MATLAB实现的D-S证据理论信息融合与智能决策系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台实现了Dempster-Shafer证据理论的核心算法，提供多源证据的不确定性建模、冲突度量、融合决策等功能，适用于智能系统中的信息集成与决策分析。

详 情 说 明

基于D-S证据理论的智能决策与多源信息融合分析系统

项目介绍

本项目是一个基于Dempster-Shafer证据理论的智能决策与分析系统，专门设计用于处理不确定环境下的多源信息融合问题。系统实现了D-S证据理论的核心算法框架，能够对来自不同证据源的不确定信息进行有效量化、冲突分析和融合计算。该系统适用于目标识别、故障诊断、风险评估等需要处理高度不确定性信息的应用场景，为决策者提供科学可靠的不确定性推理支持。

功能特性

• 证据建模：支持构建证据基本概率分配函数，建立证据与识别框架命题的映射关系
• 冲突度量：计算证据间的冲突系数，评估多源证据的一致性与可靠性
• Dempster融合：实现经典的Dempster组合规则，完成多证据的合成计算
• 决策分析：提供基于置信度与似真度的决策阈值判定机制
• 可视化展示：生成信度分布直方图等图表，直观呈现融合分析结果
• 不确定性量化：输出总体不确定性指标，辅助评估融合结果的可信度

使用方法

1. 准备输入数据：整理多源证据数据矩阵，定义识别框架命题集合
2. 设置参数：配置决策所需的置信度与似真度阈值参数
3. 执行融合分析：运行主程序进行证据合成计算
4. 查看结果：获取融合后概率分布、冲突系数和决策分析报告
5. 分析可视化：通过生成的可视化图表深入理解证据融合过程

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 具备基本的矩阵运算和数据处理能力
• 建议内存4GB以上以处理大规模证据融合问题

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能模块，主要包括证据数据预处理、基本概率分配验证、Dempster组合规则计算引擎、证据冲突系数分析、置信度与似真度计算、决策判定逻辑以及结果可视化生成等完整处理流程。该文件实现了从多源证据输入到融合决策输出的端到端分析功能，确保用户能够通过单一接口完成整个D-S证据理论应用流程。