【摘 要】
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Dempster-Shafer（D-S）证据理论是在不考虑先验概率的情况下建模和处理不确定信息的有效数学工具。但是，当两证据之间高度冲突时，Dempster组合规则会产生不合理的结果。针对这一问题，提出了一种基于散度差异值测度和信念熵的多传感器数据融合方法。首先，提出了一种距离公式-单焦元三角散度来衡量两证据之间的距离，并由此计算出各证据的可信度。然后，在D-S证据理论框架中提出了一种信念熵测度来
【基金项目】
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上海市科技计划项目资助（21ZR1424800）；
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Dempster-Shafer（D-S）证据理论是在不考虑先验概率的情况下建模和处理不确定信息的有效数学工具。但是，当两证据之间高度冲突时，Dempster组合规则会产生不合理的结果。针对这一问题，提出了一种基于散度差异值测度和信念熵的多传感器数据融合方法。首先，提出了一种距离公式-单焦元三角散度来衡量两证据之间的距离，并由此计算出各证据的可信度。然后，在D-S证据理论框架中提出了一种信念熵测度来度量各证据中包含的不确定信息，随后，综合各证据的可信度和不确定度来计算各证据的权值，由此得到加权平均证据。最后，利用Dempster组合规则融合加权平均证据得到最终融合结果。利用所提出的方法来解决变压器在线监测故障诊断实际应用问题，实验结果表明，提出的方法具有较快的收敛速度和较高的诊断精度，优于其他方法。
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