Resumen

La teoría de la evidencia de Dempster-Shafer puede procesar eficazmente la información imperfecta y se utiliza ampliamente en un sistema de fusión de datos. Sin embargo, la teoría clásica de la evidencia de Dempster-Shafer implica comportamientos contraintuitivos con los datos de multisensor de alto conflicto en el sistema de identificación de objetivos. Para resolver este problema, en este artículo se propone un método mejorado de combinación de evidencias. Calculando el grado de soporte y la entropía de creencia de cada sensor, el método propuesto combina evidencias conflictivas. En este trabajo se utiliza un nuevo método para calcular el grado de soporte. Al mismo tiempo, inspirándose en la entropía de Deng, se propone la entropía de creencia modificada considerando la escala del marco de discernimiento (FOD) y la escala relativa de la intersección entre evidencias con respecto al FOD. Gracias a estas dos modificaciones, se ha mejorado el efecto en la fusión de datos conflictivos. Se comparan y analizan varios métodos mediante ejemplos. Y el resultado sugiere que el método propuesto no sólo puede obtener resultados razonables y correctos, sino que también tiene la mayor fiabilidad de fusión en la resolución del problema de fusión de datos de alto conflicto.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:teoría de la evidencia de shafer, entropía de la creencia, grado de apoyo, fusión de datos de alto conflicto, fusión de datos de conflicto, sistema de fusión de datos, método de combinación de evidencias, máxima fiabilidad de la fusión, sistema de identificación de objetivos, fod
• Keywords:shafer evidence theory, belief entropy, support degree, high conflict data fusion, conflict data fusion, data fusion system, evidence combination method, highest fusion reliability, target identification system, fod