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針對相似度碰撞引發(fā)證據融合結果錯誤的問題，提出一種新的證據融合方法。首先，提取證據的焦元序列特征并將其轉化為排序矩陣以彌補證據相似度易碰撞的不足；其次，聯(lián)合證據的排序矩陣和信息熵完成對證據權重的確定；最后，生成歸一化證據（ MAE）并使用Dempster融合公式將MAE融合n-1次獲得最終的結果。基于在線的鳶尾花數據集對證據平均融合方法、余弦相似度證據融合方法、證據距離融合方法和證據信譽度融合方法進行了花類型識別準確性的F-Score對比，上述四種方法的F-Score分別為0.84、0.88、0.88和0.88，而所提方法的F-Score為0. 91。實驗結果表明，所提方法的決策準確率更高，融合結果更加可靠，能為證據決策提供了有效的解決方案。
證據理論是由Dempster和Shafer提出的一種有效的不確定性推理方法被廣泛用于最優(yōu)決策、可靠分析、關系度量、最優(yōu)計算等領域。然而在現(xiàn)實環(huán)境中，由于傳感器的故障或信任函數模型的不準確會導致證據之間互相沖突，進而會引起融合結果的反直觀現(xiàn)象。
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