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,A2,A3,...,Ai和B1,B2,B3,...,Bj,过程图如下所示: 其中k代表矛盾因...
关键词:D-S证据理论;数据融合;证据冲突;传感器" title="传感器">传感器 0 引言 无论在军事上还是非军事上,多传感器数据融合已经成为全球研究的热点之一。数据融合的重要研究内容之一是融合方法。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...
D-S证据理论的核心是在一个假设空间内,通过对某些证据进行合成以实现信息融合,推理出有用的事实。 (1)假设空间:首先要定义假设空间,一般用字母\Theta来表示,也可以成为是识别框架。 看起来非常抽象,到底是什么意思呢?你可以把它理解成这是一个用来装所有假设命题的容器。比如我们来考虑这样一个简单的情形:有一个...
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...
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 ...
摘要:摘要: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型文献的改进思想,并进行系统条理的分析,为证据理...
其中,Dempster-Shafer(D-S)证据理论作为决策融合的重要方法之一,已经得到了广泛关注。然而,D-S证据理论在处理决策信息时仍存在一些局限性,如对冲突信息的处理不够完善、对证据的独立性和一致性要求过于严格等。因此,本文旨在研究改进D-S证据理论的决策融合算法,以提高决策的准确性和可靠性。 二、D-S证据理论概述 ...
基于D-S证据理论的多类支持向量机融合方法
在ETC 系统中,合法车辆即为识别框架中唯一一个对象,届时,证据理论的基本问题就是从系统中的只读式非接触IC 卡、数码相机和车辆检测器等相关信息出发来进行信息融合,判明车辆的合法可能程度,并且这些相关信息均可作为的证据的载体。D-S 融合模型如图1 所示: ...
基于D-S证据理论的多特征数据融合算法