D-S证据推理及算法实现.pdf

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1、/116年$$月安徽大学学报!自然科学版#G=L-N@-9/116第/I卷第5期C=J9>+,=B%>.JM-!)<8<=>#=,&/IG=&5]"*证据推理及算法实现夏!阳!陆余良!解放军电子工程学院网络工程教研室"安徽合肥!/0110F#摘!要!]"*证据理论在多源信息数据融合领域得到广泛应用"针对该理论的实现算法也逐渐为人关注$本文首先简要分析了]"*证据推理的基本理论"然后以一具体示例描述了]"*算法的推理过程"最后基于微软最新推出的&G!Y平台"利用H$编程语言实现了]"*证据推理算法$关键

2、词!]"*证据推理%H$编程语言%多源信息中图分类号!Y‘0$$!!文献标识码!%!!文章编号!$111"/$5/"/116#15"11/1"15数据融合是最近发展起来的多源信息处理的新技术"是一个新兴的研究领域$多传感器目标的融合识别是试图将各传感器关于目标属性的不精确&不完全的信息进行融合"产生较单一传感器更精确&更完全的属性估计和判决$目前"研究多源信息数据融合的方法主要有’_+E-;推理&模糊逻辑推理&]"*证据推理以及基于规则的推理等$虽然每种方法都有其优点"但证据推理适合于无先验信息的融合"它以其在不确定性的表示&测量和组合方面的优势

3、得到了广泛的重视"并且能够很好地表示(不确定性)及(无知)等重要概念$算法可以在不同的系统平台下"用不同的编程语言实现$本文首先简要分析了]"*证据推理的基本理论"然后以一具体示例描述了]"*算法的推理过程"最后基于微软最新推出的&G!Y平台"利用H$编程语言实现了]"*证据推理算法$!!O个信$$>息源对命题%的基本可信度分配"N!%#为经过]-NP;8-9合并规则得到的联合的更新基本可信度分配$图$!]"*证据推理融合原理收稿日期!/116"1$"$/

4、作者简介!夏!阳!$2FF4#"男"安徽淮南人"解放军电子工程学院博士研究生&第5期夏!阳!等%]"*证据推理及算法实现/$!!]"*证据推理建立在一个非空集合%上!%称为辨别框架!它是描述构成整个假设空间所有元素的集合!辨别框架要求各元素互相排斥!由%的所有子集构成的幂集记为/%"关于]"*证据推理的相关定义如下定义!!设%为辨别框架!由一完备且互不相容的命题集合组成幂集/%!在其上定义基本信任指派函数#_‘%$%N#%$&&1!$’!%代表辨别框架中任一子集!N#%$表示证据支持命题%发生的程度!N#%$满足如下条件##-$%1%##8$%$

5、8>/4!!定义"!信任函数_-,#%$表示决策者对命题%的总信任度!其定义为4!L8-LPG#8$%%##L$!8>L>8!!]-NP;8-9组合规则%设有基于判别框架上%的两个证据体N$!N/!并分别含有焦元%$!&&&!%>和_/!&&&!_>!它们的组合运算为NcN$?N/!N为组合产生的新的证据体"L*;K(%83$$##8$%#$#L$’#/#K$%Q%#$#L*$#/#K(Q%$3%#$#L*$#/#K($L;K%-*(T表示两个证据体矛盾的程度!]-NP;8-9组合规则的结果根据T值进行归一化!如果Tc$!则表示几个证据体完全矛盾

6、!不能应用]-NP;8-9组合规则!如果Tc1!则不用归一化""!O

7、&IN$#%$c1&/+#)!!!*$c1&6IN+#)!!!!!*$c1&$/N/#)!/!!0!!6*$c1&5N/0/06+#)!!!!!*$c1&0/N+#%$c1&1IN/#%$c1&6N$/0!!然后与第三个信息源的证据体进行]-NP;8-9规则合成!得出的结果如表0所示"//安徽大学学报"自然科学版&第/I卷表0!融合结果表!"#!$!%&!"#!$!$!%&!"#!$!$!%&N/0N/06N$/0!"%&c1&1I!Nc1&6Ic1&$/c1&0/!!"#!%&!!"#!$!%&!!"#!%&!!"#!$!$!%&N0"#!0$

8、!6$!7%&N0N06N0N067c1&2c1&60/c1&$1Ic1&/IIc1&1F/!!"#!$!%&!!"#!$!$!%&!!