SVM与DS证据理论结合的信息融合分类改进方法

"结合SVM与DS证据理论的信息融合分类方法" 在多传感器数据融合分类领域，DS证据理论（Dempster-Shafer Evidence Theory）常用于处理不确定性信息，但其基本概率赋值（Basic Probability Assignment, BPA）的确定在实际应用中面临挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种结合支持向量机（Support Vector Machine, SVM）与DS证据理论的信息融合改进方法。这种方法充分利用了SVM在分类任务中的优势和混淆矩阵提供的分类器可靠性信息，以构建BPA。 SVM是一种监督学习模型，特别适用于处理高维数据和非线性问题。通过找到最优超平面，SVM将不同类别的数据点分开，同时最大化两类之间的间隔，从而实现高效且鲁棒的分类。在本研究中，SVM被用来对输入数据进行预分类，得到的数据分布情况为后续的证据理论融合提供了基础。 DS证据理论，也称为 Dempster-Shafer框架，是处理不确定性和不完整性信息的一种概率理论。它允许存在矛盾和不完全信息，并通过冲突消解来融合来自多个源的证据。然而，确定BPA通常是困难的，因为它需要对先验知识或观测数据有深入理解。本文的方法则是利用SVM的分类结果作为构建BPA的依据，这样可以更准确地反映数据的分类状况。 该信息融合方法首先运用SVM对传感器数据进行分类，然后基于SVM的分类结果和混淆矩阵（Confusion Matrix）中各分类器的性能，计算出每个传感器的分类可靠性。这些可靠性权重被纳入到DS证据理论的BPA构造中，使得BPA更加符合实际分类情况。通过这种方式，SVM的分类能力和DS证据理论的不确定性处理能力得到了有效结合。 在决策和融合过程中，该方法考虑了传感器的局部可靠性，将其作为权重引入到BPA的整合中。这样做既保留了单个传感器的特性，又利用了所有传感器的综合信息，提高了分类的准确性和鲁棒性。同时，文章还分析了该方法的时间复杂性，表明这种方法在处理大量数据时仍具有良好的效率。 这种结合SVM与DS证据理论的信息融合方法提供了一个新的思路，解决了DS证据理论BPA确定的难题，提升了多传感器数据融合分类的效果。它在不确定性和不完整性信息处理中具有广泛的应用潜力，尤其是在军事、遥感、环境监测等需要多源信息融合的领域。