基于相关系数与相关距离的证据合成方法

计算技术与自动化 / 2018年03月29日 16:09

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魏永超 �k��

摘要:针对传统DempsterShafer证据合成方法合成冲突证据时,会出现相悖的结论的问题,提出了基于相关系数与相关距离的冲突证据合成方法。方法利用证据冲突信息,通过相关系数与相关距离得到证据距离,距离表征证据的冲突程度,并进一步计算得到权重系数,根据权重系数对证据进行重新概率分配后,完成证据预处理过程,最后用改进的合成规则,完成再分配证据的合成。具体的证据实证验证了算法在合成冲突证据方法具有最优结果,且和推理一致,可以很好的用于证据合成。

关键词:证据合成;冲突;权重;相关系数;相关距离

中图分类号:TP274文献标识码:ADOI:10.3969/j.issn.10036199.2017.01.007

1引言

DempsterShafer理论也称为信度函数或证据理论,通常简称为DS理论。DempsterShafer(D-S)理论作为不确定知识信息融合中的推理方法之一,较之其它方法,由于在问题的未知性和不确定性把握优势,在模式识别、信息融合和决策分析等领域[1-3]得到广泛应用。Zadeh 发现DS的标准化过程导致推理出现悖论结果[4],因此如何解决冲突证据的合成,成为DS理论研究的重要问题之一,目前还没有可以接受的通用解决方案,许多学者针对高冲突证据信息融合提出了各自的解决方案[5-8]。目前高冲突证据合成解决方案通常分为两类:引入新的组合规则;对证据进行预处理后再进行融合。

本文结合证据预处理和新组合规则的方法,解决冲突证据合成问题。文章首先构建证据向量,通过相关系数与相关距离得到证据距离,利用证据距离计算证据权重,并对证据向量进行预处理,解决冲突证据问题,再进一步利用改进的组合规则对新的证据进行合成。

2证据理论

DS理论满足交换律和结合律,具有良好的数学特性,可方便用于多个证据合成[9]。DS证据组合规则定义如公式1所示。

m(A)=11-k∑∩Aj=A∏1≤i≤Nmi(Ai)forA≠Φm(Φ)=0(1)

其中,m(A) 为事件A 的概率权值,表示事件A 的支持程度,A也可稱为焦元。k 为冲突因子,表示证据间的冲突或其耦合程度。

k=∑∩Aj=Φ∏1≤i≤Nmi(Ai)(2)

k 是平衡系数,用来衡量各证据间冲突程度。k为1,则不能使用合成规则。k →1 ,表示高冲突证据,DS合成规则的正则化处理,会出现与推理相违悖的结果。

例有三组证据,概率分布为:

E1:m1(A)=0.95,m1(B)= 0.01,m1(C) = 0.04;

E2: m2(A)=0, m1(B)= 0.01, m1(C) = 0.99;

E3: m3(A)=0.9, m1(B)= 0, m1(C) = 0.1。

DS的合成结果为:

k=0.999, m(A)=0,m(B)= 0,m(C) = 1.

证据E1和E3高概率支持命题A,但证据E2对命题A的支持度为零,导致合成结果对命题A的可信度为0,而从命题推理结果来看,命题A应该是正确结果,合成结果却支持命题C,冲突证据使得传统DS合成规则失效。一个支持度极低的焦元却在组合后, 获得最大的支持度,计算结果有悖常理。DS合成规则对所有的证据分配相同的权重,合成结果是高支持度命题。

2改进合成理论

冲突是指两个焦元的交集为空,DS合成规则中为了保持归一性,放弃了冲突信息,对所有证据分配相同的权重。如何提取冲突信息并加入组合规则,是解决冲突合成的根本。实际应用中,不是所有信息都是可靠的,可以对高可靠性证据赋予较大的权重,对于可靠性低的证据赋予较低权重,是高冲突证据合成中证据预处理的核心。然而,如何判断证据的可靠性,如何合理分配权重是算法要解决。

计算技术与自动化2017年3月

第36卷第1期魏永超:基于相关系数与相关距离的证据合成方法

2.1相关系数

相关系数是衡量随机量a与b相关程度的一种方法,相关系数的定义如公式3。

综合实例分析,本文算法可以很好地合成冲突证据和正常证据,合成结果合理。冲突证据合成中,本文算法效果最优,孙全算法其次,其它算法无法合成出正确结果。正常证据合成中,传统DS算法具有最好的结果,本文算法其次,Yager算法最差。综合性能,本文最优,且具有很好的通用性。

4结束语

多源信息融合是目前研究的热点,对着信息来源的增多,证据间的冲突是需要解决的问题。针对传统DS合成无法合成冲突证据的问题,提出了证据预处理与新合成规则的方法。算法利用相关系数与相关距离构建证据向量距离,并转换为证据权重后对证据概率进行重新分配,降低了证据冲突程度,并利用新的合成规则完成了最终合成。数据合成实验证明算法可以很好解决冲突证据合成问题,并提高合成结果的合理性与鲁棒性,得到理想的决策,符合实际应用。

参考文献

[1]YANG J B,SINGH M G.An evidential reasoning approach for multipleattributed decision making wit h uncertainty [J]. IEEE Trans. on System, Man and Cybernetics, 2004, 34 (1):1-18.

[2]SMARANDACHE F,DEZERT J. Four versions of t he proportional conflict redistribution rules of combination in information fusion [J] .Information Fusion,2004 ,41 (3) :386-395.

[3]YANG J,SEN P.A general multi level evaluation process for hybrid MADM with uncertainty [J]. IEEE Trans. on System, Man and Cybernetics, 2006, 36 (10) :1458-1473.

[4]ZADEH LA. Review of books: A mathematical theory of evidence[J]. AI Magazine,1984,5(3):81-83.

[5]郭華伟,施文康,邓勇,等.证据冲突:丢弃,发现或化解?[J].系统工程与电子技术,2007,29(6):890-898.

[6]陈一雷,王俊杰.一种DS证据推理的改进方法[J].系统仿真学报,2004,16(1):28-30

[7]LIU W.Analyzing the degree of conflict among belief functions[J] . Artificial Intelligence, 2006 ,170 (11) :909-924.

[8]魏永超.基于KL距离的改进DS证据合成方法[J].电讯技术,2011,51(1):27-30.

[9]刘同明,夏祖勋,解洪成.数据融合技术及其应用[M].北京:国防工业出版社,1998,第1版:20-160.

[10]李弼程,王波,魏俊,等. 一种有效的证据理论合成公式[J]. 数据采集与处理,2002,17(1):33-36.

[11]YAGER R R. On the dempstershafer framework and new combination rules [J] .Information Sciences,1987,41:93-137.

[12]孙全,叶秀清,顾伟康. 一种新的基于证据理论的合成公式[J].电子学报. 2000 (8) :117-119.

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