基于迭代合成的D-S证据理论改进方法OA北大核心CSCDCSTPCD
Improved method to D-S evidence theory based on iterative synthesis
针对D-S算法中折扣因子不能准确度量证据重要性和一次合成不够精确等问题进行了研究，提出一种基于迭代合成的D-S改进算法。该算法使用复合折扣因子进行证据重要性度量，并用融合结果不断修正复合折扣因子，通过多轮迭代合成最终结果。最后用模拟算例验证了算法具有很好的融合效果，算法的迭代次数不会随着融合精度的提升而激增，也不会随着证据规模的增大而增多，说明算法是有效的、稳定的和可扩展的，适用于大规模证据合成。
According to discount factor can not accurately measure the importance of the evidence and only once a synthesis is not precise enough problems of D-S theory,this paper proposed an improved algorithm which based on iterative synthesis.This method used a composite discount factor to measure the importance of evidence,and constantly revised it by using the fusion result,it got the final fusion result through multiple iterations.Simulation examples prove that t…查看全部>>
胡海亮;钟求喜;刘浏
国防科学技术大学 计算机学院，长沙410073国防科学技术大学 计算机学院，长沙410073国防科学技术大学 计算机学院，长沙410073
信息技术与安全科学
证据理论合成规则冲突证据折扣因子迭代
evidence theorycombination rulesconflicting evidencesdiscount factoriteration
《计算机应用研究》 2016 (10)
车载自组网隐私保护技术研究
2985-2987,3044,4
国家自然科学基金资助项目（61202482）；国家“863”计划资助项目（2012AA01A50606）
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