基于证据支持矩阵的特征权重融合方法

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1、基于证据支持矩阵的特征权重融合方法摘要:针对证据理论处理高冲突证据得出有悖常理的结论,提出了基于证据支持矩阵特征权重的融合新方法。首先分析影响证据冲突的两个因子,即冲突因子和证据距离;利用这两个因子构造证据支持度矩阵,求出证据支持度矩阵的最大特征值对应的特征向量,该特征向量表征了证据受其他证据总的支持程度的大小,可以作为证据的权重;然后利用证据组合公式进行融合;最后通过实验对比分析表明本文提出的方法是合理有效的。关键词:证据理论,证据距离,冲突因子Abstract:Thispaperproposesanewfusedmethodthatisbasedonwe

2、ightofevidencesupportedmatrixeigenvector.Thetwofactorsthatareconflictcoefficientandevidencedistanceaffectedevidenceconflictareanalyzedfirstly.Matrixsupportedbyevidenceisconstructed,characteristicvectorofthemaxeigenvaluecanbecalculatedastheweightofevidence,indicatingotherevidencessu

3、pportedlevel.Thentheevidenceswithweightarefusedusingformulaofevidencecombinationformula.Themethodisprovedreasonablyandeffectivelythroughcomparedexperiment.Keywords:evidencetheory,evidencedistance,conflictcoefficient1、引言证据理论是由美国Dempster于1987年首先提出的,后来由其学生Shafer进一步完善和发展,所以又称D-S证据理论。证据

4、理论为不确定性信息的处理提供了一个很好的数学工具,广泛应用于故障诊断、目标识别、数据融合等领域【1-3】。证据理论的要素有两个,一个是证据源,另一个是证据组合公式。利用证据理论处理不确定性信息融合时,首先由对象的不确定性信息得到独立的证据源,然后利用证据组合公式将不同的证据融合,得出合理的并且满足一定门限要求的结果。但是证据合成公式在处理高冲突证据时,会得到有悖于常理的结论,为此,许多学者提出了各种改进方法,归纳起来就两类,一类是对证据组合公式的改进,以Yager为代表的对证据组合公式的改进最为著名,其余还有多种多样的改进方法【4-6】;另一类是对证据源的修

5、正,Murphy等人提出了一种对证据源平均的方法,在一定程度上解决了证据冲突的矛盾【7】。本文分析了引起证据冲突的两个因素,一个是组合公式中的冲突因子(内蕴),另一个是证据距离(外在)【8】,其次导出如何用这个两个因素度量证据冲突程度的大小,进而利用这两个因素来修正带冲突的证据源,再利用证据组合公式进行融合,并和文献[4]和文献[9]对比分析,通过实验分析验证了本文方法的优越性。2、DS理论基本概念假设是一个辨识框架,定义在幂集上的一个映射,对于,满足,则称该映射是定义在辨识框架下的一个基本概率指派函数,其数学意义反映了证据对辨识框架中的子集的支持程度,记为

6、,如果,则称为焦元。假设是定义在辨识框架下的两个不同的证据,其组合公式如下:(1)其中,称为证据的冲突因子,的大小表征了证据之间的冲突程度。3、证据冲突程度的度量引起证据冲突有两个主要原因。第一,辨识框架的完整性。即辨识框架如果不能完全描述所有的元素,那么证据就会出现高度的冲突;第二,证据体本身的原因,包括获得证据信息的传感器的本身的缺陷(例如准确度不高,精度达不到要求)和周围环境的干扰。在证据组合公式中,是衡量证据冲突程度大小的一个物理量。当时,即证据出现绝对的高冲突,证据组合公式失效。Zadeh给出了一个典型的医生给病人看病的例子【10】。M=脑膜炎,C

7、=脑震荡,T=脑肿瘤,两个医生和分别对病人诊断:,;,。利用DS组合公式得,而,结果显然有悖于常理,此时冲突因子,反映出证据间存在强烈的高冲突,这是合理的。设辨识框架,经计算可得到冲突因子,反映出证据间存在较大的冲突,这显然是错误的。通过以上可知,冲突因子仍然是衡量证据冲突程度大小的因素,但不是所有的冲突因子很大,都能表明证据存在比较大的冲突。冲突因子实际上就是证据组合后分配给空集的概率指派函数,它反映了证据焦元之间的互斥性(非包容性),这是引起证据冲突的内在的因素。冲突因子不能完全描述证据的冲突程度,许多学者都提出了自己的描述证据冲突程度的方法。这里引用2

8、001年Jousselme,Grenier和Boss

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