本文關鍵詞：基于置信函數理論的不確定數據分類與決策融合

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【摘要】：在錯綜復雜的戰(zhàn)場環(huán)境下,由于外界干擾、電子對抗以及傳感器自身性能限制等諸多因素的影響,所獲取的信息一般具有很大的不確定性。這里的不確定性主要包括由于獲取的信息不充分造成的不精確性,由于信息缺失造成的不完備性,以及由于干擾欺騙造成的不可靠性。這些廣泛存在于戰(zhàn)場目標識別與威脅評估中的信息的不確定性給傳統(tǒng)的數據分類及決策融合方法帶來了新的挑戰(zhàn)。作為傳統(tǒng)概率理論的推廣,置信函數理論提供了一套完善的針對多種不確定信息進行建模和推理的理論框架。本論文基于置信函數理論這一不確定信息處理框架,圍繞不確定數據分類與決策融合這兩個具有一般意義的科學問題,開展了以下研究:1.針對分類問題中訓練數據的不精確性,即源于不同類別的訓練數據在特征空間部分重疊的情形,提出了一種證據剪輯k近鄰(EEk NN)分類方法。該方法首先采用證據剪輯算法對原始訓練樣本進行預處理,用一種置信隸屬度結構替代原始的單獨類別標簽,從而更好地刻畫類別重疊區(qū)域訓練樣本的不確定性;然后考慮到證據剪輯后訓練樣本之間的相關性,采用三角范數組合規(guī)則對輸入樣本的k個最近鄰訓練樣本在置信函數框架下進行融合,從而獲得最終的分類結果。對于類別重疊度較大的不精確數據集,該方法可以獲得比其它基于k近鄰的分類方法更好的分類效果。2.針對分類問題中訓練數據的不完備性,即所獲得的少量訓練數據不足以對真實的條件概率分布情況進行有效刻畫的情形,提出了一種多假設k近鄰(MHk NN)分類方法。該方法的主要思路是對輸入樣本在多種假設條件下進行分類,即在每一個特定假設下,基于所提出的類條件加權距離度量設計一個對特征空間的局部特性刻畫能力更強的子分類器;然后考慮到各子分類器輸出結果的不確定性,基于置信函數理論對子分類器的不確定輸出進行建模和融合。該方法可以勝任多種數據條件下的分類任務,特別對于由高維、小樣本導致的不完備訓練樣本條件下的分類問題,可以獲得比基于其它距離度量的k近鄰方法更顯著的性能提升。3.針對分類問題中訓練數據的不可靠性,即所獲得的訓練數據在類別或者特征方面有較大噪聲的情形,將傳統(tǒng)的模糊規(guī)則分類系統(tǒng)在置信函數框架下進行了擴展,提出了一種置信規(guī)則分類系統(tǒng)(BRBCS)。該系統(tǒng)主要包括兩個組成部分:描述特征空間與類別空間之間輸入輸出關系的置信規(guī)則庫以及描述輸入樣本分類機制的置信推理方法。在置信規(guī)則庫構建和置信推理方法設計中,對實際應用中可能存在的數據噪聲均提出了有針對性的處理方案。該系統(tǒng)可以獲得比其它基于規(guī)則的分類方法更高的分類正確率,而且對于訓練數據中的類別噪聲和特征噪聲均具有較好的魯棒性。4.針對在實際分類應用中除了由傳感器測量得到的訓練數據外,還可以獲得部分專家知識的情形,提出了一種復合置信規(guī)則分類系統(tǒng)(HBRBCS)。該系統(tǒng)采用置信規(guī)則這一公共表達模型對這兩類獨立且互補的信息進行建模,從而將兩種異類信息統(tǒng)一到同一表達框架下進行融合;在融合過程中,基于訓練數據和專家知識的可靠度設計了一種自適應的優(yōu)化融合模型。該系統(tǒng)集基于數據驅動的分類模型和基于知識驅動的分類模型的優(yōu)點于一身。我們對戰(zhàn)略預警系統(tǒng)的多源目標識別問題進行了研究,結果表明提出的HBRBCS能夠有效地綜合利用訓練數據和專家知識這兩種獨立且互補的分類信息,顯著地提升了分類性能。5.針對決策融合中屬性的可靠性與重要性共存的情況,定義了在利用置信函數理論處理多屬性決策融合問題中存在的證據的重要性概念,并提出了一種重要性折扣與組合運算法則�；谶@一理論基礎,對兩種常用的不確定多屬性決策融合算法,即原始ER(OER)算法和修正ER(MER)算法,在置信函數框架下進行了重新分析研究,并且發(fā)現OER算法在融合過程中實質上只考慮了屬性的可靠性,而MER算法則只考慮了屬性的重要性�；谶@一理論發(fā)現,提出了一種廣義ER(GER)算法,該算法提供了一種同時考慮屬性可靠性與重要性的廣義不確定多屬性決策融合框架。我們對戰(zhàn)略預警系統(tǒng)的目標威脅評估問題進行了研究,結果表明所提出的GER算法可以有效地對屬性權重的多種影響因素進行考慮,從而提供更全面、合理的決策結果。
【學位授予單位】：西北工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TB114

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本文編號：1293961