基于向量相似度的新的证据推理方法.pdf

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1、总第308期计算机与数字工程Vo1．43NO．62015年第6期Computer＆DigitalEngineering1O01基于向量相似度的新的证据推理方法陶李关欣孙贵东(海军航空工程学院烟台264001)摘要D-S证据理论在信息融合领域有着广泛的应用，但有时在应用过程中会遇到一些与人的逻辑思维不相符的情况，尤其是在证据高度冲突的情况下，针对这一问题论文提出了一种基于向量相似度的证据组合方法。该方法通过向量相似度定义了证据可信度并以此生成证据权重，基于所获权重对冲突因子进行分配，最后结合D-S组合规则完成证据推理。算例分析表明新方法能有效处理几种常见的悖论与证据高度冲突的情况。关键词信

2、息融合；证据理论；冲突；可信度；向量相似度中图分类号TN959；TN957DOI：10．3969／j．issnl672—9722．2015．06．015NewEvidenceReasoningMethodBasedonVectorSimilarityTAOLiGUANXinSUNGuidong(NavalAeronauticalEngineeringAcademy，Yantai264001)AbstractDempster-ShaferevidencetheoryiSwidelyusedinthefieldofdecision-levelinformationfusion．Butsome

3、—timessomesituationwhichisnotconsistentwithpeople’Slogicthinkingisencounteredintheapplicationprocess，especiallyinthecaseofhighlyconflictevidence．Akindofevidencecombinationmethodisputforwardbasedonvectorsimilarityinor—dertosolvethisproblem．Thismethoddefinestheevidencereliabilitybyvectorsimilaritya

4、ndgeneratestheweightofevi—dencebasedontheweightofevidenceconflictiSdistributed．Intheend，theD-SevidencecombinationrulesarecombinedtOcompletetheevidencereasoning．Theexamplesshowthatthenewmethodcanefficientlysolvetheparadoxofseveralcom—mortandhighlyconflictevidence．KeyWordsinformationfusion，evidence

5、theory，conflict，reliability，vectorsimilarityClassNumberTN959；TN957应用。1引言但是D-S证据理论本身存在局限性，比如该理D-S证据理论起源于1967年，由Dempster提论只适合于证据间无冲突的情况或者低冲突的情出[1]，之后由Shafer对其进行了完善[引。证据理论况，对于高冲突的情况会得出与事实或者人的认知是一种对客观现象不确定性的描述，在对客观现象不相符的结果，为了继续完善证据理论，国内外专进行度量时，它用信任函数取代了概率函数，当约束家学者提出很多可行的解决方案，总体上可以分为限制为严格的概率时，它就进而成为了概

6、率论_3]。两类：一是对基本概率指派(BasicProbabilityAs—证据理论很好的把“不确定”和“不知道”等重signment，BPA)进行修改；二是基于修改Demp—要概念清楚地区分开来，表达灵活，推理简洁，接近ster组合规则方法。综合考虑比较国内外的主要人类的逻辑思维习惯，所以从一出现就受到了很大改进方法，本文提出了一种新的组合规则：首先对的关注，特别是近十年，对证据理论的研究更加火冲突证据进行预处理，然后将局部冲突在局部按比热，目前在目标识别以及跟踪、数字图像处理、故障例分配，对一致证据和冲突证据都有很好的适应诊断、机器人导航、经济决策等方面都有很广泛的性。收稿日期：20

7、14年12月13日，修回日期：2015年1月29日作者简介：陶李，男，硕士研究生，研究方向：目标融合、智能识别。关欣，女，博士，教授，研究方向：人工智能。孙贵东，男，硕士研究生，研究方向：人工智能。陶李等：基于向量相似度的新的证据推理方法第43卷冲突的处理显得十分保守，而且随着冲突证据的增2基础知识多，对整体的信任分配值会越来越大，也无法彻在证据理论中，我们把研究对象各种情况组成底解决“一票否决”问题。的空间叫做识别框架@一{，。，