证明证据融合一致性：关于可信度的一种新视角

本文探讨了现有可信证据融合方案可能存在不一致性的问题，这源于可信度计算与 Dempster 组合规则融合的开环式顺序执行方式。我们从 FOD（FOD = degree of support for events within the framework of discrimination）的视角构建证据可信度，并提出一种迭代可信证据融合方法（ICEF）以解决融合过程中的不一致性。一方面，ICEF 将融合结果引入可信度评估，建立了可信度与融合结果之间的关联；另一方面，基于对 plausibility 和 belief 函数的指数归一化，提出了 plausibility-belief 算术-几何散度（PBAGD），用于衡量证据冲突。PBAGD 在捕捉 FOD 子集的相关性与差异性、识别异常来源并降低其融合权重方面具有优势。我们通过数值示例与传统方法进行比较，验证了ICEF的性能。数值实验和基准数据集的仿真结果表明，PBAGD 对所提融合策略具有良好的适应性。