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        D-S證據(jù)理論改進(jìn)算法對(duì)比研究

        2019-11-28 06:53:50徐孫慶
        裝備制造技術(shù) 2019年9期
        關(guān)鍵詞:算例命題沖突

        徐孫慶

        (92493部隊(duì)60分隊(duì),葫蘆島 125000)

        0 引言

        證據(jù)理論最早是由美國(guó)的數(shù)學(xué)教授Dempster A P于1967年提出來(lái)的,在他研究多值映射問(wèn)題時(shí),最早給出了上限概率以及下限概率的定義[1]。Shafer[2]對(duì)這一理論進(jìn)行了深入的拓展研究,并將基本概率分配函數(shù)引進(jìn)進(jìn)一步發(fā)展,形成了一套完整的理論體系。1981年,人工智能專(zhuān)家Barnett[3]將這一理論正式引進(jìn)了人工智能領(lǐng)域,并建議將這一理論定名為DS證據(jù)理論,此后證據(jù)理論迅速發(fā)展,在各領(lǐng)域的研究開(kāi)花結(jié)果,文獻(xiàn)成果眾多,并且已經(jīng)廣泛的應(yīng)用于圖像處理、模式識(shí)別、故障診斷、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、技術(shù)狀態(tài)評(píng)估等相關(guān)領(lǐng)域。

        盡管目前的研究如火如荼的展開(kāi)著,但仍存在一些問(wèn)題亟需解決。特別是對(duì)沖突證據(jù)進(jìn)行合成時(shí),D-S證據(jù)理論并不能很好地對(duì)其進(jìn)行合成,甚至?xí)a(chǎn)生反直覺(jué)的結(jié)果。Zadeh[4]最早發(fā)文指出,這種情況是由于合成規(guī)則的固有不足造成的。查閱相關(guān)的文獻(xiàn)可知,目前大多數(shù)文獻(xiàn)對(duì)沖突證據(jù)融合的研究成果、改進(jìn)方法主要可以歸納為兩個(gè)方面:一方面是對(duì)合成規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)。在這類(lèi)方法中,較為經(jīng)典的是Yager[5]提出的將沖突分配給空集。另一方面是在證據(jù)融合前對(duì)證據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,修改證據(jù)源模型。Murphy[6]提出的修改模型是較為經(jīng)典的加權(quán)平均法,通過(guò)對(duì)證據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的加權(quán)處理進(jìn)而達(dá)到改善沖突證據(jù)融合結(jié)果精確性的目的。

        不同方法有著不同的優(yōu)缺點(diǎn)。有些方法可能對(duì)高沖突證據(jù)的融合效果較好,但對(duì)差異性較小的證據(jù)的合成可能效果不好;有些方法可能會(huì)有較快的收斂速度和較高的可靠性,但可能公式更復(fù)雜,計(jì)算量更大。目前沒(méi)有一個(gè)解決方法能夠被廣泛的接受。因此,本文主要對(duì)沖突證據(jù)合成的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了介紹,對(duì)兩種典型的改進(jìn)算法進(jìn)行對(duì)比研究,并運(yùn)用算例對(duì)不同方法的合成效果進(jìn)行了驗(yàn)證。本文的結(jié)論能夠?yàn)楹罄m(xù)改進(jìn)算法研究提供借鑒。

        1 D-S證據(jù)理論及其不足

        本節(jié)主要介紹證據(jù)理論的基本概念,以及在處理證據(jù)沖突時(shí)存在的不足。

        1.1 基本概念

        定義1-1:假設(shè)在識(shí)別框架中,若集函數(shù)m:2Θ→[0,1]表示從集合2Θ映射到區(qū)間[0,1](2Θ為Θ的冪集),并且滿(mǎn)足以下條件:

        則稱(chēng)m為識(shí)別框架Θ上的基本信任分配函數(shù)。

        定義 1-2:假設(shè)在識(shí)別框架 Θ 中,m:2Θ→[0,1]是識(shí)別框架Θ上的基本信任分配函數(shù),則由公式(3)定義的函數(shù)Bel:2Θ→[0,1]稱(chēng)作識(shí)別框架Θ上的信度函數(shù).

        假設(shè)E1,E2分別是識(shí)別框架下的兩個(gè)證據(jù),Bel1,Bel2是同一識(shí)別框架上的兩個(gè)信任函數(shù),m1、m2分別是兩個(gè)證據(jù)所對(duì)應(yīng)的基本信任分配函數(shù),焦元分別為 A1,…,Ak和 B1,…,Bj,若:

        那么D-S證據(jù)理論的合成規(guī)則為:

        1.2 D-S證據(jù)理論存在的不足

        證據(jù)間的差異性較小時(shí),Dempster合成規(guī)則能夠較好地對(duì)證據(jù)進(jìn)行合成,以較高的信度得到目標(biāo)命題。但是當(dāng)證據(jù)間的差異性較大甚至完全對(duì)立、沖突時(shí),則無(wú)法很好地合成證據(jù),甚至無(wú)法對(duì)證據(jù)進(jìn)行合成。

        算例1:全沖突悖論的計(jì)算

        假設(shè)存在某一識(shí)別框架為Θ={A,B},給定兩個(gè)證據(jù)E1,E2,對(duì)應(yīng)的焦元分別是 A,B,相應(yīng)的基本概率分配為:

        根據(jù)前述介紹,此例中的沖突系數(shù)k=1×1+0×0=1,表明兩個(gè)證據(jù)完全對(duì)立,不能利用Dempster合成規(guī)則進(jìn)行合成,D-S證據(jù)理論失效。由于DS證據(jù)理論在這種情況下將不能使用,不能對(duì)證據(jù)進(jìn)行有效的處理。此即為Zadeh悖論,也稱(chēng)為全沖突悖論。D-S證據(jù)理論無(wú)法解決全沖突悖論問(wèn)題。

        算例2:絕對(duì)信任悖論的計(jì)算

        假設(shè)存在某一識(shí)別框架為Θ ={A,B,C},給定兩個(gè)證據(jù)E1,E2,對(duì)應(yīng)的焦元分別是A,B,C相應(yīng)的基本概率分配為:

        利用Dempster合成規(guī)則,沖突系數(shù)k=0.09+0.81+0.09=0.99。證據(jù)E1,E2高度沖突。兩個(gè)證據(jù)分別以0.9的信度分別支持命題A和命題B。

        利用合成規(guī)則進(jìn)行計(jì)算有:

        兩個(gè)證據(jù)合成的結(jié)果顯示為支持命題C的概率值為1,這個(gè)結(jié)果是與常理相悖的,說(shuō)明證據(jù)合成失效,D-S證據(jù)理論也不能用于處理此類(lèi)問(wèn)題。

        2 典型的兩類(lèi)改進(jìn)方法

        D-S證據(jù)理論經(jīng)過(guò)幾十年的發(fā)展在各領(lǐng)域開(kāi)花結(jié)果,但是對(duì)沖突證據(jù)的合成仍然沒(méi)有一個(gè)很好的解決方法。為了解決沖突證據(jù)的合成,已經(jīng)有很多研究給了一些方法。目前對(duì)D-S證據(jù)理論的改進(jìn)主要有兩個(gè)思路:一個(gè)是從證據(jù)源模型進(jìn)行改進(jìn),其代表方法是Yager法;另一個(gè)是從合成規(guī)則進(jìn)行改進(jìn),其代表方法是Murphy法。

        2.1 Yager法

        Yager認(rèn)為證據(jù)融合失效時(shí)由于組合規(guī)則的不足引起的,因此假設(shè)識(shí)別框架是封閉的,將沖突部分全部分配給未知,其組合公式如下:

        2.2 Murphy法

        Murphy提出改進(jìn)原始證據(jù)的方法以彌補(bǔ)D-S證據(jù)組合規(guī)則的不足。首先求出所有證據(jù)的基本概率分配值的算術(shù)平均,然后利用經(jīng)典的D-S組合規(guī)則進(jìn)行n-1次融合。該方法的計(jì)算過(guò)程如下:

        3 算例驗(yàn)證

        本節(jié)主要通過(guò)幾個(gè)算例來(lái)對(duì)比不同改進(jìn)方法的優(yōu)劣。

        算例3假設(shè)識(shí)別框架為Θ ={A,B,C},各證據(jù)的基本概率賦值為:

        根據(jù)計(jì)算,各算法的合成結(jié)果如表1、表2所示。

        表1 兩個(gè)證據(jù)的合成結(jié)果

        表2 三個(gè)證據(jù)的合成結(jié)果

        由表1和表2可以看出,D-S證據(jù)理論對(duì)高沖突的證據(jù)無(wú)法很好地進(jìn)行合成。由于m2(A)=0,導(dǎo)致命題A被完全否定,即使后續(xù)有更多的證據(jù)支持命題A,合成結(jié)果永遠(yuǎn)顯示命題A的支持度為0。Yager方法也不能很好地解決沖突證據(jù)的合成問(wèn)題,其合成結(jié)果過(guò)于保守,命題的不確定性增強(qiáng),特別是在證據(jù)數(shù)量較多時(shí),無(wú)法很好地為決策服務(wù)。Murphy法對(duì)證據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單的算術(shù)平均,沒(méi)有考慮各證據(jù)間的權(quán)重及沖突,但是其合成效果較前兩種方法好。算例結(jié)果表示Murphy能夠較好地解決沖突證據(jù)的合成問(wèn)題,結(jié)論也更加科學(xué)合理。

        4 結(jié)束語(yǔ)

        通過(guò)算例的對(duì)比計(jì)算可知,相較于改進(jìn)合成規(guī)則這一方法,對(duì)證據(jù)體本身的改進(jìn)更為有效。對(duì)合成規(guī)則的改進(jìn)破壞了可交換原則且容易喪失其良好的數(shù)學(xué)特性。實(shí)際上,如果是由于證據(jù)不可靠造成的證據(jù)沖突,那么這種情況下對(duì)合成規(guī)則進(jìn)行改進(jìn)也是沒(méi)有意義的。因此,為了更好地解決證據(jù)沖突問(wèn)題,需要在證據(jù)合成前對(duì)證據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,這樣能使合成結(jié)果更為科學(xué)準(zhǔn)確。然而,由于證據(jù)沖突的客觀存在,目前仍沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的被廣泛接納的解決方法,需要進(jìn)一步加以研究。

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