基于D-S证据理论的Bayes信息融合  

Fusion of Information of Bayes Based on D-S Evidence Theory

作　　者：李豪亮[1] 师义民[1] 陈华[2] 

机构地区：[1]西北工业大学应用数学系,陕西西安710072 [2]信阳师范学院数学与信息科学学院,河南信阳464000

出　　处：《模糊系统与数学》2009年第1期46-51,共6页Fuzzy Systems and Mathematics

基　　金：国家自然科学基金资助项目(70471057);陕西省教育厅自然科学基金资助项目(03JK065)

摘　　要：在Bayes统计中,验前分布的获取和表示是一个关键问题,尤其在验前信息多源型的情况下,更需要合理客观地综合利用这些信息。针对实际现实中信息的多源性和不确定性,本文给出了一种基于D-S证据理论的多源总体验前分布的融合方法,并通过实例说明了该方法在Bayes先验信息融合中的应用。How to acquire proper prior distribution is a key problem in Bayesian analysis. When prior information comes from different sources, the rational and objective use of the information is needed. In this paper, a new method based on the Dempster-Shsfer theory to realize the fusion of information of multiple sources is proposed, and an example shows how to use this method in the fusion of prior information.

关 键 词：信息融合 D-S证据理论 验前信息 Pignistic概率 

分 类 号：O213[理学—概率论与数理统计]