DS证据理论用于信息融合

资 源 简 介

DS证据理论用于信息融合

详 情 说 明

DS证据理论（Dempster-Shafer Theory）是一种处理不确定性和信息融合的数学框架，广泛应用于多源数据整合、决策分析和模式识别等领域。

理论基础方面，DS证据理论通过引入基本概率分配函数（BPA）来描述不确定信息，允许对未知部分进行显式建模。其核心是Dempster组合规则，能够将来自不同证据源的信息进行有效合成。

在信息融合应用中，DS证据理论的优势在于： 能处理不完整或冲突的证据，避免传统概率论的局限性。 支持分层融合策略，适用于传感器网络、医疗诊断等复杂场景。 通过不确定性区间（如信任函数和似然函数）提供更丰富的决策依据。

典型场景包括故障诊断（整合多传感器信号）、风险评估（结合专家意见）以及军事目标识别（融合多模态数据）。需要注意的是，证据冲突时的归一化处理可能放大误差，后续改进算法如Yager规则对此进行了优化。

该理论的价值在于为多源异构数据提供统一的不确定性量化工具，其思想还可扩展至模糊集、粗糙集等融合方法中。