基于信息熵测度的冲突证据合成方法-论文.pdf

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1、第31卷第9期计算机应用研究V01．31No．92014年9月ApplicationResearchofComputersSep．2014基于信息熵测度的冲突证据合成方法术王俊松，郝永生(1．南京信息职业技术学院计算机与软件学院，南京210023；2．南京信息工程大学网络信息中心，南京210044)摘要：为了有效解决冲突证据的融合问题，在计算证据空间冲突向量的基础上，提出了一种基于信息熵测度的冲突证据合成方法。首先计算证据的信息熵获得该证据引起不确定性的度量，用信息熵计算证据空间赋予该证据的信任度，再用获得的信任度对数据

2、模型进行加权处理，最后对处理后的证据运用D—S合成规则获得结果。实验表明该算法有效解决了冲突证据的合成问题，识别精度高、收敛速度快。关键词：证据理论；冲突证据；信息熵；合成规则中图分类号：TP391文献标志码：A文章编号：1001-3695(2014)09—2629．03doi：10．3969／j．issn．1001-3695．2014．09．016ConflictevidencecombinationmethodbasedoninformationentropyWANGJun—song，HAOYong—sheng(1．

3、SchoolofComputer＆Software，NanjingCollegeofInformationTechnology，Nang210023，China；2．NetworkInformationCenter，Nan．ringUniversityofInformationScience&Technology，Nanjing210044，China)Abstract：Inordertoresolvetheproblemoffusionofconflictevidence，basedonevidencespacecon

4、flictvector，thispaperputforwardakindofconflictevidencecombinationmethodbasedoninformationentropy．Itfirstcalculatedinformationentropytoobtainthemeasurementofuncertaintv．andthencalculatedtheevidence’Sconfidencefromevidencespaceusinginforma．tionentropy，thenusedconfi

5、dencetoanalyzethedatamodelofweightedprocessing．Finally，itusedtheprocessedevidencestheD-Sevidencesynthesisrulestogetresults．Experimentsshowthatthealgorithmcaneffectivelysolvetheproblemofconflictevidencesynthesis，havehighaccuracyandconvergencespeed．Keywords：evidenc

6、etheory；conflictevidence；informationentropy；combinationrules在多传感器的信息融合领域，信息具有某种程度的不确定[0，1](2为0的幂集)满足m()=0且∑aCOm(a)=1，则性，而融合系统需要对这些不确定性信息进行处理，以完成目称m为识别框架0上的基本可信度指派。标识别和决策分析I2』。目前解决不确定问题推理的成果主定义2设Bel。和Bel：是同一识别框架0上的两个信度要包括贝叶斯推理、贝叶斯网络、模糊逻辑推理、粗糙集理函数，m。、m分别是其对应的基本可信度分

7、配，焦元分别为论和D—s证据理论等。D-S证据理论以其在不确定性问A1，A2，⋯，和l，B2，⋯，B，设K=∑An：ml(A)，n2(曰，)，题的表示、度量和融合等方面的优势，在目标识别、决策分析和那么由式(1)定义的函数m：2o一[0，1]是合成后的可信度信息融合等不确定性推理和判决领域得到了广泛的指派。应用’]。fOADempster合成规则是D—S证据理论的核心，在不严重冲突1【1』4≠情况下系统利用合成规则可以获得对目标的确切识别。但一K⋯～Zadeh发现，当证据之间存在严重冲突时，合成的结果出现1．2冲突证据悖

8、论。国内外学者针对冲突证据的融合提出多种解决方案，从例1Zadeh反例。假设有两组证据E和，它们的基本修正合成规则和证据模型两个方面，将冲突概率在识别框架中可信度指派为重新分配，以降低冲突证据对融合结果的影响¨j。本文将El：l(A)=0．99，ml()=O．0l，ml(c)=0信息熵引入信息融合过程，用信息熵来度量