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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>模擬數(shù)字>如何降低相似度碰撞的證據(jù)融合方法

      如何降低相似度碰撞的證據(jù)融合方法

      2018-12-12 | rar | 0.99 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)相似度碰撞引發(fā)證據(jù)融合結(jié)果錯(cuò)誤的問(wèn)題，提出一種新的證據(jù)融合方法。首先，提取證據(jù)的焦元序列特征并將其轉(zhuǎn)化為排序矩陣以彌補(bǔ)證據(jù)相似度易碰撞的不足；其次，聯(lián)合證據(jù)的排序矩陣和信息熵完成對(duì)證據(jù)權(quán)重的確定；最后，生成歸一化證據(jù)（ MAE）并使用Dempster融合公式將MAE融合n-1次獲得最終的結(jié)果。基于在線的鳶尾花數(shù)據(jù)集對(duì)證據(jù)平均融合方法、余弦相似度證據(jù)融合方法、證據(jù)距離融合方法和證據(jù)信譽(yù)度融合方法進(jìn)行了花類(lèi)型識(shí)別準(zhǔn)確性的F-Score對(duì)比，上述四種方法的F-Score分別為0.84、0.88、0.88和0.88，而所提方法的F-Score為0. 91。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法的決策準(zhǔn)確率更高，融合結(jié)果更加可靠，能為證據(jù)決策提供了有效的解決方案。


      　　證據(jù)理論是由Dempster和Shafer提出的一種有效的不確定性推理方法被廣泛用于最優(yōu)決策、可靠分析、關(guān)系度量、最優(yōu)計(jì)算等領(lǐng)域。然而在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中，由于傳感器的故障或信任函數(shù)模型的不準(zhǔn)確會(huì)導(dǎo)致證據(jù)之間互相沖突，進(jìn)而會(huì)引起融合結(jié)果的反直觀現(xiàn)象。

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