[发明专利]多证据源冲突的组合度量方法

说明书

技术领域

本发明属于多源信息融合技术领域，涉及一种多证据源冲突的组合度量方法。

背景技术

在多源信息融合过程中，不同的证据理论适用于不同的证据冲突范围。证据理论在处理证据冲突程度不适合自己的证据源时，会产生有悖常理的结果，所以对多个证据源间冲突程度的定量分析就显得尤为重要。

在现有的各种证据冲突度量方法中，Shafer冲突度量方法的思路最为直观，使用最为普遍。但近几年来，一些学者陆续发现了Shafer冲突度量方法的不完善之处，即当证据源间存在潜在冲突时，也就是两个证据源间交集不为空时，Shafer冲突度量方法结果不合理。为了解决该问题，在以往的研究过程中，研究人员提出了一些新的冲突度量方法，这些方法有Jousselme等人提出的证据间距离，王壮提出的证据间距离以及陈一雷提出的证据间距离等。这些方法都采用证据间距离作为冲突度量，证据间距离可以用来表示证据间的相似程度，证据间距离越小表明证据越相似，证据间距离越大表明证据差异越大。但是，采用证据间距离度量冲突程度时，不能准确度量证据源在差异过大条件下的冲突值。因此，人们尝试在Shafer冲突度量方法的基础上进行改进，改进的方法有张昌芳的冲突度量方法和贾宇平的冲突度量方法等，其中张昌芳的方法计算结果和贾宇平的方法计算结果相同；此外，还有Peng等人的冲突度量方法，该方法在Guo等人提出的方法的基础上做了改进；Liu的方法是把赌博信度距离和Shafer冲突度量方法结合，它的提出是建立在Smets提出的方法基础上；再者还有Liu和Cheng的冲突度量方法。

现有的冲突度量方法各有其优缺点，对于不同的证据源会产生不同的计算效果，针对该问题提出的发明能够突出冲突值的有效性，以便于获得更准确的冲突值。

发明内容

本发明的目的是提供一种多证据源冲突的组合度量方法，能够突出冲突值的有效性，获取更准确的冲突值。

本发明所采用的技术方案是，多证据源冲突的组合度量方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、选择并分析四种常用的冲突度量方法：

典型的冲突度量方法：是Shafer中的证据组合规则中的冲突度量方法，具体算法如下：

K=m⊕(Φ)=ΣB∩C=Φm1(B)m2(C)---(1)]]>

其中，m₁(B)和m₂(C)分别是两组证据源的基本概率赋值函数，当K＝1时为完全冲突，此时Dempster组合规则无定义，K＝0时表示没有冲突，当0＜K＜1时为非完全冲突；

赌博信度距离：辨识框架Θ上性质不同的两个证据源的基本概率赋值函数分别为m₁和m₂，m₁和m₂对应的Pignistic概率函数为和赌博信度距离如下：