MATLAB实现DS证据理论的置信函数计算工具箱

资 源 简 介

本项目基于DS（Dempster-Shafer）证据理论，实现了置信函数（bel）的自动化计算功能。通过输入多源证据组合的mass函数，自动完成证据规范化处理并生成对应假设集的置信度值，适用于不确定推理与信息融合场景。

详 情 说 明

基于DS证据理论的置信函数计算工具箱

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台的DS(Dempster-Shafer)证据理论置信函数计算工具箱，实现了置信函数(bel)的自动化计算。通过接收多源证据组合的mass函数输入，系统能够自动计算对应假设集的置信度值，适用于不确定性推理、多传感器信息融合等需要处理不确定信息的应用场景。

功能特性

• 证据规范化处理：自动对输入的mass函数进行有效性验证和规范化处理
• 焦元智能识别：准确识别证据理论中的焦元集合及其对应关系
• 子集关系判定：高效实现集合运算与子集关系判定算法
• 置信度累计计算：基于DS证据理论的置信函数迭代累计算法
• 结果可视化：生成直观的置信分布图表
• 过程报告生成：提供详细的计算过程记录和中间结果

使用方法

输入参数

1. mass函数向量：n×1数值向量，表示各焦元的基本概率分配值
2. 焦元集合矩阵：n×m逻辑矩阵，行表示焦元，列表示识别框架中的元素
3. 识别框架：包含所有可能命题的基本集合定义

输出结果

1. bel置信度向量：与输入mass函数同维度的置信度计算结果
2. 置信分布图：可视化展示各命题的置信度分布
3. 计算过程报告：包含焦元处理、子集匹配等中间计算步骤的详细记录

基本调用示例

% 定义识别框架和mass函数 frame = [1, 2, 3, 4]; mass_vector = [0.1; 0.2; 0.3; 0.4]; focal_matrix = [1 0 0 0; 0 1 0 0; 0 0 1 0; 0 0 0 1];

% 调用置信函数计算 bel_results = main(mass_vector, focal_matrix, frame);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 支持矩阵运算和逻辑运算的基本MATLAB环境
• 建议内存4GB以上以获得最佳性能

文件说明

主程序文件整合了证据理论计算的核心流程，包括证据数据的预处理与验证、焦元集合的解析与识别、子集包含关系的系统化判定、基于证据累积的置信度计算算法、计算结果的图形化展示功能以及详细过程报告的生成机制。该文件通过模块化设计实现了从原始证据输入到最终置信度输出的完整处理链路。