魏永超 ?k??

摘要：針對傳統(tǒng)DempsterShafer證據(jù)合成方法合成沖突證據(jù)時，會出現(xiàn)相悖的結(jié)論的問題，提出了基于相關(guān)系數(shù)與相關(guān)距離的沖突證據(jù)合成方法。方法利用證據(jù)沖突信息，通過相關(guān)系數(shù)與相關(guān)距離得到證據(jù)距離，距離表征證據(jù)的沖突程度，并進一步計算得到權(quán)重系數(shù)，根據(jù)權(quán)重系數(shù)對證據(jù)進行重新概率分配后，完成證據(jù)預(yù)處理過程，最后用改進的合成規(guī)則，完成再分配證據(jù)的合成。具體的證據(jù)實證驗證了算法在合成沖突證據(jù)方法具有最優(yōu)結(jié)果，且和推理一致，可以很好的用于證據(jù)合成。

關(guān)鍵詞：證據(jù)合成；沖突；權(quán)重；相關(guān)系數(shù)；相關(guān)距離

中圖分類號：TP274文獻標識碼：ADOI：10.3969/j.issn.10036199.2017.01.007

1引言

DempsterShafer理論也稱為信度函數(shù)或證據(jù)理論，通常簡稱為DS理論。DempsterShafer（D-S）理論作為不確定知識信息融合中的推理方法之一，較之其它方法，由于在問題的未知性和不確定性把握優(yōu)勢，在模式識別、信息融合和決策分析等領(lǐng)域[1-3]得到廣泛應(yīng)用。Zadeh 發(fā)現(xiàn)DS的標準化過程導(dǎo)致推理出現(xiàn)悖論結(jié)果[4]，因此如何解決沖突證據(jù)的合成，成為DS理論研究的重要問題之一，目前還沒有可以接受的通用解決方案，許多學(xué)者針對高沖突證據(jù)信息融合提出了各自的解決方案[5-8]。目前高沖突證據(jù)合成解決方案通常分為兩類：引入新的組合規(guī)則；對證據(jù)進行預(yù)處理后再進行融合。

本文結(jié)合證據(jù)預(yù)處理和新組合規(guī)則的方法，解決沖突證據(jù)合成問題。文章首先構(gòu)建證據(jù)向量，通過相關(guān)系數(shù)與相關(guān)距離得到證據(jù)距離，利用證據(jù)距離計算證據(jù)權(quán)重，并對證據(jù)向量進行預(yù)處理，解決沖突證據(jù)問題，再進一步利用改進的組合規(guī)則對新的證據(jù)進行合成。

2證據(jù)理論

DS理論滿足交換律和結(jié)合律，具有良好的數(shù)學(xué)特性，可方便用于多個證據(jù)合成[9]。DS證據(jù)組合規(guī)則定義如公式1所示。

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

其中，m（A） 為事件A 的概率權(quán)值，表示事件A 的支持程度，A也可稱為焦元。k 為沖突因子，表示證據(jù)間的沖突或其耦合程度。

k=∑∩Aj=Φ∏1≤i≤Nmi（Ai）（2）

k 是平衡系數(shù)，用來衡量各證據(jù)間沖突程度。k為1，則不能使用合成規(guī)則。k →1 ，表示高沖突證據(jù)，DS合成規(guī)則的正則化處理，會出現(xiàn)與推理相違悖的結(jié)果。

例有三組證據(jù)，概率分布為：

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的合成結(jié)果為：

k=0.999， m（A）=0，m（B）= 0，m（C） = 1.

證據(jù)E1和E3高概率支持命題A，但證據(jù)E2對命題A的支持度為零，導(dǎo)致合成結(jié)果對命題A的可信度為0，而從命題推理結(jié)果來看，命題A應(yīng)該是正確結(jié)果，合成結(jié)果卻支持命題C，沖突證據(jù)使得傳統(tǒng)DS合成規(guī)則失效。一個支持度極低的焦元卻在組合后， 獲得最大的支持度，計算結(jié)果有悖常理。DS合成規(guī)則對所有的證據(jù)分配相同的權(quán)重，合成結(jié)果是高支持度命題。

2改進合成理論

沖突是指兩個焦元的交集為空，DS合成規(guī)則中為了保持歸一性，放棄了沖突信息，對所有證據(jù)分配相同的權(quán)重。如何提取沖突信息并加入組合規(guī)則，是解決沖突合成的根本。實際應(yīng)用中，不是所有信息都是可靠的，可以對高可靠性證據(jù)賦予較大的權(quán)重，對于可靠性低的證據(jù)賦予較低權(quán)重，是高沖突證據(jù)合成中證據(jù)預(yù)處理的核心。然而，如何判斷證據(jù)的可靠性，如何合理分配權(quán)重是算法要解決。

計算技術(shù)與自動化2017年3月

第36卷第1期魏永超：基于相關(guān)系數(shù)與相關(guān)距離的證據(jù)合成方法

2.1相關(guān)系數(shù)

相關(guān)系數(shù)是衡量隨機量a與b相關(guān)程度的一種方法，相關(guān)系數(shù)的定義如公式3。

綜合實例分析，本文算法可以很好地合成沖突證據(jù)和正常證據(jù)，合成結(jié)果合理。沖突證據(jù)合成中，本文算法效果最優(yōu)，孫全算法其次，其它算法無法合成出正確結(jié)果。正常證據(jù)合成中，傳統(tǒng)DS算法具有最好的結(jié)果，本文算法其次，Yager算法最差。綜合性能，本文最優(yōu)，且具有很好的通用性。

4結(jié)束語

多源信息融合是目前研究的熱點，對著信息來源的增多，證據(jù)間的沖突是需要解決的問題。針對傳統(tǒng)DS合成無法合成沖突證據(jù)的問題，提出了證據(jù)預(yù)處理與新合成規(guī)則的方法。算法利用相關(guān)系數(shù)與相關(guān)距離構(gòu)建證據(jù)向量距離，并轉(zhuǎn)換為證據(jù)權(quán)重后對證據(jù)概率進行重新分配，降低了證據(jù)沖突程度，并利用新的合成規(guī)則完成了最終合成。數(shù)據(jù)合成實驗證明算法可以很好解決沖突證據(jù)合成問題，并提高合成結(jié)果的合理性與魯棒性，得到理想的決策，符合實際應(yīng)用。

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第36卷第1期2017年3月計算技術(shù)與自動化Computing Technology and AutomationVol36，No1Mar. 2 0 1 7第36卷第1期2017年3月計算技術(shù)與自動化Computing Technology and AutomationVol36，No1Mar. 2 0 1 7