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证据理论起源于20世纪60年代的哈佛大学数学家A.P. Dempster利用上、下限概率解决多值映射问题,1967年他起连续发表一系列论文,标志着证据理论的正式诞生。而后Dempster的学生G.shafer对证据理论做了进一步研究,引入信任函数概念,形成了一套“证据”和“组合”来处理不确定性推理的数学方法从而形成了该理论。没错,D...
另外,对于D-S证据理论,有以下四种模型解释: 上下概率解释 广义Bayes理论 随机集理论 可传递信度理论(TBM) 这里简单说一下可传递信度理论(TBM),这是Smets提出的一个双层的模型。 其中一层叫credal层,位于模型底层,用于获取信度并进行量化、赋值、更新;
Shafer在Dempster研究的基础上提出了证据理论,把Dempster合成规则推广到更为一般的情况,并与1976年出版《证据的数学理论》,这一著作的出版标志着证据理论真正的诞生,为了纪念两位学者对证据理论所做的贡献,人们把证据理论称为Dempster-Shafer证据理论(D-S证据理论)。 自从证据理论诞生以来,在将近四十年的发展中,很多学者...
D-S(Dempster-Shafer)证据理论作为一种重要的决策融合方法,能够有效地融合来自不同信息源的数据,提高决策的准确性和可靠性。然而,传统的D-S证据理论在处理复杂决策问题时仍存在一定局限性。本文旨在研究改进D-S证据理论的决策融合算法,并探讨其在实际应用中的效果。 二、D-S证据理论概述 D-S证据理论是一种基于...
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...
摘要:D-S" title="D-S">D-S证据理论可以有效地处理不确定信息,是有效的数据融合" title="数据融合">数据融合方法之一,但在证据高度冲突时,其归一化过程会产生有悖常理的结果。针对这个问题,国内外的学者提出了许多不同的改进方法,基本上可分为两类:修改组合规则和修改融合模型。在此总结分析了相关的国内外典...
D-S融合 篇1 证据理论最初由Dempster于1967 年正式创立, 后其学生Shafer对此理论进行了深入的研究与分析, 并于1976 年提出了一种通用的证据合成法则—Dempster组合规则[1,2]。因此, 证据理论又被称为D-S证据理论。D-S证据理论以其能够清楚地表示“不确定, 不知道”的数据信息且在工程应用上的实用性、可操作...
D-S证据理论组合正是由组合规则与判定规则组成的,Dempster组合规则作为其核心内容将多传感器的信息进行融合达到判定规则的标准,最终得到融合结果。 2、Matlab实现: 先编写了两个函数:DSfusion表示根据组合规则写的融合函数; DSjudg表示根据判定规则编写的决策函数; ...
文章首先介绍了D-S证据理论的基本原理和现有问题,然后详细阐述了改进的决策融合算法,最后通过实验数据和实际案例验证了改进算法的有效性和优越性。 一、引言 D-S证据理论作为一种重要的决策融合方法,在多源信息融合、人工智能等领域得到了广泛的应用。然而,随着应用场景的复杂化和数据量的增长,传统的D-S证据理论在...