冲突证据合成规则的研究

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1、中北大学2008届本科毕业论文1引言1.1课题的目的与意义随着科学技术的飞速发展，无论在军事上，还是在非军事领域，数据融合技术已经成为全球的研究热点之一，因为使用信息融合技术合成后的信息比单一的信息进行判决和决策更可靠、更准确[1,2,3]。从军事应用的角度，数据融合被定义为：把来自多个传感器和信息源的数据和信息加以校准、状态估计、身份识别，以及对战场态势和威胁的综合评估[4]，如：目标检测、识别、跟踪以及态势评估与决策分析等；从非军事应用的角度来说，数据融合是对多个传感器和信息源所提供的关于某一环境特征的不完整信息加以综合，以形成

2、相对完整、一致的感知描述，从而实现更加准确的识别和判断功能[5]，如：机器人导航、故障诊断、数字图象处理、字体识别、决策分析等。D-S证据理论源于六十年代Dempster[1]在多值映射方面的工作，在其原始的表达形式中，把证据的信任函数与概率的上下值相联系，从而提供了一个构造不确定推理模型的一般框架。到七十年代中期，Shafer[2]对Dempster的理论进行了扩充，在此基础上形成了处理不确定信息的证据理论。其建立了命题和集合之间的一一对应，把命题的不确定性问题转化为集合的不确定性问题，满足比概率论弱的情况，实际是对概率论的扩展[

3、3]。其通过引入信任函数，很好地表示了“不确定性”、“未知不明”等认知方面的重要概念，成为一种很有前途的证据推理方法。在许多应用领域中[4,5,6]，如目标识别、军事指挥、医学诊断、故障诊断和投资决策等，人们越来越多地考虑信息的融合问题，即如何利用来自多个信息源的信息，多个专家的意见、多方面的因素来完成问题的求解。利用信息融合技术进行判决或决策的好处是显而易见的，因为合成后的信息会比单一信息更可靠、更准确、更及时。然而问题在于我们所能获得的信息常常是不确定的，造成这种不确定性的原因，既有客观因素又有人为因素。信息具有的随机性、模糊性

4、会造成其不确定性，同时，信息可能是错误的、不相关的、不完备的、不可靠的、近似的也会造成其不确定性，这些都是导致信息具有不确定性的客观因素；另外，人为因素也会造成信息的不确定性，如人的感情因素、认知心理上的差异等等。因此，信息融合技术不可避免地要解决如何处理不确定性信息的问题。D-S第46页共46页中北大学2008届本科毕业论文证据理论作为一种不确定性的推理方法，为不确定信息的表达和合成提供了自然而强有力的方法，因而在不确定推理和信息融合中获得了广泛的应用[7,8,9]。但是在证据理论的实际应用中，常常会面临各种不确定的冲突信息，而当

5、参与合成的证据间具有较大的不一致性或冲突时，D-S证据合成方法就不能使用或得出与事实相悖的结果。然而在许多证据推理的数据融合系统（如军事指挥系统、机器人系统等）中是不允许这种情况出现的，否则会造成系统的错误决策。这一局限性成为制约D-S证据理论进一步推广的主要问题，所以基于冲突证据的合成方法的研究和改进是一个亟待解决的问题。虽然有许多学者对冲突证据的合成方法进行了研究，但文献报道的相关研究只是各个侧面的研究，还没有形成系统化的冲突证据合成的理论体系[10]。本课题的目的是通过对D-S证据理论以及冲突证据合成方法的研究，形成既能有效合

6、成冲突的证据，又保持原证据理论优越性系统化的冲突证据合成规则，且具有良好的适用性。进一步为D-S证据理论的研究提供新的内容和方法，提高使用冲突证据进行推理决策系统的工作能力，所以本课题的研究具有重要的理论价值和学术意义。1.2国内外研究现状为了解决冲突证据的合成问题，不少学者对其进行了研究，并提出了许多解决方法。第一种方法是对D-S合成规则的改进，从根本上来说主要存在两类方法：一类是在证据完全可靠为前提的条件下，Smets提出的可传递置信模型[11]。他认为导致冲突证据合成结果不合理的主要原因是由于在未知环境中不可能得到一个有穷且完

7、备的识别框架，因此必然存在着一些人们无法判断其真假的未知命题，而冲突部分正是由这些未知命题造成的。将冲突部分分配给空集，即可能的新命题，这就是Smets提出的解决高冲突证据的可传递置信模型方法。该改进方法保持了原方法的优点，但是在实际中证据完全可靠的条件不易满足。一类是在证据不完全可靠为前提的条件下，Yager[12]提出了取消正则化过程，其基本思想是：既然人们并不真正知道冲突部分的情况，那么就让它分配在中，而不象原来那样分配在第46页共46页中北大学2008届本科毕业论文中的子集上。此方法虽然能合成高冲突的证据，但是该方法过于保守

8、，认为冲突的证据无法提供任何有用的信息，对证据的扰动过于敏感，大大增加了推理的不确定性，且在证据多于两个时，无法获得合理的结果，且具有一票否决的缺点。平均法[13]将合成规则化为简单的平均运算，它没有区分冲突信息和无冲突信息，而且丧失