《表3 不同数据融合算法对比》

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《DEBA优化加权D-S证据融合的煤矿瓦斯监测策略》

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传统的D-S证据融合方法在证据相互冲突时不能直接应用组合规则，限制了该理论的应用。根据表3可以看出，传统的D-S数据融合算法与Yager改进算法在数据融合给出的决策结果准确率上相对较差一点，两者也无法有效地去处理证据存在冲突的情况。邓勇改进算法和Murphy改进算法都是修改冲突的数据源，从而实现了对数据冲突问题的解决。这两种改进算法对决策结果的误差率有了不错的提高。加权平均D-S融合也是修改证据源，考虑证据之间的相关性，对冲突数据加上一个权值，根据证据间的距离与权值的比例关系，用DEBA算法优化这个权值，加强了算法的准确性，改善了算法的收敛速度，运行时间有了一个小的提升。