D-S证据推理组合方法的分类_评价准则及应用研究

资 源 简 介

D-S证据推理组合方法的分类_评价准则及应用研究

详 情 说 明

D-S证据理论（Dempster-Shafer Theory）作为处理不确定性问题的重要数学工具，其核心在于通过基本概率分配函数（BPA）量化不确定性，并利用组合规则将多源证据进行融合。该理论在目标识别、故障诊断、信息融合等领域展现出独特优势。

分类维度 冲突处理机制： 经典Dempster组合规则对高冲突证据敏感，可能产生反直觉结果，衍生出如Yager修正、加权平均等改进方法。 基于局部冲突分配的规则（如PCR5）通过动态调整冲突权重提升合理性。

计算策略： 直接组合法依赖原始BPA计算，计算复杂度较高； 近似方法如快速收敛算法，通过降维或迭代优化效率。

评价准则 冲突适应性：衡量方法在证据高度矛盾时的稳定性； 计算效率：尤其关键于实时系统，需权衡精度与速度； 信息保留度：避免过度修正导致的有效信息损失。

典型应用 军事目标识别：融合雷达、红外等多传感器数据，提升低可信度环境下的判别准确率； 医疗诊断：整合临床表现与检查结果，处理模糊症状间的证据冲突； 工业系统故障预测：通过振动、温度等时序证据的动态组合实现早期预警。

当前研究趋势聚焦于结合深度学习（如证据神经网络）实现自适应权重分配，以及面向大规模数据集的分布式证据推理框架开发。