基于證據理論的信息融合研究及其在水質監測中的應用

時間：2007-03-16 來源：河海大學計算機及信息工程學院 作者：林志貴

摘 要:隨著各種面向復雜應用背景的多傳感器融合系統的出現，融合算法的研究已成為研究熱點。本文對D-S證據理論及其相關技術進行深入分析、研究，指出其存在的不足，并提出相應的改進方法。

       首次將信息融合技術引入到水質監測數據處理過程中，從信息融合的角度，將本文提出的信息融合方法應用到水質監測數據處理中，分析其可行性、有效性。主要研究內容及結論如下:

      (1)提出一種基于修改模型的沖突證據組合方法。該組合方法滿足結合律和交換律，充分利用沖突證據信息，解決了沖突證據組合中的三類問題。

      (2)引入相似度，提出一種基于相似度的模糊證據推理方法。在信任函數對某些焦點元素的顯著變化敏感及從模糊焦元變化中獲取更多的信息方面，該方法比其它模糊擴展方法有效。

      (3)依據Vague焦元的特點，提出一種確定V ague焦元信度函數的方法，討論其具有的性質并進行了證明。基于Vague集的相似性度量，提出Vague焦元的組合規則。通過實驗分析，驗證了該方法的合理性和可行性。

      (4)針對具有證據結構的多源信息融合結果，提出一種基于距離測度的D-S證據決策方法。通過實驗分析、比較，說明該方法在基于沖突或非沖突證據融合結果進行決策方面都有效，克服了其它已有方法只在基于非沖突證據融合結果進行決策方面有效的缺陷。

      (5)從系統的角度，通過定義度量多傳感器系統的信息融合有效性的量化指標，即信息融合有效率指數，分析多源信息及融合算法的有效性。實驗結果表明，信息融合有效率指數能夠刻畫信息的選取、信息的相關性及融合算法對系統信息融合有效性的影響。

      (6)應用D-S證據理論及其改進方法對地面水質監測數據進行融合處理，與現有水質評價方法比較，結果說明這些信息融合方法用于水質狀況評估是可行的。利用水質遙感監測信息和地面監測信息的互補性，提出一種基于神經網絡一證據理論的數據融合處理方法。實驗結果說明該方法比單一遙感信源的神經網絡方法更有效。

關鍵詞:信息融合，證據理論，沖突證據，Fuzzy集，Vague集，融合決策，水質監測

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