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(jìn)的數(shù)學(xué)理論,是對概率論的進(jìn)一步擴(kuò)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(lǐng)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(dú)特的優(yōu)勢,但是其也有比較顯著的缺點(diǎn)。D_S 組合規(guī)則在組合高沖突證據(jù)時(shí),常常會出現(xiàn)有悖常理、違反直覺的結(jié)論。有關(guān)這方面的研究,已經(jīng)成為當(dāng)前對D_S 研究的一個(gè)熱點(diǎn)。目前現(xiàn)存的對D_S 證據(jù)理論的改進(jìn)方法主要?dú)wI納為以下兩個(gè)方面[5~6并提出了一些改進(jìn)方法:是從修正D_S 組合規(guī)則角度入手,這類方法要是認(rèn)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(shí)表現(xiàn)不好。應(yīng)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(lǐng)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(shí)若證據(jù)沖突較高,就:會主要用證據(jù)的均值進(jìn)行融合。
	
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