一种基于非封闭识别框架的改进证据推理方法
王程1
王睿1
王海平2
1.空军工程大学,导弹学院,陕西,三原,7138002.空军95876部队,甘肃,山丹,734100
摘要：在证据融合推理时,由于系统中出现未知新命题和传感器收集的证据不可靠,使得Dempster组合规则不适用于冲突证据组合.为了有效地处理冲突证据,提出一种基于非封闭识别框架的改进证据推理方法.首先在封闭识别框架内增加一个表示新命题的集合,将封闭识别框架扩展为非封闭识别框架,给出新命题基本概率指派的赋值方法,然后给出非封闭识别框架下焦元的组合规则.在非封闭识别框架下,依据冲突焦元本身基本概率指派以及证据的可信度信息,将局部冲突在涉及冲突的焦元之间分配,最后通过实例结果表明,与封闭识别框架下的 Dempster组合规则结果相比,该方法可以有效识别出新命题.非封闭识别框架下的改进证据推理方法,可以通过在非封闭识别框架下,对新命题与已知证据及已知证据之间的两类冲突信息在局部分配,使最终证据推理结果向合理方向聚焦.
关键词：证据理论非封闭识别框架冲突证据
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(60773209)
论文发表日期：2009-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 74-78 )
英文信息