[发明专利]基于证据衡量标准下证据的组合方法

权利要求书

1.一种基于证据衡量标准下证据的组合方法,其特征在于,所述的基于证据衡量标准下证据的组合方法的步骤如下:

1)传感器的部署:

在房间的墙角安装由多种类传感器组成的传感器组，其中多种类传感器包括有温度传感器、湿度传感器、烟雾浓度传感器、二氧化碳浓度传感器、红外传感器；

2)确立证据冲突衡量标准Pcor：

(1)基本概率赋值函数BPA

设Θ为基本识别框架，如果函数m：2^Θ→[0,1]满足∑m(A)＝1，则称m为Θ上的基本概率赋值函数：其中m(A)叫做A的基本概率赋值，也就是对A的支持度，如果且满足m(A)0，则称A为焦元，将框架Θ内给出的m(A₁)、m(A₂)、…、m(A₂^Θ)用行向量m表示：m＝[m(A₁),m(A₂),…,m(A₂^Θ)]；传感器采集的数据所对应的基本概率赋值根据大量的实验来确定；

(2)行向量m经过Pignistic概率函数转化成m′

Pignistic概率函数为

|A_k|为集合A中包含元素的个数；

m′＝(BetP_m(θ₁),BetP_m(θ₂),…BetP_m(θ_n)) (2)

(3)构建证据冲突衡量标准Pcor

将转化后的行向量两两带入相关系数方程中来表示m′₁、m′₂证据之间的冲突程度，

其中：m′₁,m′₂为两个向量的内积，|m′₁|、|m′₂|为向量的模；

3)确定各证据权重系数：

根据各证据冲突衡量标准Pcor值构建支持矩阵，根据支持矩阵确立信任度，最后使用信任度最终确立各证据权重系数；

4)证据组合：

根据确定的权重系数调整基本概率赋值向量，最后经过DS证据理论进行组合得到更合理的结论。

2.按照权利要求1所述的基于证据衡量标准下证据的组合方法,其特征在于,所述的确定各证据权重系数是指：

1)根据各证据之间Pcor值构建支持矩阵Sup

2)观察支持矩阵Sup，主对角线上元素值全部为1，为减少自身Pcor对整个权重的影响，将主对角线元素全部置零，那么变换后支持矩阵Sup′为

3)根据支持矩阵Sup′可确定m_i(i＝1,2,…,n)的信任度Crd_i

4)信任度Crd_i与证据间支持度成正比，通过信任度来确定各证据的权重，因此各证据的权重系数表示为

式中:Crd_i为各证据的信任度，ω_i为各证据的权重系数。

3.按照权利要求1所述的基于证据衡量标准下证据的组合方法,其特征在于,所述的证据组合是指：

1)根据证据间权重系数调整基本概率赋值向量

2)使用DS证据理论进行组合

式中：

3)最终将多个传感器的提供的证据组合成一个可以让电脑决定的证据，准确预报房间是否发生火灾。