基于加权证据距离的高度冲突证据组合方法

为了有效融合高度冲突的证据,以Murphy方法和邓勇加权平均法为基础,提出了一种新的基于加权证据距离的证据组合方法。用Murphy方法确定各证据体的权重,采用修正的City Block距离加权平均求证据间的两两距离,进而获取各证据被其他所有证据支持的程度,归一化各证据的总支持度作为该证据的权重,对多源证据加权平均后再利用Dempster组合规则实现信息融合。实验结果表明,该方法能够更加有效快速地识别出目标,拥有更快的收敛速度。

基于置信距离的冲突证据合成方法

雷达目标识别中多源信息融合面临各种不确定冲突信息。为此,提出一种基于置信距离的冲突证据合成方法。在不改变D-S证据组合规则的前提下,考虑到证据之间的关联性,通过计算证据间的相似度和可信度,利用可信度的加权平均来代替冲突证据,从而消除冲突证据并进行信息融合。仿真实验结果证明,该方法能有效进行冲突证据的合成。

一种新的DS证据理论冲突处理方法

经典DS证据理论在处理高度冲突的证据信息时常常会导致错误的结论。为解决证据冲突问题,基于证据可信度的思想,引入证据之间目标的贴近度,提出一种新的确定权重的方法,然后运用经典DS证据理论融合。在保持DS证据理论规则不变的情况下,改进了融合结果。相比其他处理方法,考虑到证据之间的冲突和贴近度,客观地计算了证据的权值,收敛更快,使得融合结果更符合事实。算例验证了方法的有效性,为DS证据理论提供新的改进途径。

基于贴近度的新证据距离表示方法

冲突证据合成之前,确定证据的冲突程度是必须的。为了更加准确表示证据的冲突程度,提出了一种新的证据距离表示方法。通过改进的最大最小法公式,得到证据距离。通过具体的冲突证据实验,冲突证据得到的证据距离最大,从提出的算法得到的证据距离判断冲突证据,和实际结果一致。新的证据距离可以很好地表示证据间冲突程度,可以进一步处理用于冲突证据合成。

一种新的证据距离表示方法

在冲突证据合成之前,确定证据的冲突程度是必须的。为了更加准确地表示证据的冲突程度,提出了一种新的证据距离表示方法。方法以2种方式相反的冲突表示系数为基础,通过KL融合得到两者距离,进一步通过提出的距离公式,最终得到证据距离。通过具体的冲突证据实验,使得到的证据距离最大,且采用提出算法使得到的证据距离来判断冲突证据与结果,实际结果一致。新的证据距离可以很好地表示证据间的冲突程度,可以进一步处理用于冲突证据的合成。