本发明涉及数据决策，更为具体的，涉及一种基于改进策略的证据融合方法、设备、介质及系统。
背景技术：
1、针对多传感器数据决策问题，目前已形成以贝叶斯推理、自适应神经网络、ds证据理论为代表的多种算法理论，及基于这些理论的应用方案。作为一种处理不确定性问题的概率组合理论，ds证据理论因其严格的理论推导从产生之初便备受青睐。它能够将信息划分为信任区间、支持区间以及不确定区间，并以此来对信息的不确定性进行诠释说明。
2、虽然从数学的角度来说，公式推导没有问题，但在一些特殊情况下，采用ds证据理论组合公式进行证据融合时，得到的结果往往会与人的正常认知相违背。这导致在具体的多传感器数据决策处理时，相应技术问题显得尤为突出，造成精度差，效率低，计算复杂，结果不可靠的技术问题。
3、比如，设识别框架θ＝{a,b,c}，两组证据对a,b,c的支持度分别为
4、m1:m1(a)＝0.99,m1(b)＝0,m1(c)＝0.01
5、m2:m2(a)＝0,m2(b)＝0.99,m2(c)＝0.01
6、采用ds证据理论进行融合，得到结果为
7、m(a)＝0,m(b)＝0,m(c)＝0.0001
8、进行归一化后，有
9、m(a)＝0,m(b)＝0,m(c)＝1
10、结论认为对识别框架中c的支持度是最大的，结论显然违背实际情况，这种情况称之为冲突悖论。
11、ds证据融合过程中常见的冲突悖论主要有全冲突悖论(冲突因子等于1)、0信任悖论(某一证据体对一个命题的支持度为0，导致结果中对该命题的支持度也为0)、1信任悖论(所有证据体对某一命题的支持度均较低，但结果反而对该命题赋予极大信任值)、高冲突悖论(冲突因子趋近于1但不等于1)等四种情况。
12、面对这些冲突悖论，为了获得合理且可靠的决策结果，国内外研究者提出了各种各样的解决方案。典型的解决方案主要分为两类：一类是对合成公式进行改进，比如smets方法、yager方法、基于可信度的冲突分配法、基于平均支持度的冲突分配法、冲突指派法、吸收法等，这些方法直接针对合成公式进行处理，虽然在一定条件下可以解决冲突悖论的问题，但并未从根本上减小系统的不确定性；另一类是对证据体进行修改，比如平均法、加权系数法、有效性系数法、加权证据合成法、相似矩阵分析法、局部冲突分配法等，这些方法从证据冲突的根源入手，在不修改合成公式的前提下从根本上解决问题，能够取得更好地效果。但是，现有对证据体进行修改的技术方案仍然存在精度差，效率低，计算复杂和结果不可靠的技术问题。
13、参考文献：
14、[1]康健.基于多传感器信息融合关键技术的研究[d].哈尔滨：哈尔滨工程大学,2013.
15、[2]yager r r.on the dempster-shafer framework and new combinationrules[j].information sciences.1987,41(2):93-137.
16、[3]陈博,万寿红,岳丽华.改进的ds证据舰船融合检测研究[j].计算机工程与应用.2010,46(28):222-224.
17、[4]yao j f,wu c p,xie x b,et al.a new method of information decision-making based on d-s evidence theory[c]//proc of 2010ieee internationalconference on systems,man and cybernetics,2010:1804-1811.
18、[5]florea m c,jousselme a l,bosséi,et al.robust combination rules forevidence theory[j].information fusion,2009,10(2):183-197.
19、[6]levre e,colot o,vannoorenberghe p,et al.a generic framework forresolving the conflict in the combination of belief structures[c]//proc ofthe 3rd international conference on information fusion,2000:182-188.
20、[7]josang a,daniel m,vannoorenberghe p.strategies for combiningconflicting dogmatic beliefs[c]//proc of the 6th international conference ofinformation fusion,2003:1133-1140.
技术实现思路
1、本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于改进策略的证据融合方法、设备、介质及系统，具有计算量少，效率和精度高，结果可靠稳定等优点。
2、本发明的目的是通过以下方案实现的：
3、一种基于改进策略的证据融合方法，包括以下步骤：
4、s1，利用数据采集装置获取传感器输入信息，并作为传感器输入信息证据体；当传感器输入信息证据体中不存在证据冲突时，直接跳转到步骤s3；当传感器输入信息证据体中存在证据冲突时，跳转到步骤s2；
5、s2，利用计算机处理器进行传感器输入信息证据体修改；
6、s3，利用计算机处理器进行传感器输入信息证据体融合；
7、s4，利用计算机处理器进行融合结果归一化。
8、进一步地，在步骤s1中，所述利用数据采集装置获取传感器输入信息，并作为传感器输入信息证据体，具体包括子步骤：根据业务场景和应用需要利用传感器采集数据，并采用加权系数、折扣因子方法获得传感器输入信息作为证据体。
9、进一步地，在步骤s1中，还包括如下子步骤：
10、设识别框架为θ＝{x1,x2,...,xk}，x1,x2,...,xk表示存在互斥关系的k种可能命题，将各传感器输入信息证据体对各个命题的支持度表示为：
11、
12、式中，mi(xj)表示第i个证据体对第j个命题的支持度，有1≤i≤n，1≤j≤k，n、k均为整数。
13、进一步地，在步骤s2中，所述利用计算机处理器进行传感器输入信息证据体修改，具体包括子步骤：
14、设mi传感器输入信息证据体中存在证据冲突，即假定有c个命题对应的支持度均为0，1≤c≤k-1，定义证据集合作为mi证据体的子集，其包含的元素个数为c；当时，有mi(xh)＝0；当时，有mi(xh)≠0；此时，对传感器输入信息证据体按如下方式进行修改：
15、
16、αi表示修改因子，其下标i表示该修改因子仅适用于对mi传感器输入信息证据体进行修改，有0.775≤β<1，0.056≤mp≤0.5。
17、进一步地，所述证据冲突针对1个命题或针对多个命题，至多只能针对k-1个命题。
18、进一步地，在步骤s3中，所述利用计算机处理器进行传感器输入信息证据体融合，具体包括子步骤：
19、对步骤s1获取的传感器输入信息证据体，采用下式进行融合结果计算：
20、
21、对步骤s2修改后的传感器输入信息证据体，采用下式进行融合结果计算：
22、
23、进一步地，在步骤s4中，所述利用计算机处理器进行融合结果归一化，具体包括子步骤：
24、采用下式对步骤s3得到的融合结果进行归一化：
25、
26、得到传感器输入信息证据体支持下的数据判决结果。
27、一种基于改进策略的证据融合设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器加载时并执行如上任一项所述的方法。
28、一种计算机可读存储介质，在可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行如上任一项所述的方法。
29、一种基于改进策略的证据融合系统，包括如上所述的基于改进策略的证据融合设备
30、本发明的有益效果包括：
31、本发明针对传感器输入信息证据冲突存在条件下的证据融合问题，通过修改传感器输入信息证据体，以一种相对简单的操作方式和较少的计算量，有效解决了传感器输入信息证据合成过程中的冲突悖论，获得了符合人类正常认知且更加可靠、稳定的输出结果。相比于现有方法，本发明提出的方法精度更高、适用范围更广且效果更好，能够为电子信息系统决策提供合理数据支持。
1.一种基于改进策略的证据融合方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于改进策略的证据融合方法，其特征在于，在步骤s1中，所述利用数据采集装置获取传感器输入信息，并作为传感器输入信息证据体，具体包括子步骤：根据业务场景和应用需要利用传感器采集数据，并采用加权系数、折扣因子方法获得传感器输入信息作为证据体。
3.根据权利要求1所述的基于改进策略的证据融合方法，其特征在于，在步骤s1中，还包括如下子步骤：
4.根据权利要求1所述的基于改进策略的证据融合方法，其特征在于，在步骤s2中，所述利用计算机处理器进行传感器输入信息证据体修改，具体包括子步骤：
5.根据权利要求4所述的基于改进策略的证据融合方法，其特征在于，所述证据冲突针对1个命题或针对多个命题，至多只能针对k-1个命题。
6.根据权利要求4所述的基于改进策略的证据融合方法，其特征在于，在步骤s3中，所述利用计算机处理器进行传感器输入信息证据体融合，具体包括子步骤：
7.根据权利要求1所述的基于改进策略的证据融合方法，其特征在于，在步骤s4中，所述利用计算机处理器进行融合结果归一化，具体包括子步骤：
8.一种基于改进策略的证据融合设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被所述处理器加载时并执行如权利要求1～7任一项所述的方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，在可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器加载并执行如权利要求1～7任一项所述的方法。
10.一种基于改进策略的证据融合系统，其特征在于，包括如权利要求8所述的基于改进策略的证据融合设备。
