一種面向有序命題的信息融合新方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種信息融合新方法，特別涉及一種面向有序命題的信息融合新方 法。
【背景技術(shù)】
[0002] 對(duì)多種信息進(jìn)行融合，可獲得更高質(zhì)量的信息，能顯著提高決策的有效性。信息融 合研究具有非常重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值，從20世紀(jì)70年代開始至今，世界主要國(guó)家競(jìng) 相開展信息融合研究。隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，信息融合研究更成為人們普遍關(guān)注的熱點(diǎn)。
[0003] 有序命題類問題有其特殊性，該類問題展現(xiàn)了應(yīng)用領(lǐng)域問題的紛繁復(fù)雜。有序命 題類問題是一類十分重要的問題，評(píng)價(jià)類問題是有序命題類問題的典型代表。日常生活中 評(píng)價(jià)類問題隨處可見。例如：耕地的肥力評(píng)價(jià)，耕地肥力可分為"高肥力，中上肥力，中肥力， 中下肥力，低肥力"；學(xué)習(xí)成績(jī)?cè)u(píng)價(jià)，學(xué)習(xí)成績(jī)可分為"優(yōu)秀，良好，及格，不及格";基金項(xiàng)目 評(píng)價(jià)，將申請(qǐng)的基金項(xiàng)目分為"特優(yōu)，優(yōu)，良，中，差";等等。盡管經(jīng)典的證據(jù)理論是一種"通 用"的信息融合理論，但它卻不能解決有序命題類問題。
[0004] 有人曾提出基于物理質(zhì)心的有序命題融合方法，是迄今唯一能比較有效地處理有 序命題類問題融合的方法，較好解決了有序命題類問題，對(duì)信息融合領(lǐng)域研究具有重要意 義。該融合方法包括兩個(gè)步驟，一是求出融合結(jié)果中最有可能為真之命題的序號(hào)g，二是根 據(jù)處理后的g對(duì)命題的不確定性值進(jìn)行重新分配。但該融合方法存在諸多問題。為簡(jiǎn)便計(jì)， 稱該基于物理質(zhì)心的融合方法為老方法。
[0005] 通過下述例子可看出老方法存在的諸多問題。
[0006]例1.
[0007]兩個(gè)基本支持函數(shù)，ii:(0? 65, 0? 2, 0? 1，0? 05)，V:(〇? 7, 0? 15, 0? 1，0? 05)， 其權(quán)重分別為，Qw = 〇. 5和Qv= 0. 5.i!和V的初始融合結(jié)果《 '為 (0.675,0.175,0.1，0.05)。老方法先采用物理學(xué)求質(zhì)心的方法計(jì)算出的質(zhì)心 6°1(1(?')= 1.525，然后構(gòu)造最終的融合結(jié)果《.
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種面向有序命題的信息融合新方法，其特征在于，包括如下步驟： /*分別用"/*"、"*/"作起始符和結(jié)束符，或由"http://"作起始符的一段文字是步驟或子 步驟的解釋部分.*/ // "BEGIN"、"END"，" "和"["、"]"，為語句括號(hào). /* μ = ( μ μ 2, · · ·，μ n)，V = ( V V 2, · · ·，V n)是任意兩個(gè)待融合的η元-基本支 持函數(shù)，μ、V的信任值均值分別表示為"μ均值"、" V均值"，μ、V的權(quán)重分別為Qll、 Ων. AG表示μ、V之間的相容性程度，A*、Β*分別表示無知基本支持函數(shù)和近似無知 基本支持函數(shù)的集合，Δ = A* U Β*，γ* = ( γ*" γ*2, · · ·，γ*η) e A*，Yt= γ*2 =..· = Y *η= 0. ω '表示μ，ν的初始融合結(jié)果，ω表示μ，ν的最終融合結(jié)果.*/ 步驟一、[μ，ν e Δ 或（μ e Δ 且V (64)或（且 V e Δ)] 按照擴(kuò)展無知、擴(kuò)展近似無知基本支持函數(shù)的概念，判斷待融合的兩個(gè)基本支持函數(shù) μ，V中，有一個(gè)或全部屬于無知基本支持函數(shù)集合和近似無知基本支持函數(shù)集合的并集 Δ，若是則給出μ，V相應(yīng)的融合結(jié)果； //在以下步驟或子步驟中，有（蘆? 2且V g」）· 步驟二、[計(jì)算μ，V之初始融合結(jié)果ω'及其信息心] (
2).按基本支持函數(shù)與準(zhǔn)-基本支持函數(shù)之信息心的新計(jì)算方法,求. /*G(?')表示ω'的信息心，信息心計(jì)算方法之優(yōu)劣是融合方法的關(guān)鍵，在融合結(jié) 果中，信息心系指真值最大之命題的序號(hào)、位置或下標(biāo).*/ /*下述語句中，ω，（Si) = ω，i，1彡ρ彡1. 5, ω，_表示的信任值均值· "信息 心方法"中，信任值越大越重要，小于的信任值被排除.*/
步驟三、[G(?')為正整數(shù)的融合] /*依據(jù)μ與V間的相容性度量以及面向基本和準(zhǔn)-基本支持函數(shù)的信息熵新計(jì)算方 法實(shí)現(xiàn)融合.*/ 如果G(c〇')非正整數(shù)，則GOTO步驟四. 1).[求相容性程度] 按照相容性的定義及其度量方法，求出μ與V的相容性程度. /*G(y)，G(V)分別是μ，V的信息心.若μ，V相容，則融合結(jié)果的分明性應(yīng) 明顯增強(qiáng)；若μ，V沖突，則融合結(jié)果的分明性應(yīng)明顯減弱.*/ /*在構(gòu)造融合結(jié)果時(shí)，依據(jù)相容性程度分成三個(gè)正向調(diào)整強(qiáng)度，即調(diào)整方案分別用首 項(xiàng)為1、公差ξ i = 〇. 2、0. 1和0的等差數(shù)列（詳見步驟三的子步驟2)，3)，4))，可證明這 些調(diào)整方案能確保融合結(jié)果具有凸性質(zhì)，公差由實(shí)驗(yàn)確定.*/ |G(u)~G(v)| / (η~1). 2) . [0 彡 AG 彡 1/6 ?] /*μ與v的相容性較好，即相容性e [完全相容，相容性較好]，諸信任值向信息心 的匯聚強(qiáng)度最大，調(diào)整方案采用首項(xiàng)為1、公差ξ i= 〇. 2的等差數(shù)列.*/ 如果0彡AG彡1/6,則用公差為0. 2的等差數(shù)列正向調(diào)整ω '. 3) . [1/6 ^ AG ^ 1/3 ?] /*正向調(diào)整使熵變小，μ與V間的相容性居中，即相容性e [相容性較好，相容性 較差]，ω '的諸信任值向信息心的匯聚強(qiáng)度居中.*/ //正向調(diào)整方案采用首項(xiàng)為1、公差ζ 2= 〇. 1的等差數(shù)列. 如果1/6彡AG彡1/3,則用公差為0. 1的等差數(shù)列正向調(diào)整ω '. 4) . [1/3 < AG ?] /*μ與V間的相容性較差，即相容性e (相容性較差，完全不相容]，ω'的諸信任 值向信息心的匯聚強(qiáng)度最??；調(diào)整方案采用首項(xiàng)為1、公差ξ 3= 〇的等差數(shù)列.*/ /*因 μ，V間的相容性較差，需進(jìn)行兩次調(diào)整，先做正向調(diào)整，后做逆向調(diào)整；逆向調(diào) 整，通常循環(huán)執(zhí)行逆向調(diào)整子步驟，每次執(zhí)行都生成一個(gè)基本支持函數(shù)，當(dāng)逆向調(diào)整子步驟 被執(zhí)行到某次，所生成的基本支持函數(shù)的熵值與E ( ω ')近似相等，則循環(huán)執(zhí)行終止.*/ /*綜合上述步驟三的子步驟2)、3)、4)可知，先依據(jù)相容性程度，即相容性度量結(jié)果， 選擇合適公差的等差數(shù)列對(duì)ω'進(jìn)行正向調(diào)整，僅當(dāng)μ，V間的相容性較差時(shí)，才需對(duì)ω ρ 進(jìn)行逆向調(diào)整，然而逆向調(diào)整需配合面向基本和準(zhǔn)-基本支持函數(shù)的信息熵計(jì)算方法才能 完成.*/ /*盡管μ，V間的相容性較差，正向調(diào)整諸真值向信息心的匯聚強(qiáng)度較小，但仍可能 使熵Ε(ω〇明顯小于熵Ε(ω').由此，可能需要執(zhí)行多個(gè)逆向調(diào)整子步驟，使Ε(ω〇最 終趨近于E (ω ' ) · */ 如果 1/3 < AGjJ BEGIN [第一次正向調(diào)整步驟]用公差為零的等差數(shù)列正向調(diào)整ω'. //正向調(diào)整方法使熵減小，正向調(diào)整結(jié)果存入ωρ. 第二次逆向調(diào)整步驟： /*第二次逆向調(diào)整步驟的主要思想：沿著負(fù)Y軸方向擠壓基本支持函數(shù)信任值包絡(luò) 線，使包絡(luò)線更趨平緩，維持包絡(luò)線下信任值直方圖面積不變，使最終融合結(jié)果ω的熵接近 ω'的熵，第二次逆向調(diào)整步驟，通常由多個(gè)逆向調(diào)整子步驟組成.逆向調(diào)整子步驟使熵 增加，多個(gè)逆向調(diào)整子步驟將生成一個(gè)基本支持函數(shù)序列：《η，...，ωΗ，ω ρ<+1)，...，ω =ω";序列中有Ε(ω Η)〈Ε(ω"?+1))，與ω"?+1)對(duì)應(yīng)的包絡(luò)線比之與ω η對(duì)應(yīng)的包絡(luò)線 更平緩；并有 Ε(ω/ )^Ε(ω)=Ε(ω ^k). */ END ； 5) .[結(jié)束本方法] 結(jié)束本方法. 步驟四、[對(duì)ω'進(jìn)行預(yù)處理] /*當(dāng)G(?')為非正整數(shù)時(shí)，將構(gòu)造融合結(jié)果的最大和次大信任值，為此在一些情況 (略）下需要對(duì)ω '進(jìn)行預(yù)處理.具體操作略.*/ 步驟五、[G(?')非正整數(shù)的融合] //依據(jù)相容性度量及面向基本和準(zhǔn)-基本支持函數(shù)的信息熵計(jì)算實(shí)現(xiàn)融合. 1) .[求μ與V間的相容性] |G(u)~G(v)| / (η~1). 2) . [0 彡 AG 彡 1/6 ?] /*調(diào)整方案與步驟三的子步驟2)不同，在下標(biāo)，「^6/)?兩處共分得兩 份，其和為δ . */
/*μ與V的相容性較好，系指相容性e [完全相容，相容性較好];ω'的諸信任值 向信息心的匯聚強(qiáng)度最大.*/ //調(diào)整方案采用首項(xiàng)為1、公差ξ i= 〇. 2的等差數(shù)列. 如果O彡AG彡1/6,則采用公差為0. 2的等差數(shù)列正向調(diào)整ω '. 3) . [1/6 ^ AG ^ 1/3 ?] /*μ與V間的相容性居中，即相容性e [相容性較好，相容性較差]