基本概率赋值不确定性的广义度量及在证据组合中的应用

作     者：于爽 王欣 YU Shuang;WANG Xin

作者机构：黑龙江大学自动化系黑龙江哈尔滨150080 黑龙江省信息融合估计与检测重点实验室黑龙江哈尔滨150080 

出 版 物：《控制理论与应用》 (Control Theory & Applications)

年 卷 期：2024年第41卷第3期

页      面：567-576页

核心收录：

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 080202[工学-机械电子工程] 08[工学] 081104[工学-模式识别与智能系统] 0802[工学-机械工程] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61573132) 黑龙江省自然科学基金重点项目(ZD2021F003) 黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2020G008)资助 

主　　题：D–S证据理论 改进的归一化投影 不确定性广义度量 证据组合 

摘      要：D–S证据理论中一个关键问题是度量传感器给出的基本概率赋值(BPA)的不确定性大小,它的准确度量对于评估信任结构传递的信息量至关重要.本文首先提出了改进的归一化投影方法(iNP),然后基于iNP提出了一种新的投影不确定性(PU)广义度量方法,理论证明和实验仿真说明了PU满足非负性、有界性、不变性、单调性、不反直观性、较高的敏感性和较低的计算负担等性质,这些性质保证了PU可以有效对BPA的不确定性广义度量.与现有的不确定性度量方法相比,所提出的方法对证据的变化更为敏感.最后,基于PU方法给出了一种新的证据组合方法,通过数值实例和实际应用,说明了本文所提方法的有效性和合理性.