( C) = 0 . 167
A New Combination Rule of Evidence
GUO H ua2w ei , S H I W en2k an g , L I U Qi n g2k un , D E N G Yon g
( School of Elect ro nic , Informatio n and Elect rical Eng. , Shanghai J iaoto ng U niv. , Shanghai 200240 , China) Abstract : Based o n t horo ugh t heoretic analysis o n t he p ro blem of evidential co mbinatio n , a new co mbina2 tio n rule was p ropo sed by dist ributing local co nflict to local focal element s and co njunctively operating o n t he coincident basic belief assignment s. The reliabilit y of evidence , co mp uted by a new generic mo del , is used to co rrect t he belief f unctio ns. Co mpared wit h t he existing co mbinatio n rules , t he newly p ropo sed rule is applied to bot h cases of co nflicting and coincidence. And t he numerical simulatio n shows t hat t he rule can accelerate co nvergence and reduce t he decisio n risk. Key words : evidence t heory ; co mbinatio n rule ; co nflict ; reliabilit y

一种处理冲突证据的合成方法

一种处理冲突证据的合成方法
王肖霞;杨风暴
【期刊名称】《弹箭与制导学报》
【年(卷),期】2007(027)005
【摘要】证据推理广泛应用于不确定推理和数据融合等方面,但D-S合成规则对于高冲突情况的处理不是十分合理的,因此文中提出了一种基于证据相似系数的冲突证据合成方法.此方法首先引入了相似系数的概念,然后求出各证据被其它证据所支持的程度,对支持度归一化后可得到各证据的可信度,并将可信度作为证据的权重,对证据加权平均后再利用D-S合成规则.
【总页数】3页(P255-257)
【作者】王肖霞;杨风暴
【作者单位】中北大学信息工程系,太原,030051;中北大学信息工程系,太
原,030051
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.一种基于冲突重新分配的D-S证据合成方法 [J], 李云彬;李辉;王云飞
2.一种利用冲突系数确定信任权重的证据合成方法 [J], 张钧杰;吴京;王铁兵
3.一种有效折扣证据源的冲突证据合成方法 [J], LUO Lan;XIAO Jianyu
4.一种改进的D-S冲突证据合成方法 [J], 徐孙庆; 耿俊豹; 魏曙寰; 韦可佳
5.一种基于粗糙集证据理论深度融合的局部冲突快速合成方法 [J], 倪龙强; 张丽华; 姚新涛; 胡高歌; 刘鹏辉
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Ａｂｔａｔ：ＡｅｍｅｈｄｏｖｄｎｅｆｓｏｔｉｈｄｇｅｆｃｎｉｔｓｐｏｏｅｏｈｅｉｉｎｙｏｓｒｃｎｗｔｏｆｅｉｅｃｕｉｎｗｉｈｇｅｒｅｏｏｆｃｒｐｓｄｆｒｔｅｄｆｃｅｃｆｈｌｗａｃｎｉｔｎａｄｉｇｂｍｐｔｒｕｅＥｖｄｎｃｓｃａｓｆｄｉｔｈｅａｅｏｉｓｖｄｎｅｏｅｉｂｌｏｆｃｉｇｈｎｌｙＤｅｓｅｇｒｌ．ｌｎｉｅｅｉｌｓｉｅｎｏｔｒｅｃｔｇｒｅ：ｅｉｅｃｆｒｌｉ－ｉａｉｔｙ，ｅｉｅｃｆｔｏｆｉｔｖｄｎｅｏｏｆｃ．ＴｈｎｕｎｅｏｈｓｈｅａｅｏｉｓｏｖｄｎｃｓｏｖｄｎｅｏＣｃｎｃ，ｅｉｅｃｆｃｎｉｉｌｌｔｅｉｆｅｃｆｔｅｅｔｒｅｃｔｇｒｅｆｅｉｅｅｎｌ
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摘要：针对证据理论Ｄｍｐｔｒ规则不能融合冲突证据的缺陷，出了一种有效融合冲突证据ｅｓｅ提
的新方法。将证据划分为可信证据、冲突证据和冲突证据３类，不分析了该３类证据折扣对融合结果的影响。在此基础上，次采用证据距离和合取冲突辨识出可信证据与不冲突证据，依并赋予该２类证据折扣因子１极大程度地保留了证据对正确假设的支持，而提高了融合结果向正确假设聚，从
焦的能力。某型导弹故障诊断实例表明，的方法融合冲突证据效果良好，时也适用于可信证据新同
Hale Waihona Puke 的融合，与其它典型算法相比，收敛性和可靠性方面体现了优越性。在
关键词：人工智能；Ｄ— ｓ证据理论；冲突；证据折扣；证据融合中图分类号：Ｔ１Ｐ８文献标志码：Ａ文章编号：１０ —０３２１）ｌ０７－７００１９（０１０－０８０
第３２卷第１期
２０１１年１月
兵
工
学
报
Ｖ０．ＮＯ】３２．１
ＡＣＴＡＡＲＭＡＭＥＮＴＡＲＩＩ
Ｊｎ．ａ
２０１ｌ
一
种新的冲突证据融合方法
彭颖，沈怀荣，马永一
（．装备指挥技术学院研究生管理大队，京１１１；．装备指挥技术学院航天装备系，北京１１１）１北０４６２０４６