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...
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...
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...
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...
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 ...
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...
而具体的D-S证据合成思想就是,如果我要计算“张三偷猪“的融合后概率 m_1 \oplus m_2(张三偷猪) ,只要把这两个人证人给出的证词中,使得交集为张三偷猪的两者mass函数值进行相乘,并把所有能构成交集为张三偷猪的上述mass函数乘积相加,再归一化就可以了。听起来有点绕口,等下我们看个案例就知道了。
证据理论在多分类器融合、不确定性推理、专家意见综合、多准则决策、模式识别、综合诊断等领域中都得到了较好的应用。 证据理论基于人们对客观世界的认识,根据人们掌握的证据和知识,对不确定性事件给出不确定性度量。这样做使得不确定性度量更切近人们的习惯,易于使用。
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...
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...