[发明专利]基于证据可信度和不确定度的冲突证据融合方法

权利要求书

1.一种基于证据可信度和不确定度的冲突证据融合方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

A、通过获取汽车系统故障诊断信息相对应证据焦元的基本概率赋值，将每一个证据看作一个证据向量，第i个证据向量用m_i＝(m_i(θ₁),…,m_i(θ_r),…m_i(θ_k))^T表示；其中i＝1,2,…,n，n为证据向量的总数，T表示向量转置，k为辨识框架中包含单子集焦元和多子集焦元的总个数，r＝1,2,…,t,…,k，其中Θ＝{θ₁,θ₂,…,θ_t}，Θ为仅包含单子集元素的辨识框架，θ₁、θ₂和θ_t为不同的单子集元素；t为Θ中单子集元素的总个数；若m_i(θ_r)＞0，那么θ_r被称为焦点元素，即焦元，可以为单子集焦元或多子集焦元；其中单子集焦元表征了汽车系统的故障类型；

B、计算各个证据向量的信任因子，并将第i个证据向量m_i的信任因子记为α_i；

C、通过公式对信任因子进行归一化，得到第i个证据向量m_i的第一可信度权重进而得到各个证据向量的第一可信度权重，其中α_i为第i个证据向量的信任因子，α_s为第s个证据向量的信任因子，n为证据向量的总数；

D、通过公式计算第i个证据向量m_i与第j个证据向量m_j之间的散度L_ij；其中，|θ_r|为焦元θ_r的基数，ln()为以自然常数e为底数的对数函数；

E、通过所述散度根据公式计算第i个证据向量m_i的支持度Sup_i，通过所述第一可信度权重与支持度根据公式计算第i个证据向量m_i的可信度Crd_i；通过公式对可信度进行归一化，并将作为第i个证据向量m_i的综合可信度权重；其中，Crd_s为第s个证据向量m_s的可信度；

F、通过公式计算第i个证据向量m_i的信念熵H_BP(m_i)，其中，|A|为焦元A的基数，|S|为Θ的基数；e为自然常数；表征证据向量m_i中所有焦元对应的似然函数Pl和信任函数Bel之和；Pl_i(A)+Bel_i(A)表征证据向量m_i中某一个焦元的似然函数Pl和信任函数Bel之和；A_r为证据向量m_i中包含的任意一个焦元；Pl_i(A)为证据向量m_i中特定焦元A的似然函数；Bel_i(A)为证据向量m_i中特定焦元A的信任函数；Pl_i(A_r)为证据向量m_i中任意一个焦元A_r的似然函数；Bel_i(A_r)为证据向量m_i中任意一个焦元A_r的信任函数；

G、由得到的第i个证据向量m_i的信念熵H_BP(m_i)，通过公式得到第i个证据向量m_i的信息量IV_i，然后通过公式对信息量进行归一化后，得到第i个证据向量m_i的信息量权重其中IV_s为第s个证据向量m_s的信息量；

H、通过公式将证据的综合可信度权重和信息量权重结合，并通过公式进行归一化，得到第i个证据向量m_i的最终修正权重W_i；

I、根据最终修正权重通过公式对所有证据进行加权平均，获得加权平均证据

J、通过Dempster组合规则对加权平均证据融合n-1次，融合后焦元A的基本概率赋值m(A)的最大值对应的焦元为汽车系统故障诊断的决策结果对应的故障类型，即为最终的决策结果。