一种改进的证据合成方法及其在模糊评估中的应用*

邰文星，丁建江，刘宇驰，赵志强

（1.空军预警学院，武汉 430019；2.空军装备部，北京 100034）

0 引言

D-S证据理论［1-2］自20世纪60年代提出以来，凭借其能够很好地表达“不确定性”和“未知”等认知科学上重要概念的优点，为处理不确定信息提供了一种行之有效的方法［3-4］，并在目标识别、信息融合与决策分析等领域得到了广泛的应用［5-8］。尽管它提供了一个非常有用的证据合成规则，但当证据源高度冲突时，经典D-S合成规则却无法使用或得出有悖于常理的结论。为此，国内外学者基于不同的观点和理论，提出了不少行之有效的改进方法。总的来看，相关的改进方法可以分为两大类［9］：一类是基于对证据源的修正，另一类是基于对合成规则的修正。

但遗憾的是，这些方法多是以目标识别为背景提出的，在评估问题中的应用效果并不理想。一方面，评估问题中的证据即评估指标不存在不可靠的问题，因而对其修正反而会增加不确定性，破坏聚焦能力。另一方面，评估问题中指标的地位即重要程度是不同的，关键指标的主导地位不可动摇。然而可惜的是，基于修正合成规则的诸多方法却并没有充分考虑这一点。为此，本文提出了一种新的合成规则改进方法，即通过证据权重和可信度的对比与融合来确定冲突概率的全局分配系数。实例分析证明，新的合成方法提高了证据合成的可靠性和合理性，促进了证据理论在模糊评估中的应用。

1 D-S证据理论与模糊评估

根据证据理论的相关概念，Θ表示全部可能评估结果X的一个论域集合，且Θ中的全部元素都是互不相容的，则称Θ为X的识别框架。……