针对Dempster方法在合成高度冲突的证据时结果与直观结论相悖的问题,提出了一种基于支持度的改进证据合成方法。首先根据证据之间的相似性程度判断是否存在证据冲突,对于总数在3条以上且存在冲突的证据组合,应用各证据的支持矩阵,通过...针对Dempster方法在合成高度冲突的证据时结果与直观结论相悖的问题,提出了一种基于支持度的改进证据合成方法。首先根据证据之间的相似性程度判断是否存在证据冲突,对于总数在3条以上且存在冲突的证据组合,应用各证据的支持矩阵,通过其最大特征值对应的特征向量导出各证据的支持度系数,由此对基本概率分配(basic probability assignation,BPA)函数进行转化,再采用Dempster方法进行合成。仿真计算结果表明,该方法能有效处理冲突证据组合,克服了一票否决问题,相对于其它几种典型改进算法具有更快的识别速度,能进一步减小识别结果的不确定性,并保留了Dempster方法满足交换律、结合律的良好特性。展开更多
文摘针对Dempster方法在合成高度冲突的证据时结果与直观结论相悖的问题,提出了一种基于支持度的改进证据合成方法。首先根据证据之间的相似性程度判断是否存在证据冲突,对于总数在3条以上且存在冲突的证据组合,应用各证据的支持矩阵,通过其最大特征值对应的特征向量导出各证据的支持度系数,由此对基本概率分配(basic probability assignation,BPA)函数进行转化,再采用Dempster方法进行合成。仿真计算结果表明,该方法能有效处理冲突证据组合,克服了一票否决问题,相对于其它几种典型改进算法具有更快的识别速度,能进一步减小识别结果的不确定性,并保留了Dempster方法满足交换律、结合律的良好特性。
