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...
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。
证据理论自1976年美国学者G.Shafer发表了著作《证据的数学理论》以来,在理论上取得了很大的发展,在应用上也取得了丰富的成果。 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...
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...
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 ...
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 ...
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...
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...
D-S证据理论在信息融合中的应用研究
基本概念 D-S理论中包含辨识框架、基本概率分配、信度函数和似然函数等概念。辨识框架定义了一个非空集合，包含两两互斥事件。基本概率分配是一个在幂集上的映射，满足特定条件。信度函数表示对事件的置信度支持水平，似然函数表示对事件的似然程度。Dempster组合规则用于数据融合。简单例子 假设某事件在不同...