基于證據(jù)理論的多源信息融合技術(shù)研究與應(yīng)用.pdf

1、伴隨著傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展，我國信息化建設(shè)已逐漸步入了4C革命階段。在信息為生產(chǎn)生活提供更好更快服務(wù)的同時(shí)，信息的過剩、多源化、復(fù)雜性、不確定性問題嚴(yán)重阻礙著信息化建設(shè)的進(jìn)程，為信息科學(xué)和信息技術(shù)的研究與發(fā)展提出了新的挑戰(zhàn)。多源信息融合是用于信息加工、處理、綜合的重要方法，在物聯(lián)網(wǎng)、機(jī)器人、智能控制等領(lǐng)域有著巨大的應(yīng)用前景。而證據(jù)理論作為其中的代表，能夠適應(yīng)于不確定應(yīng)用場景，近年來已成為研究的熱點(diǎn)之一。
　　本文依托國

2、家863重大專項(xiàng)“新概念高效能計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)及系統(tǒng)研究開發(fā)”相關(guān)課題，基于證據(jù)理論對不確定信息融合方法進(jìn)行深入研究。課題以提高證據(jù)理論應(yīng)用中的可靠性和靈活性為目標(biāo)，著重研究基本概率指派方法、沖突悖論處理和概率轉(zhuǎn)換方法三個(gè)方面，并做出必要改進(jìn)。最后，結(jié)合實(shí)際應(yīng)用需求給出一種擬態(tài)安全路由中認(rèn)知與決策的實(shí)現(xiàn)方案。具體內(nèi)容如下：
　　1.在認(rèn)知目標(biāo)的屬性為單點(diǎn)實(shí)值情況下，利用模糊相似度生成證據(jù)理論的基本概率指派(Basic Probabi

3、lity Assignment,BPA)存在悖論問題。針對此問題，本文提出一種基于鐘型函數(shù)(Bell Function,Bell-F)的相似度確定方法和相應(yīng)的BPA生成算法。該方法避免了上述悖論算例與實(shí)際相左的情況，且能夠細(xì)粒度刻畫相似度評估模型，進(jìn)一步提高了認(rèn)知描述的準(zhǔn)確性。通過對鳶尾花數(shù)據(jù)集進(jìn)行識別實(shí)驗(yàn)，結(jié)果準(zhǔn)確率為93.3％，且相比于其他方法，Be ll-F對低辨識度屬性能給出更可靠性的BPA值，對已知樣本數(shù)量不足的非確定環(huán)境也具

4、有較好的適應(yīng)能力。
　　2.在處理沖突悖論問題時(shí)，傳統(tǒng)改進(jìn)方法聚焦于沖突的評估和處理，卻忽略了應(yīng)用場景的實(shí)際物理意義，因此存在一定的局限性，無法形成一致的解決方案。針對這一問題，本文以不同的應(yīng)用場景角度重新討論沖突與悖論，從實(shí)際場景約束出發(fā)探究組合規(guī)則的合理性，進(jìn)而對應(yīng)用場景與組合規(guī)則構(gòu)建映射關(guān)系，提出一種基于應(yīng)用場景的組合規(guī)則分類方法。最后，給出一種兼容性分類方式，通過實(shí)驗(yàn)和分析，說明該方法的有效性。
　　3.在BPA概率

5、轉(zhuǎn)換過程中，現(xiàn)有方法沒有對各種狀態(tài)進(jìn)行區(qū)分，直接根據(jù)轉(zhuǎn)換方程向單目標(biāo)狀態(tài)分配賦值。實(shí)際情況是，不同級別的狀態(tài)涵蓋的信息量并不相同，分配方式可能也不限定于一種方程，應(yīng)該區(qū)分對待這些情況。針對現(xiàn)有轉(zhuǎn)換方法在合理性和靈活性上存在的問題，本文沿用層次化轉(zhuǎn)換的思想，定義了證據(jù)量和傳遞函數(shù)，提出一種基于證據(jù)量層次傳遞的BPA轉(zhuǎn)換方法，并給出了一種規(guī)律情況下的推解方法及其直接轉(zhuǎn)換公式。通過實(shí)驗(yàn)和對比分析，說明該方法的有效性和靈活性。
　　4.結(jié)