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De-combination of belief function based on optimization

Chinese Journal of Aeronautics 2022年第5期35卷 179-193页

作者： Xiaojing FAN Deqiang HAN Yi YANG Jean DEZERT School of Automation Science and Engineering Xi’an Jiaotong UniversityXi’an 710049China SKLSVMS School of AerospaceXi’an Jiaotong UniversityXi’an 710049China ONERA The French Aerospace LabPalaiseau 91761France

In the theory of belief functions,the evidence combination is a kind of decision-level information *** two or more Basic Belief Assignments(BBAs)originated from different information sources,the combination rule is used to combine them to expect a better decision *** only a combined BBA is given and original BBAs are discarded,if one wants to analyze the difference between the information sources,evidence de-combination is needed to determine the original *** de-combination can be considered as the inverse process of the information *** paper focuses on such a defusion of information in the theory of belief *** is an under-determined problem if only the combined BBA is *** this paper,two optimization-based approaches are proposed to de-combine a given BBA according to the criteria of divergence maximization and information maximization,*** new proposed approaches can be used for two or more information *** numerical examples and an example of application are provided to illustrate and validate our approaches.

关键词： Belief functions De-combination divergence maximization Information fusion Information maximization

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