基于MATLAB的改进D-S证据理论数据融合系统

资 源 简 介

本项目实现一种改进的D-S证据理论数据融合算法，通过权重系数和冲突概率重分配机制，有效解决高冲突证据下的悖论问题，提升多传感器数据融合的准确性与稳定性。

详 情 说 明

基于权重系数与冲突概率重分配的D-S证据理论数据融合系统

项目介绍

本项目实现了一种改进的D-S证据理论数据融合算法，通过引入权重系数和冲突概率重分配机制，有效解决了传统D-S证据理论在处理高冲突证据时可能出现的悖论问题。系统能够对多个传感器或信息源提供的证据进行有效融合，显著提高了决策的准确性和可靠性。

功能特性

• 改进的D-S证据理论算法：在传统合成规则基础上引入权重系数和冲突重分配
• 冲突检测与处理：根据设定的冲突阈值自动识别并处理高冲突证据
• 权重系数支持：支持为不同证据源分配可信度权重
• 详细过程记录：完整记录冲突概率的重分配过程，便于分析调试
• 决策支持：提供基于最大信任度或最小不确定性原则的决策建议
• 可视化输出：清晰展示融合结果和关键指标

使用方法

输入参数说明

1. 基本概率分配函数矩阵：n×m矩阵，其中n为证据数量，m为识别框架中的命题数量
2. 证据权重向量：1×n向量，表示各证据的可信度权重
3. 冲突阈值：标量值，用于判断证据间冲突程度
4. 识别框架定义：包含所有可能命题的集合

输出结果

1. 融合后的基本概率分配函数：1×m向量，表示最终融合结果
2. 冲突系数K值：标量，表示证据间的冲突程度
3. 重分配过程记录：详细显示冲突概率的重分配过程
4. 决策支持结果：基于最大信任度或最小不确定性原则的最终决策建议

基本使用流程

1. 准备输入数据（证据矩阵、权重向量等）
2. 设置合适的冲突阈值参数
3. 运行主程序进行数据融合计算
4. 分析输出的融合结果和决策建议

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持矩阵运算的基础环境
• 建议内存4GB以上以确保处理大量证据时的性能

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括证据权重系数的计算、冲突程度的检测与评估、基于改进规则的证据合成计算、冲突概率的重分配处理，以及最终融合结果的决策分析。该文件整合了完整的算法流程，能够处理从数据输入到结果输出的全过程，并提供详细的中间过程记录以供分析验证。