证据理论与神经网络的结合 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...
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...
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...
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、最小值相关联构造了不确定推理模型的一般框架,此后,Sharer又在此基础...
一.D-S证据理论引入 诞生: D-S证据理论的诞生: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年起连续发表一系列论文,标志着证据理论的正式诞生。 形成: 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...
为了验证改进的决策融合算法的有效性和优越性,本文进行了实验数据分析和实际案例分析。 1.实验数据分析:通过模拟多源信息融合场景,对比改进前后的D-S证据理论在信息冗余、计算复杂度和融合精度等方面的性能表现。实验结果表明,改进后的算法在去除信息冗余、降低计算复杂度和提高融合精度方面具有显著优势。 2.实际案例分析...
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 - ...
多传感器信息融合利器——D—S证据理论初探
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...
刘永安等:信息融合的D-S证据理论综述627的基本可信度分配值、可信度;再根据Dempster合成规则计算所有证据联合作用下的基本可信度分配值、可信度;最后按照一定的判决规则选择可信度最大的假设作为融合结果.文献[63指出,在电子部件故障诊断领域,肛S方法作为不确定性推理算法具有独特的优势.通过测试电路中被诊断元件的温度...