模式识别与人工智能
2025年4月11日 星期五   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2015, Vol. 28 Issue (9): 857-864    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201509011
研究与应用 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
基于夹角余弦的证据组合方法*
胡嘉骥,李新德,王丰羽
东南大学 自动化学院 南京 211189
Evidence Combination Method Based on Included Angle Cosine
HU Jia-Ji, LI Xin-De, WANG Feng-Yu
School of Automation, Southeast University, Nanjing 211189

全文: PDF (466 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 Dempster-Shafer证据合成理论广泛应用于信息融合领域,但在证据高度冲突时存在反直观问题.针对此问题,文中从证据源展开分析,提出基于夹角余弦的冲突证据合成方法.该方法首先利用Pignistic概率分析证据源,然后通过夹角余弦与阈值比较识别冲突证据,并利用证据间关系生成可变修正因子和非冲突证据的概率分配,对冲突证据进行修正.最后利用Dempster-Shafer规则完成证据合成.实验表明,该方法可有效处理高冲突证据,尤其在多个冲突证据时也能获得较好的合成效果,可应用于多源信息融合、模式识别、不确定信息决策等领域.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
胡嘉骥
李新德
王丰羽
关键词 信息融合夹角余弦相似度可变修正因子    
Abstract:Dempster-Shafer theory of evidence combination is widely used in the field of information fusion. However, it has a counter intuitive problem in highly conflictive evidence combination. Aiming at this problem, the source of evidence is analyzed, and then an evidence combination method based on cosine is proposed. Firstly, Pignistic probability is utilized to analyze the evidence source. Next, conflictive evidence is identified by comparing the included angle cosine with the threshold. Conflictive evidence is revised according to the variable correction factor generated from the relationship among evidences and the probability assignment of non-conflictive evidences. Finally, Dempster-Shafer rule is utilized to combine evidences. Experimental results show that the proposed method is effective in handing highly conflictive evidences and the combination result obtained in the case of multi-conflictive evidences is good. The proposed method can be widely used in the field of multi-source information fusion, pattern recognition and uncertain information decision-making.
Key wordsInformationFusion    MeasureofSimilarityforIncludedAngleCosine    VariableCorrectionFactor   
收稿日期: 2014-11-10     
ZTFLH: TP393  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61175091,60804063)资助
作者简介: 胡嘉骥,男,1985年生,硕士研究生,主要研究方向为不确定推理.李新德(通讯作者),男,1975年生,副教授,博士生导师,主要研究方向为信息融合、不确定推理等.E-mail:xindeli@seu.edu.cn.王丰羽,男,1989年生,硕士研究生,主要研究方向为不确定推理.
引用本文:   
胡嘉骥,李新德,王丰羽. 基于夹角余弦的证据组合方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2015, 28(9): 857-864. HU Jia-Ji, LI Xin-De, WANG Feng-Yu. Evidence Combination Method Based on Included Angle Cosine. , 2015, 28(9): 857-864.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201509011      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2015/V28/I9/857
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn