解决高冲突证据融合：有效证据理论组合规则

本文研究了"一种有效的证据理论组合规则"，作者李军伟、程咏梅、李耀军和潘泉，来自西北工业大学自动化学院。论文背景指出，Dempster-Shafer (D-S) 证据理论作为一种处理多传感器信息融合不确定性的重要工具，其在解决低冲突证据融合问题上表现出色，但面对高冲突证据时，其传统组合规则可能产生悖论性结论。为了克服这一挑战，研究人员提出了新的证据理论组合规则。 该规则的核心思想在于分析局部冲突的成因，将冲突信息定向分配给引发冲突的特定证据元素（焦元），分配依据是证据之间的信任度和相似度。这种策略旨在确保融合过程更为精确，避免全局的主观因素和过度保守。通过这种方法，即使在证据存在强烈冲突的情况下，也能得出更为合理的融合结果。 论文的关键点包括： 1. 证据理论的局限：D-S证据理论在处理高冲突证据时的不足，即可能导致不符合直觉的结论，这限制了其在实际应用中的表现。 2. 新规则的设计：提出了一种基于证据之间信任度和相似度的组合规则，能够针对性地处理局部冲突，减少对整体结果的影响。 3. 解决冲突的策略：通过定向分配冲突信息，避免了全局冲突带来的主观性，并防止了证据微小变化对结果的大幅影响。 4. 实验验证：实验结果显示，新规则在解决高冲突证据融合问题上取得了显著效果，证明了其有效性。 5. 应用领域：证据理论在信息融合和不确定性推理中的广泛应用，尤其是在军用系统中，处理多传感器数据的融合具有重要的理论价值和实践意义。 本文的研究旨在填补D-S证据理论在处理高冲突证据融合方面的空白，提供了一种实用且可靠的解决方案，有助于提升多传感器信息融合系统的性能和可靠性。