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基于证据可信度的D_S证据理论合成规则_曹晓军
证据处理在信息融合方面有广泛的应用， 本算法致力于解决 智 能 交通 视 频 监控 中 的 车辆 跟 踪 与目 标 识 别。经 典 的 Dempster 合成规则具有优良的信息聚焦性能， 可以使合成结果的不确定性明显降低， 但是在利用证据理论中的合成方法进行数据融合时， 如果参与合成的证据间具有较大的不一致性或冲突，则证据合成方法不能使用或得出明显不合理的结果，引起错误决策。冲突证据合成一直是证据理论所关注的焦点问题之一，许多学者在这方面进行了不少有益的探索。Smets 在证据完全可靠的前提下提出了可传递置信模型， 该方法保持了原方法的优点，但是在实际中证据完全可靠的条件不易满足。Yager 在证据不完全可靠的前提下，提出了取消正则化过程，此方法虽然能合成高冲突的证据，但是过于保守，认为冲突的证据无法提供任何有用的信息，对证据的扰动过于敏感，大大增加了推理的不稳定性，且在证据多于两个时，很难获得合理的结果，并具有一票否决的缺点。平均法没有区分冲突信息和无冲突信息。Lefevre 定义了一个与涉及冲突焦元的基本信任分配值成正比的加权因子， 有利于决策，但在高冲突时所承担的风险较大。Murphy 提出了修改模型而不改变证据合成规则的方法， 该规则可以处理冲突证据，且收敛速度较快，但是只是将多组证据进行简单的平均，没考虑各个证据之间的相关性。张兵等提出了一种加权平均的合成规则，但运算量大且计算复杂。
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