景 航 于小宁

(西安工业大学电子信息工程学院 西安 710021)

基于DS证据理论的粉尘浓度数据融合算法研究*

景 航 于小宁

(西安工业大学电子信息工程学院 西安 710021)

针对采用DS证据理论处理粉尘浓度数据时,不能有效处理冲突问题,结合粉尘检测原理,分析了粉尘颗粒在空间中的受力情况,粉尘颗粒在空间中的运动状态分析了粉尘颗粒的扩散,获得粉尘浓度分布,依据粉尘浓度分布特点,提出适用于粉尘浓度数据的一种概率赋值函数获取方法,并提出一种新的融合规则消除冲突。

DS证据理论; 粉尘浓度; 冲突

Class Number TP391

1 引言

证据理论是一种不确定性推理方法,近年来有了很大发展,正受到越来越多的关注。D-S理论提供了一个有用的相关证据的合成方法,能够融合多个证据源提供的证据,从而成功地应用于数据融合与目标识别领域。但是,D-S理论的合成公式存在不足,特别是,证据之间存在冲突时,合成结果可能有悖常理。Yager[1]提出一种方法,把支持证据冲突的那部分概率全部赋给了未知领域,方式过于保守,在多个证据冲突时,结果也不理想。孙全[2]把支持证据冲突的那部分概率分配给各个命题,融合结果比较理想。本文针对浓度数据特点,提出了一种融合方法。多点检测粉尘浓度方式下,采用本方法进行数据融合,结果优于经典DS证据理论,尤其在数据高度冲突时,融合结果符合实际情况。

2 DS证据理论及其不足

2.1 DS证据理论

DS证据理论是一种不确定推理方法,最初在1967年由Dempster[3]创立,1976年,其学生Shafer针对统计问题给出了来自两个独立信息源的证据的合成法则,即Dempster合成法则[4]。……