資料介紹
隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,數(shù)據(jù)融合也隨之發(fā)展起來、,證據(jù)理論是1967 年由Dempster 提出,并有Shafer改進的數(shù)學理論,是對概率論的進一步擴充,適用于專家系統(tǒng)、人工智能、模式識別和系統(tǒng)決策等重要領域。他在物聯(lián)網(wǎng)方面的雖然D_S 證據(jù)理論在不確定信息的表示和融合有其獨特的優(yōu)勢,但是其也有比較顯著的缺點。D_S 組合規(guī)則在組合高沖突證據(jù)時,常常會出現(xiàn)有悖常理、違反直覺的結論。有關這方面的研究,已經(jīng)成為當前對D_S 研究的一個熱點。目前現(xiàn)存的對D_S 證據(jù)理論的改進方法主要歸I納為以下兩個方面[5~6并提出了一些改進方法:是從修正D_S 組合規(guī)則角度入手,這類方法要是認為D_S 組合規(guī)則的歸一化系數(shù)在遇到高度沖突證據(jù)源時表現(xiàn)不好。應該修正融合規(guī)則,如Yager提出的去掉歸一化因子1/( 1-k ),并將k 在合成后被賦給m (X),將沖突分解給了未知領域,降低孫全定義了證據(jù)的可信度8,在了證據(jù)間的沖突。融合時若證據(jù)沖突較高,就:會主要用證據(jù)的均值進行融合。
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