北航多源信息融合证据理论基础

现代电子技术Modern Electronics Technique2024年4月1日第47卷第7期Apr. 2024Vol. 47 No. 70 引 言市场监管领域中业务平台每天经过的流量大、涉及的域名多，在网络安全的防护过程中日志系统和警报系统每天都会产生大量的数据，难以分析和预处理。

同时，当今网络活动相当复杂，无论是单个入侵检测系统工作，还是多个入侵检测系统配合都容易出现误报、漏报和重复报警的问题，对于市场监管系统复杂的网络情况，难以快速准确地识别网络安全风险。

为减轻市场监管领域网络安全防控压力，本文提出一种基于异构日志和警报源的安全数据融合算法，利用DS （Dempster⁃Shafer ）证据理论对攻击数据进行关联和融合，快速获取系统最关键的安全态势信息，辅助市场监管网络安全态势决策。

1 相关研究1.1 网络安全态势预测由于目前的网络环境复杂，网络安全形势非常严峻，并随着各个企业与部门对网络安全的关注程度不断基于DS 证据理论的多源网络安全数据融合模型黄智勇1，2， 林仁明2， 刘 宏2， 朱举异1， 李嘉坤1（1.电子科技大学 信息与软件工程学院， 四川 成都 610054；2.四川省市场监督管理局 信息中心， 四川 成都 610017）摘 要： 网络安全态势感知涉及大量的多源数据，其信息抽取难度高，是当前急需解决的问题。

文中结合现有的网络安全实践，针对流量传感器产生的数据，研究了基于DS 证据理论的多源网络安全数据融合方法。

该方法通过设计有效的融合模型，降低数据冗余性，实现关联性分析，并从时间、空间和事件等维度分析网络安全事件之间的关联性，形成关联后的融合数据，提高网络安全态势数据的有效性。

提出的融合模型不仅有效提取了关键信息，增强了网络安全态势数据的有效性，为网络安全监管提供了有力支持，而且在网络事件可能存在误报或漏报的情况下依然能够保持较高的有效性，具有重大的实际应用价值和推广意义。

《改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用》篇一一、引言在当今信息化时代，多源信息融合技术在决策支持系统、智能控制系统以及机器智能领域的应用日益广泛。

其中，决策融合算法作为多源信息融合的核心技术之一，对于提高决策的准确性和可靠性具有重要意义。

D-S（Dempster-Shafer）证据理论作为一种重要的决策融合算法，因其能够处理不确定性和不完全性信息而备受关注。

然而，传统的D-S证据理论在某些情况下仍存在融合精度不高、计算复杂度大等问题。

因此，本文旨在研究改进D-S证据理论的决策融合算法，并探讨其在实际应用中的效果。

二、D-S证据理论概述D-S证据理论是一种基于概率论的决策融合算法，通过将不同来源的证据进行融合，得到一个全局决策结果。

它能够处理不确定性和不完全性信息，具有一定的容错性和鲁棒性。

然而，传统的D-S证据理论在处理复杂问题时仍存在一些问题，如易陷入局部最优解、计算复杂度大等。

三、改进的D-S证据理论决策融合算法针对传统D-S证据理论的不足，本文提出了一种改进的决策融合算法。

该算法通过引入新的权重分配策略、优化基本概率分配函数以及采用多级融合策略等方法，提高了算法的融合精度和计算效率。

具体来说，我们的算法主要分为以下步骤：1. 权重分配策略：我们设计了一种基于证据可靠性的权重分配策略，根据不同来源证据的可靠性和重要性程度，为其分配不同的权重。

这样可以在一定程度上减少因不同来源证据质量差异导致的融合误差。

2. 优化基本概率分配函数：我们通过引入新的基本概率分配函数，对原始数据进行预处理和归一化处理，以减少数据噪声和冗余信息对融合结果的影响。

此外，我们还采用了概率平滑技术，以避免因某些事件的概率过于集中而导致的信息损失。

3. 多级融合策略：我们采用了多级融合策略，将原始数据进行多级融合处理。

这样可以更好地整合不同来源的信息，提高算法的容错性和鲁棒性。

在每一级融合过程中，我们都会根据上一步的融合结果进行下一级的权重分配和基本概率分配函数的调整。

《基于证据理论的信息融合方法及应用研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，信息融合技术已成为多源信息处理领域的重要研究方向。

基于证据理论的信息融合方法，以其独特的优势，在多源信息处理、决策支持、安全监控等方面具有广泛的应用。

本文将探讨基于证据理论的信息融合方法，深入分析其理论原理和具体应用。

二、基于证据理论的信息融合方法（一）证据理论简介证据理论是一种通过收集、分析和综合不同来源的证据来评估事件可能性的理论。

在信息融合领域，证据理论被广泛应用于多源信息融合，以实现对事件的综合评估和决策支持。

（二）信息融合方法基于证据理论的信息融合方法主要包括以下步骤：首先，收集并识别不同来源的信息；其次，根据信息的性质和特点进行分类和预处理；然后，利用证据理论对信息进行综合评估和融合；最后，根据融合结果进行决策或行动。

三、理论原理（一）证据理论的核心思想证据理论的核心思想是利用概率来衡量证据的可信度，进而通过不同证据之间的相互作用和综合评估，得出事件的概率分布。

这种思想在信息融合中具有重要意义，能够有效地整合不同来源的信息，提高信息的可信度和准确性。

（二）信息融合的原理信息融合的原理主要包括数据预处理、特征提取、信息综合评估和决策输出等步骤。

在基于证据理论的信息融合中，关键是通过分析和综合不同来源的证据，得到更加全面、准确的事件描述和预测。

四、应用研究（一）多源信息处理基于证据理论的信息融合方法在多源信息处理中具有广泛应用。

例如，在传感器网络中，多种类型的传感器可以提供同一事件的多种信息，通过信息融合方法可以将这些信息进行整合和分析，从而提高传感器网络的整体性能和准确性。

此外，该方法还可以用于数据挖掘、社交网络分析等领域。

（二）决策支持系统基于证据理论的信息融合方法还可以应用于决策支持系统。

在决策过程中，通过收集和整合各种信息源的证据，对各种可能性进行评估和比较，从而得出更全面、客观的决策结果。

该方法可以用于商业决策、军事决策等领域。

D-S证据理论在多源数据融合中的应用及改进王洪发;王先义【摘要】在不确定性处理算法中,D-S证据理论具有较好的应用效果.阐述了D-S 证据理论及其在多传感器数据融合中的应用.从改进合成规则和证据源数据两方面对当前的一些改进方法进行了分析比较.提出一种基于冲突强度的证据合成规则,并在Murphy证据平均合成规则的基础上提出一种基于证据间相似系数的证据合成规则,通过实例对这几种方法进行了比较,证明了基于相似系数证据合成规则的有效性.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2009(032)015【总页数】4页(P7-9,12)【关键词】数据融合;D-S证据理论;合成规则;冲突强度;相似系数【作者】王洪发;王先义【作者单位】中国电波传播研究所,山东,青岛,266107;中国电波传播研究所,山东,青岛,266107【正文语种】中文【中图分类】TP1820 引言近年来，在多源数据融合领域已进行了大量的研究，并在军事战场指挥系统、智能机器人及工业自动化中得到了广泛的应用。

多源数据融合是指协调使用多个传感器，将多个同类或不同类传感器所提供的局部信息加以综合，消除多传感器数据之间可能存在的冗余和矛盾，加以互补，降低其不确定性，获得对物体或环境的一致性描述的过程[1]。

针对数据融合的不同层次，人们提出了不同的融合算法，其中D-S证据理论因其能够很好地表示“不确定”及“不知道”等重要概念，并具有无需先验概率、推理形式简单等优点，被广泛应用于不确定性数据的处理，并取得了较好的结果。

1 D-S证据理论D-S证据理论是由A.P.Dempster于1967年提出的，后由其学生G.Shafer加以扩充和发展。

该理论在概率的基础上对概率论的概念进行了扩展，把概率论中的事件扩展成命题，把事件的集合扩展成命题的集合，提出基本概率分配等概念，建立命题和集合之间的一一对应关系，从而把命题的不确定性问题转化为集合的不确定性问题。

下面介绍D-S证据理论的一些相关概念[2-3]：定义1 基本概率分配。

《基于证据理论的信息融合方法及应用研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，大量的信息数据在各个领域中不断涌现。

如何有效地融合这些信息，提取有用的知识，成为了一个重要的研究课题。

基于证据理论的信息融合方法，作为一种有效的信息处理手段，近年来受到了广泛的关注。

本文将介绍基于证据理论的信息融合方法的基本原理、方法及应用研究，以期为相关领域的研究提供参考。

二、证据理论概述证据理论，又称为Dempster-Shafer理论，是一种用于处理不确定性和不完全性信息的数学框架。

它通过将信息划分为不同的可信度区间，对信息进行融合和推理，从而得到更加准确和全面的结论。

证据理论具有灵活性和可扩展性，可以应用于各种不同类型的信息融合问题。

三、基于证据理论的信息融合方法基于证据理论的信息融合方法主要包括以下步骤：1. 信息表示：将不同来源的信息表示为不同的可信度区间，即基本概率分配（BPA）。

2. 证据组合：通过组合规则，将不同来源的证据进行融合，得到联合概率分配。

3. 决策制定：根据融合后的联合概率分配，制定决策或推导出新的结论。

在具体实现上，基于证据理论的信息融合方法可以结合各种不同的算法和技术，如神经网络、模糊逻辑、聚类分析等，以提高信息融合的准确性和效率。

四、应用研究基于证据理论的信息融合方法在各个领域中得到了广泛的应用。

以下是一些典型的应用案例：1. 多源传感器信息融合：在军事、航空航天、机器人等领域中，多个传感器可以提供关于同一目标的不同信息。

基于证据理论的信息融合方法可以将这些信息进行融合，提高目标识别的准确性和可靠性。

2. 医疗诊断：在医疗领域中，医生需要从大量的医疗数据中提取有用的信息，以制定诊断和治疗方案。

基于证据理论的信息融合方法可以将不同来源的医疗信息进行融合，提高诊断的准确性和效率。

3. 社交网络分析：在社交网络中，大量的用户数据和交互信息需要进行处理和分析。

基于证据理论的信息融合方法可以分析用户的社交行为和兴趣偏好，为社交网络的分析和优化提供支持。

D-S证据理论在空中目标识别中的应用现状与展望
余付平;黄益恒;沈堤;李靖宇;房瑞跃
【期刊名称】《电光与控制》
【年(卷),期】2024(31)4
【摘要】D-S证据理论作为一种多源信息融合工具,在空中目标识别领域中得到了广泛应用。

对D-S证据理论进行了概述;简要梳理了D-S证据理论在空中目标识别领域中的发展脉络,并提出应用中需要解决的三类关键问题;围绕上述问题,重点对该领域中的BPA获取、证据冲突度量、证据融合的应用现状进行综述;最后,基于空域控制视角,对D-S证据理论在该领域中的应用进行了展望。

研究可为空中目标识别领域的理论发展和工程应用提供参考。

【总页数】12页(P75-86)
【作者】余付平;黄益恒;沈堤;李靖宇;房瑞跃
【作者单位】空军工程大学空管领航学院;中国人民解放军66137部队;中国人民解放军95026部队
【正文语种】中文
【中图分类】V21
【相关文献】
1.基于模糊集和D-S证据理论的空中作战目标识别∗
2.改进的D-S证据理论在战场目标识别中的应用∗
3.D-S证据理论在舰机目标识别中的应用
4.D-S证据理论在振源目标识别中的应用
5.D-S证据理论在探地雷达目标识别中的应用
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浅谈多源信息融合技术作者：张俊玲赵林来源：《科学与财富》2013年第12期摘要：信息融合是现代信息技术与多学科交叉、综合、延拓产生的新的系统科学，随着计算机科学，网络通讯技术，微电子技术和控制技术的飞速发展，它也得到了迅猛的发展，尤其近年来，它已受到广泛关注，它的理论和方法已被应用到许多研究领域。

本文从信息融合的定义、发展现状、融合方法以及融合过程分别进行论述，最后，给出了几个面临的挑战问题。

关键词：信息融合多传感器模式识别1、多源信息融合的定义及发展现状（1）多源信息融合技术的定义信息融合就是由多种信息源如传感器、数据库、知识库和人类本身获取有关信息，并进行滤波、相关、和集成，从而形成一个表示构架，这种构架适合于获得有关决策，如对信息的解释，达到系统目标（例如识别、跟踪或态势评估），传感器管理和系统控制等。

根据信息融合的定义，信息融合技术包括以下方面的核心内容：（1）信息融合是在几个层次上完成对多源信息处理的过程，其中每一个层次都具有不同级别的信息抽象；（2）信息融合包括探测、互联、相关、估计以及信息组合；（3）信息融合的结果包括较低层次上的状态估计和身份估计，以及较高层次上的整个战术态势估计。

因此，多传感器是信息融合的硬件基础，多源信息是信息融合的加工对象，协调优化和综合处理是信息融合技术的核心。

（1）国内外多源信息融合技术的发展现状美国是信息融合技术起步最早、发展最快的国家，美国国防部早在70年代就资助从事声纳信号理解及融合的研究。

我国对信息融合理论和技术的研究起步较晚，也是从军事领域和智能机器人的研究开始。

20世纪90年代以后，信息融合的研究在我国逐渐形成高潮。

不仅召开了关于数据融合的会议，出版了关于信息融合的专著和译著，国家自然科学基金和国家863计划也将其列入重点支持项目。

目前已有许多高校和研究机构正积极开展这方面的研究工作，也分别在军用民用方面取得了一些成果。

2、研究多源信息融合的理论基础及主要方法利用多个传感器所获取的关于对象和环境全面、完整信息，主要体现在融合算法上。

《基于DS证据理论的多传感器数据融合算法研究与应用》篇一一、引言随着传感器技术的快速发展，多传感器数据融合技术已成为现代信息处理领域的重要研究方向。

多传感器数据融合技术能够有效地整合来自不同传感器的信息，提高系统的准确性和可靠性。

DS（Dempster-Shafer）证据理论作为一种重要的信息融合方法，为多传感器数据融合提供了有效的理论支持。

本文将基于DS证据理论，对多传感器数据融合算法进行研究，并探讨其在实际应用中的效果。

二、DS证据理论概述DS证据理论是一种利用多个证据来推理出假设的方法。

该理论具有将各种证据组合在一起并推导出共同结论的优点。

DS证据理论的主要原理是通过对不同的数据信息进行赋值，并根据一定的组合规则来得到每个假设的信任度，进而得出最终结论。

该理论在多传感器数据融合中具有广泛的应用前景。

三、多传感器数据融合算法研究（一）算法原理基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包括以下几个步骤：首先，从不同的传感器中获取数据信息；其次，根据DS证据理论对每个传感器数据进行赋值；然后，根据一定的组合规则计算每个假设的信任度；最后，得出结论。

（二）算法实现在实现过程中，需要选择合适的传感器，并确保传感器之间的数据传输和同步。

同时，还需要对数据进行预处理和噪声消除等操作。

此外，为了满足实时性要求，还需要对算法进行优化和加速处理。

（三）算法优势基于DS证据理论的多传感器数据融合算法具有以下优势：首先，能够有效地整合来自不同传感器的信息，提高系统的准确性和可靠性；其次，能够处理具有不确定性和模糊性的信息；最后，能够适应不同的环境和场景需求。

四、应用实例分析（一）应用场景基于DS证据理论的多传感器数据融合算法在许多领域都有广泛的应用，如智能交通、智能安防、无人驾驶等。

以智能交通为例，该算法可以用于车辆检测、交通流量统计、交通事件识别等方面。

（二）应用效果以某城市交通监控系统为例，采用基于DS证据理论的多传感器数据融合算法后，能够有效地提高交通监控的准确性和实时性。

《基于证据理论的信息融合方法及应用研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，各种信息源和数据类型日益增多，信息融合技术已成为多源信息处理的重要手段。

基于证据理论的信息融合方法以其独特的优势，在众多领域得到了广泛应用。

本文旨在研究基于证据理论的信息融合方法，探讨其原理、方法及应用，以期为相关领域的研究和应用提供参考。

二、证据理论概述证据理论，也称为Dempster-Shafer理论，是一种处理不确定性和不完全性的推理方法。

该理论通过集合论的方式表示证据的不确定性，从而对信息进行融合。

与传统的概率论相比，证据理论能够更好地处理不确定性和不完全性，具有更高的灵活性和适用性。

三、基于证据理论的信息融合方法（一）基本原理基于证据理论的信息融合方法主要通过以下几个方面实现：1. 信息预处理：对原始信息进行去噪、提取和规范化等预处理，以提高信息的可信度。

2. 构建证据框架：根据预处理后的信息，构建证据框架，将信息转化为基本概率分配。

3. 信息融合：利用证据理论中的组合规则，对不同来源的信息进行融合，得到综合结果。

（二）方法步骤基于证据理论的信息融合方法主要包括以下步骤：1. 确定信息源和证据类型；2. 预处理信息，提取特征；3. 构建证据框架，分配基本概率；4. 应用组合规则进行信息融合；5. 对融合结果进行解释和评估。

四、应用研究（一）在军事领域的应用基于证据理论的信息融合方法在军事领域具有广泛的应用。

例如，在情报分析中，可以利用该方法对来自不同情报源的信息进行融合，提高情报的准确性和可信度。

在目标识别中，可以通过对雷达、红外、可见光等多种传感器数据进行融合，提高目标识别的准确性和可靠性。

（二）在医疗领域的应用在医疗领域，基于证据理论的信息融合方法可以用于诊断和治疗。

例如，在诊断中，可以利用该方法对来自不同医学影像设备的信息进行融合，提高诊断的准确性和可靠性。

在治疗中，可以通过对患者不同生理指标的监测数据进行融合，为医生提供更全面的患者信息，以便制定更有效的治疗方案。

《基于证据理论的信息融合方法及应用研究》篇一一、引言随着信息技术的快速发展，海量信息的获取与处理成为了许多领域的研究热点。

信息融合技术作为多源信息综合处理的有效手段，其在军事、医疗、智能交通等领域的应用越来越广泛。

基于证据理论的信息融合方法，以其严谨的逻辑和强大的信息整合能力，为多源信息的有效融合提供了新的思路。

本文旨在探讨基于证据理论的信息融合方法及其应用研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。

二、证据理论概述证据理论，也称为Dempster-Shafer理论，是一种基于信任度函数和置信度函数的信息融合方法。

该方法通过将不同来源的信息进行综合分析，得出更为准确和全面的结论。

证据理论具有灵活性、可扩展性和对不确定性的处理能力等优点，适用于多源信息融合的场景。

三、基于证据理论的信息融合方法（一）方法原理基于证据理论的信息融合方法主要包括以下步骤：首先，对不同来源的信息进行预处理，提取出有用的信息特征；其次，根据证据理论的基本原理，建立信任度函数和置信度函数；最后，通过综合分析各信息源的信任度和置信度，得出最终的融合结果。

（二）方法特点基于证据理论的信息融合方法具有以下特点：首先，能够处理多种类型的信息源，包括定量和定性信息；其次，具有较强的灵活性，能够适应不同的信息融合场景；此外，该方法还能有效处理不确定性问题，提供更为准确的融合结果。

四、应用研究（一）军事领域应用在军事领域，基于证据理论的信息融合方法被广泛应用于目标识别、战场态势感知等方面。

通过综合分析雷达、红外、激光等多种传感器获取的信息，可以得出更为准确的目标准确位置和身份信息，为军事决策提供有力支持。

（二）医疗领域应用在医疗领域，基于证据理论的信息融合方法被用于诊断和治疗过程。

通过综合分析患者的各种生理指标、医学影像等信息，可以提高诊断的准确性和治疗的针对性。

此外，该方法还能用于药物研发过程中，通过对不同药物作用机制的融合分析，为药物研发提供有力支持。

情报学多源信息融合方法研究情报学是一门研究情报的学科，涉及情报的收集、处理、分析、传播和应用等方面。

随着信息技术的发展和信息资源的丰富，情报学在多源信息融合方面的应用也越来越广泛。

多源信息融合是将来自不同源头的信息，通过计算机技术和算法实现一体化的处理和利用的过程。

本文就多源信息融合的方法进行研究和探讨。

一、多源信息融合的理论基础多源信息融合的理论基础是信息融合学和数据挖掘技术。

信息融合学是指将多源信息进行整合和组合，以形成一些新的、综合的信息产品或知识。

数据挖掘技术则是指通过分析、处理和挖掘大量数据来发现其中的模式、规律和关联。

这些基础理论对于实现多源信息的高效、全面、准确的融合非常重要。

二、多源信息融合的主要方法多源信息融合的方法包括数据融合、特征融合、决策融合和模型融合等。

其中，数据融合是将来自不同采集点的数据进行同步收集、编码和传输，再通过数据融合器将数据进行整合和处理的技术。

特征融合则是将不同类型的特征进行融合和提取，增强信息的完整性和可靠性。

决策融合是将多个决策结果进行加权融合，得到更为准确可靠的决策结果。

模型融合即将不同模型进行整合，形成更加完善的模型。

三、多源信息融合的应用多源信息融合技术在国防军事、情报分析、城市安全、金融风控等领域有着广泛的应用。

在国防军事领域，多源信息融合可以为指挥决策提供更加全面和准确的情报支持，增强作战能力。

在情报分析领域，多源信息融合可以将不同来源的情报进行综合分析和评估，提高情报的可信度和准确性。

在城市安全和金融风控领域，多源信息融合可以对异常事件进行预测和分析，实现对潜在风险的预防和控制。

四、多源信息融合中的挑战和解决方案在多源信息融合的过程中，仍然存在一些挑战，如数据质量差、信息冗余多、算法复杂度高等。

为了克服这些挑战，需要采用更加先进的人工智能算法和技术，如深度学习、神经网络等，通过数据预处理和特征筛选等技术，提高信息的精度和可靠性。

此外，应该建立标准化的多源信息融合平台和体系，实现不同领域的信息融合和共享。

多源信息融合技术在军事侦察中的应用随着信息化时代的到来，人们越来越依赖科技手段来获取信息。

在军事侦察领域，信息的及时性、准确性是至关重要的。

而多源信息融合技术的应用，可以帮助军方实现更全面、更迅速、更准确的信息获取和分析。

一、多源信息融合技术的概念多源信息融合技术是将来自不同传感器的多个数据源进行集成、处理、分析和评估，以产生比单个传感器获得的更高质量的信息。

多源信息融合技术主要针对数据的整合与分析，通过合并不同源头的信息，来获取更加全面和准确的信息。

其应用不仅限于军事侦察领域，还包括了情报分析、商业应用、安全监控等各个方面。

二、多源信息融合技术在军事侦察中的应用1. 传感器数据的整合军事侦察的核心在于获取“现场”信息，而传感器是获取这些信息的关键手段之一。

然而，现实情况是，同一个区域内的传感器种类和数量千差万别，数据分析难度也较大。

通过多源信息融合技术，可以将多个传感器的数据整合，统一分析。

这样不仅有利于降低数据分析的复杂度，同时还保证了信息获取的时效性和准确性。

例如，在现代战争中，各种类型的无人机已经成为军事侦察的重要手段。

不同类型的无人机搭载的传感器也千差万别，通过多源信息融合技术，可以将这些传感器搭载到不同类型的无人机上，同时利用数据整合和分析软件，使得不同无人机携带的数据能够共享和分析，形成一个统一的数据阵地，提高军事侦察效能。

2. 情报数据的分析军事侦察是情报战的重要组成部分。

情报数据的数量庞大、种类繁多，需要进行充分的挖掘和分析，才能使数据变成有价值的情报。

而多源信息融合技术，可以帮助军方分析和处理海量信息。

例如，在侦察敌方的交通运输路线时，很多军队会利用空中侦察和卫星侦察来进行数据收集。

然而，结合这两种数据却并不容易。

多源信息融合技术可以有效地将这两种数据进行整合分析，从路线、速度、规模等方面进行筛选和比对，产生更准确的情报。

3. 战场态势分析在军事战斗过程中，往往需要实时掌握敌情情况，了解战场的态势，以便指挥人员可以在第一时间作出反应。