一种冲突证据的分类加权融合方法

为了改善已有冲突证据分类融合方法忽略证据权重而导致融合结果决策风险较高的问题,提出一种冲突证据的分类加权融合方法。根据加性规则与乘性规则各自的特点,先利用基元属性对证据进行分类,采用Murphy方法对同类型证据进行融合,再对同类型证据融合获得的新证据进行加权平均处理,并采用D-S组合规则对加权证据进行最终融合。以岩土工程预警问题为例,将Murphy方法、加权融合法和所提方法进行对比实验,结果表明:当监测系统整体稳定性较高,即大量传感器监测数据基本一致时,3种方法融合结果均不会产生误判;当监测系统稳定性较低,即较多传感器数据异常时,Murphy方法和加权融合方法的融合结果可能会产生误判,而所提分类加权融合方法则不会产生误判,降低了决策风险。

基于D-S证据理论的网格服务行为信任模型

在网格环境中,信任机制是解决网格服务安全问题的一种有效方法。研究了以P2P模式组织的网格服务资源之间的行为信任关系,提出了一个行为信任模型,研究了D-S证据理论和改进的证据冲突处理方法在行为信任模型中的应用,解决了模型中信任的度量、传递和组合问题。模拟实验与结果分析表明提出的行为信任模型具有合理性、有效性以及工程可行性。