一种基于非封闭识别框架的改进证据推理方法

在证据融合推理时,由于系统中出现未知新命题和传感器收集的证据不可靠,使得Dempster组合规则不适用于冲突证据组合。为了有效地处理冲突证据,提出一种基于非封闭识别框架的改进证据推理方法。首先在封闭识别框架内增加一个表示新命题的集合,将封闭识别框架扩展为非封闭识别框架,给出新命题基本概率指派的赋值方法,然后给出非封闭识别框架下焦元的组合规则。在非封闭识别框架下,依据冲突焦元本身基本概率指派以及证据的可信度信息,将局部冲突在涉及冲突的焦元之间分配,最后通过实例结果表明,与封闭识别框架下的Dempster组合规则结果相比,该方法可以有效识别出新命题。非封闭识别框架下的改进证据推理方法,可以通过在非封闭识别框架下,对新命题与已知证据及已知证据之间的两类冲突信息在局部分配,使最终证据推理结果向合理方向聚焦。