基于数据的 Markovian 与 Dirichlet 混合方法实现对证据理论质函数的赋值。 三、理论+实践过程: 设m1和m2是由两个独立的证据源(传感器)导出的基本概率分配函数,Bel1和Bel2为识别框架 θ 上的信任度函数,则Dempster组合规则可以计算这两个证据共同作用产生的反映融合信息的新的基本概率分配函数,且焦元集合分别为A1,A...
D-S证据理论是一种基于概率的决策融合方法,通过将不同来源的证据进行融合,得到一个综合的决策结果。该方法具有简单易行、易于理解等优点,被广泛应用于多源信息融合、专家系统等领域。然而,传统的D-S证据理论在处理证据冲突和计算复杂度等方面存在局限性。 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...
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...
D-S方法是决策级融合的重要方法,在数据融合领域应用极为广泛。该方法以D-S理论,即证据理论为基础,核心是Dempste合成规则。 Dempster-Sharer证据理论简源于20世纪60年代Dempster在多值映射方面的工作,他将证据的信任函数与概率空间的一概率的最大、最小值相关联构造了不确定推理模型的一般框架,此后,Sharer又在此基础...
如果到目前为止你对前面的基本概念和合成规则有点发懵的话,我们来看看下面这个“谁是谋杀案凶手”的案例就会清楚D-S证据合成是如何计算的了。 案例(1): 某宗谋杀案的三个罪犯嫌疑人Peter,Paul,Mary组成了本案例的一个识别框架: \Theta=\left\{Peter,Paul,Mary\right\}\\ 有两位目击证人 (W_1,W_2) 给出...
D-S证据理论是一种基于概率的决策融合方法,通过将不同来源的信息进行融合,为决策提供更加全面的依据。然而,在实际应用中,D-S证据理论存在以下问题: 1.信息冗余:在多源信息融合过程中,不同来源的信息可能存在重复或相似的内容,导致信息冗余,影响融合效果。 2.计算复杂度高:随着数据量的增长,传统的D-S证据理论计算...
在证据理论框架下,两组独立mass函数1、2 可以通过如下Dempster组 合规则进行数据融合: 为归一化因子,定义如下:= ∑︁1()2() ∩=∅ 好啦到这里,D-S理论中的基本定义和规则都介绍的差不多了,下面我们通过一个例子理解一下。 4.一个简单的例子 ...
2、网络安全入侵检测领域中,多源日志和多源告警的融合决策问题 3、数据分析中,不同的分类器的输出结果的综合决策问题 暂无 回到顶部(go to top) 3. D-S证据理论基本概念 0x1:从概率的四种解释说起 客观解释(频率解释):概率描述了一个可以重复出现的事件的客观事实,即该事件可重复出现的频率,如掷骰子。
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提出了基于指数散度的冲突证据融合算法。利用指数交叉熵进行冲突证据的衡量，并将证据间的冲突系数构建距离矩阵，利用加权融合的方式进行数据融合。通过大量仿真对比研究，验证了所提算法的有效性与可靠性。关键词：D-S证据理论；冲突证据；证据融合；概率转换；置信距离测度；指数散度 - I - ...