D-S证据理论数据融合

资 源 简 介

D-S证据理论数据融合

详 情 说 明

D-S证据理论是一种处理不确定性和冲突信息的数学工具，广泛应用于数据融合领域。其核心思想是通过结合多个证据源的信息，得出更为可靠的结论。

在传统D-S理论中，证据合成通常采用Dempster组合规则。然而，当证据间存在高冲突时，该规则可能产生不合理的结果。针对这一问题，叶清在《系统工程与电子技术》中提出了一种改进方法，引入权重系数与冲突概率重新分配机制。

该方法的关键改进点在于：首先，通过权重系数量化各证据源的可靠性，降低低质量证据对融合结果的影响；其次，针对冲突概率的重新分配，采用更合理的策略以避免传统方法在高冲突情况下的失效。

这种改进的证据合成方法能够有效提升数据融合的鲁棒性，特别适用于传感器网络、故障诊断等需要处理多源不确定信息的应用场景。其优势在于既保留了D-S理论处理不确定性的能力，又通过权重调整和冲突再分配解决了高冲突场景下的合成难题。