[发明专利]一种证据理论中低相似度碰撞的冲突证据管理方法

摘要

一种证据理论中低相似度碰撞的冲突证据管理方法，对辨识框架的所有子集排序，子集数量记为P，然后由辨识框架生成若干个证据，每个证据包括至少一个焦元，在证据生成后，依次对证据进行焦元序列生成阶段和证据权重分配阶段；焦元序列生成阶段包括生成扩展证据、生成排序证据和生成排序矩阵三步；证据权重分配阶段包括计算排序差矩阵、计算排序因子及排序数、计算证据相似度与支持度、计算证据信誉度、计算证据联合支持度和求证据权重等几个步骤。本发明能对证据集合中的每一个证据进行更好的权重分配，降低冲突证据的权重分配比例，减小其对融合结果的影响，从而提升决策系统活判断系统的抗噪声能力。

主权项

一种证据理论中低相似度碰撞的冲突证据管理方法，对辨识框架的所有子集排序，子集数量记为p，然后由辨识框架生成若干个证据，每个证据包括至少一个焦元，其特征在于：在证据生成后，依次对证据进行焦元序列生成阶段和证据权重分配阶段；所述焦元序列生成阶段包括以下步骤：步骤S1、对每个证据进行扩展生成扩展证据，扩展的方法为：在辨识框架的p个子集中，把每个不包含于该证据的子集添加到该证据中，形成若干个新的焦元，每个新的焦元对应的概率记为0，记录每个焦元在扩展证据中的位置i；步骤S2、将扩展证据中的所有焦元按对应的概率从大到小排序生成排序证据，记录每个焦元在排序证据中的位置j；步骤S3、生成p阶矩阵，称为排序矩阵，排序矩阵中每个焦元对应一个(i，j)坐标，该坐标处的矩阵元素值为1，没有焦元对应的矩阵元素值为0；所述权重分配阶段包括以下步骤：步骤N1、提取一个证据的排序矩阵记为焦点排序矩阵，然后计算余下所有证据的排序矩阵的平均矩阵，之后计算焦点排序矩阵与平均矩阵的差计为该证据的排序差矩阵，并将排序差矩阵的二阶范式的值计为排序范数；步骤N2、对所有证据执行步骤N1；步骤N3、对每个证据的排序差矩阵，计算自然对数e的负排序范数次方，计为排序因子，并计算该证据的排序因子占所有证据排序因子和的比重，以比重值乘以证据个数，得到结果计为排序数；步骤N4、计算每个证据与其它证据的相似度并求和，记为该证据的支持度；步骤N5、计算每个证据的支持度占所有证据支持度之和的比重，记为该证据的信誉度；步骤N6、计算每个证据的信誉度与排序数的积，记为该证据的联合支持度；步骤N7、计算每个证据的联合支持度占所有证据联合支持的之和的比重，记为该证据的权重。