基于证据距离和不确定度的冲突数据融合算法

摘要：

Dempster-Shafer证据理论广泛应用于信息融合的许多领域.但是,当使用证据理论对高度冲突的数据进行融合时,此时会出现有违常理的结果.为了解决冲突数据融合的问题,提出了一种基于证据距离和不确定度的冲突数据融合方法.通过证据距离计算证据之间的相对距离,将证据分为两种类别:可信证据和不可信证据.再应用新提出的信度熵对证据不确定度进行度量,对每个证据分配相应的权重,再根据权重对每个证据的基本信度值进行修正,再运用Dempster融合规则对修正后的信度进行组合得到最终全局信度值.通过算例实验,与其他几种经典的数据融合算法进行对比,仿真结果证明算法能够有效地解决数据冲突的问题.

关键词：证据理论、冲突、信度熵、证据距离

所属期刊栏目：54

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：重庆市"121"科技支撑示范工程2012jcsf-jfzhX0004

在线出版日期：2018-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：54-58,104