基于區(qū)間證據(jù)理論的信息融合方法及其應用研究.pdf

1、基于經(jīng)典的Dempster-Shafer(D-S)證據(jù)理論的信息融合方法，能夠實現(xiàn)時間或空間上冗余信息及互補信息的有效融合，降低決策中的不確定性，獲得被測系統(tǒng)的一致性描述。應用D-S證據(jù)理論進行信息融合時，首先要確定關于系統(tǒng)的辨識框架，然后將描述系統(tǒng)的不確定性信息轉換為證據(jù)(基本概率賦值BPA)，將多個信息源提供的BPA進行融合，利用融合后的BPA進行決策。經(jīng)典D-S證據(jù)理論需要精確(單值)的BPA，但其對不確定性信息的度量比較粗糙，會

2、丟失很多有用的信息。而近幾年出現(xiàn)的區(qū)間證據(jù)理論是對經(jīng)典D-S證據(jù)理論的拓展，它將不確定性信息轉換成區(qū)間形式的BPA(IBPA)，亦即區(qū)間(型)證據(jù)，這不僅符合人的常性思維和主觀概念，而且包含更多的信息，用融合后IBPA進行決策可以產生更為精確的結果。
　　 本文介紹了經(jīng)典的D-S證據(jù)理論和區(qū)間證據(jù)理論的基本知識。然后在區(qū)間證據(jù)構造方法及沖突性區(qū)間證據(jù)融合方法方面展開研究，具體內容如下：
　　 1、介紹經(jīng)典D-S證據(jù)理論和

3、區(qū)間證據(jù)理論的基本原理，詳細分析了區(qū)間證據(jù)理論在國內外研究狀況，并針對理論存在的不足進行闡述和論證。
　　 2、基于改進型拉丁超立方體隨機采樣(MLHS)策略，提出一種構造區(qū)間證據(jù)的方法。該方法將MLHS均勻分層采樣的基本思想應用于處理區(qū)間信息，構造區(qū)間證據(jù)，并通過多功能柔性轉子故障診斷實例，以驗證所提方法的有效性。
　　 3、針對原有的區(qū)間證據(jù)歸一化方法存在丟失信息的缺點，提出了一種新的區(qū)間證據(jù)全局歸一化方法。該方法對

4、有效的區(qū)間證據(jù)進行全局歸一化處理，充分利用了更多的原始區(qū)間證據(jù)中的信息。通過典型算例說明，相比原有的方法，該方法與原始區(qū)間證據(jù)具有更高的相似性，含有更多的信息。
　　 4、基于證據(jù)相似性度量，提出一種沖突性區(qū)間證據(jù)融合的新方法。定義了擴展型Pignistic概率轉換并利用區(qū)間模糊集的歸一化歐式距離，獲取區(qū)間證據(jù)的置信度?；谠撝眯哦葘υ嫉膮^(qū)間證據(jù)進行加權平均得到新的區(qū)間證據(jù)，利用Demspter區(qū)間證據(jù)組合公式對其進行融合。該