面对证据判断冲突实现安全关键软件不确定性驱动风险评估的双维证据融合方法
文献编号：No.665(CH-265)
WOS:001750341100001
文献来源：
Xie, W.; Yang, W.; Wang, K. Uncertainty-Driven Risk Evaluation for Safety-Critical Software Under Conflicting Evidence Judgments: A Dual-Dimensional Evidence Fusion Approach. Symmetry2026, 18, 625. https://doi.org/10.3390/sym18040625.
机构名称：
中国，中国民航大学、西北工业大学等。
文摘内容：
对安全关键软件的风险评估高度依赖专家评审，而这些评审容易存在高度的认知不确定性和相互矛盾的判断。虽然证据论被广泛用于信息融合，但经典规则在高冲突场景中常常产生反直觉的结果。为此，本文提出了基于双维证据融合方法的不确定性驱动风险评估模型。该框架整合了改进的信念熵（BE）和证据冲突系数（ECC），从两个角度量化可靠性：（1）内部维度，利用BE衡量个体判断中的固有不确定性;以及（2）外部维度，利用ECC测量多个源之间的发散。通过自适应地修改带有这些二维权重的基本概率分配（BPA），模型在融合前有效地协调了数据。该方法通过航空电子软件适航案例研究验证，显著提升了聚变的稳定性和准确性。结果证实，它有效抑制极端偏差并提升性能底线，为安全关键工程提供了强有力的决策支持工具。
文献图表：
文献结论：
为解决专家意见在安全关键软件风险评估中固有的不确定性和不一致性问题，本文提出了一种基于改进信念熵和证据冲突系数分析的新风险评估模型。本研究的主要贡献总结如下：1、风险识别通过将安全关键的软件行业标准与项目特性结合，构建了一个全面的风险指示系统。专家们利用语言量表对风险指标的合规概率水平和影响水平表达意见，从而保持专家意见的不确定性，充分发挥其见解。2、引入信念熵（作为信息熵的推广），不确定性是从证据本身内在测量的。通过结合信念函数和合理性函数，考虑了辨别框架中不同元素之间的相互影响。这进一步区分了高可信度证据和一般可信度证据，并赋予不同的信念度权重系数，从而降低了证据的不确定性。冲突减少：引入了新的证据冲突系数。与传统证据冲突方法相比，该系数提供了更准确的测量，有效避免了冲突严重时融合结果出现反直觉的现象，从而减少证据不一致。3、在理论框架方面，与Chen等[41]主要关注优化不确定性测量的研究相比，该方法不仅解决了证据内部的模糊性，还通过引入证据冲突系数解决了邓熵在极端冲突场景中的不稳定性。此外，与Xiao等人[45]提出的信念函数相关方法或Liu等人[44]的基于距离的冲突处理不同，本研究避免了仅依赖外部一致性而忽视证据本身“信息质量”的陷阱。提出的“双维BPA自适应修饰”机制有效实现了内部信息体积权重与外部支持度权重之间的动态平衡。4、本研究提出了基于信念熵和证据冲突的综合风险评估模型，通过综合专家意见，通过信念程度和证据支持度的双重考量，确定风险水平，适用于安全关键软件。现有文献主要将改进的登普斯特-谢弗理论应用于抽象数值示例或一般故障诊断，本研究实现了高度针对特定场景的应用，专为航空电子软件适航认证量身定制。比较分析表明，所提方法实现了卓越的融合精度，并有效缓解了专家风险评估中存在的不确定性和不一致性带来的固有挑战。通过量化认证审查中的认知分歧，并提供严谨、以工程为导向的决策基础，该框架弥合了理论信息融合与实际安全要求之间的鸿沟，为适航工程师提供了重要的教学和实践指导。具体来说，关于当前聚变结果的影响，如果发生共模错误——例如所有专家都被同一份有缺陷的文档误导——该模型可能会将这种系统性偏见误解为“高度共识”。因此，证据冲突系数会为这些相关意见赋予更高的支持度权重，可能导致融合结果过于自信，低估实际软件风险。虽然所提的双维机制在减轻极端观点的不对称方面表现出色，但它仍然容易受到这种相关偏差的影响。虽然当前模型假设在证据来源之间计算可处理性具有独立性，现实安全关键项目中的组织偏见和共享文档可能引入相互依赖。因此，未来的研究将聚焦于两个关键维度：首先，运用条件证据理论来解释此类相关性;其次，通过根据专家的具体专长和专业经验赋予不同的知识权重，优化模型的泛化性和适用性。
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