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,A2,A3,...,Ai和B1,B2,B3,...,Bj,过程图如下所示: 其中k代表矛盾因子,反映了不同证据之...
最初的融合分为3个层次:像素级融合、特征级融合和决策级融合。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...
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...
(一)无法解决证据冲突严重和完全冲突的情况 该识别框架为{Peter,Paul,Mary},基本概率分配函数为m{Peter},m{Paul},m{Mary} 由D-S证据理论的基本概念和组合规则进行解析 可以看出虽然在W1,W2目击中,peter和mary都为0.99,但是存在严重的冲突,造成合成之后的Bel函数值为0,这显然与实际情况不合,更极端的情况如果W1...
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; ...
D-S证据理论是一种基于概率论的决策融合算法,通过将不同来源的证据进行融合,得到一个全局决策结果。它能够处理不确定性和不完全性信息,具有一定的容错性和鲁棒性。然而,传统的D-S证据理论在处理复杂问题时仍存在一些问题,如易陷入局部最优解、计算复杂度大等。 三、改进的D-S证据理论决策融合算法 针对传统D-S证...
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 - ...
证据理论度函数融合子集焦元 基于D-S证据理论的数据融合 1D-S证据理论概述...1 2D-S证据理论的合成...
D-S证据理论是研究数据融合的重要工具[5]。目前D-S证据理论在模式识别[6-7]、图像处理[8-9]等领域已有广泛的应用,但是在审计领域的研究尚不多见。谢盛纹对审计证据的组合进行了研究,但是未给出基本概率分配函数的有效计算方法,也没有给出融合结果的决策规则[10],导致在实际应用中存在一定的困难。本文分析了...
提出一种基于 D-S 证据理论的组合数据融合算法 .先对传感器网络的当前值依据各组数据的标准差进行聚类, 然后对每一类数据组, 用 D-S 证据推理算法进行融合 , 将其结果看成一个虚拟传感器节点数据, 最后通过计算马哈诺比斯距离得出虚拟节点数据向量的异常值, 把它作为加权权重进行加权融合.仿真试验表明:该算法识别...