【摘要】：D-S證據(jù)理論對(duì)不確定性信息的處理有很大的靈活性,具有廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域。但是,D-S證據(jù)理論在實(shí)際應(yīng)用中,常常會(huì)面臨各種不一致性或沖突的證據(jù),對(duì)這些沖突證據(jù)的定量度量及合成引起了大量學(xué)者的研究。本文針對(duì)D-S證據(jù)理論在沖突證據(jù)的度量、沖突證據(jù)的合成及基本可信度分配函數(shù)的構(gòu)造等方面進(jìn)行了深入研究,主要工作如下:(1)針對(duì)傳統(tǒng)的沖突度量和Jousselme距離度量出現(xiàn)沖突誤判的問(wèn)題,提出了一種相似系數(shù)和Jaccard系數(shù)矩陣的證據(jù)沖突度量方法。該方法通過(guò)計(jì)算證據(jù)之間的相似系數(shù),利用Jaccard系數(shù)矩陣將相似系數(shù)轉(zhuǎn)化為證據(jù)的沖突程度。理論證明和數(shù)值計(jì)算表明該方法可以有效的表示證據(jù)間的沖突程度。通過(guò)典型的算例將本文的方法與其他方法進(jìn)行對(duì)比,表明該方法可以有效的度量證據(jù)間的沖突程度。(2)針對(duì)使用沖突系數(shù)辨識(shí)證據(jù)沖突存在的不足,將Pignistic概率距離轉(zhuǎn)換為證據(jù)的可信度,再將證據(jù)的可信度和虛假度結(jié)合起來(lái),構(gòu)造一個(gè)新的修正系數(shù),然后利用新的修正系數(shù)來(lái)折扣基本可信度分配函數(shù)。利用D-S證據(jù)組合規(guī)則對(duì)修正后的證據(jù)進(jìn)行合成。數(shù)值算例分析的結(jié)果表明,改進(jìn)后的證據(jù)組合方法得到的結(jié)果具有收斂速度快和魯棒性好的特點(diǎn),同時(shí)保持了D-S組合規(guī)則的優(yōu)良性質(zhì)。(3)證據(jù)理論應(yīng)用中的關(guān)鍵問(wèn)題是基本可信度分配函數(shù)的構(gòu)造,但是現(xiàn)在仍然沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的構(gòu)造基本可信度分配函數(shù)的方法。利用區(qū)間數(shù)距離來(lái)表示樣本屬性之間的差異性,在此基礎(chǔ)上歸一化區(qū)間數(shù)距離得到基本可信度分配函數(shù)。通過(guò)Iris Data的分類(lèi)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。
[Abstract]:DES evidence theory has great flexibility in the processing of uncertain information and has a wide range of applications. However, in practical applications, DES evidence theory often faces a variety of inconsistent or conflicting evidence, the quantitative measurement and composition of these conflicting evidence has caused a large number of scholars to study. This paper makes an in-depth study on the measurement of conflicting evidence, the composition of conflicting evidence and the construction of basic confidence distribution function in DES evidence theory. The main work is as follows: (1) aiming at the problem of conflict misjudgment in traditional conflict measurement and Jousselme distance metric, a method of evidence conflict measurement based on similarity coefficient and Jaccard coefficient matrix is proposed. In this method, the similarity coefficient between evidence is calculated, and the similarity coefficient is transformed into the conflict degree of evidence by using the Jaccard coefficient matrix. Theoretical proof and numerical calculation show that this method can effectively represent the degree of conflict between the evidence. A typical example is given to compare the proposed method with other methods, and it is shown that the proposed method can effectively measure the degree of conflict between evidence. (2) in view of the shortcomings of using conflict coefficient to identify evidence conflicts, the proposed method can be used to measure the conflict degree of evidence effectively. The Pignistic probability distance is converted into the credibility of evidence, and then the credibility and false degree of evidence are combined to construct a new correction coefficient. Then the basic confidence distribution function is discounted by using the new correction coefficient. The modified evidence is synthesized by the combination rule of DES evidence. The results of numerical examples show that the results obtained by the improved evidence combination method have the characteristics of fast convergence speed and good robustness. (3) the key problem in the application of evidence theory is the construction of basic confidence distribution function, but there is still no unified method to construct the basic confidence distribution function. The interval number distance is used to represent the difference between the attributes of the sample. On this basis, the basic confidence allocation function is obtained by normalizing the interval number distance. The effectiveness of the proposed method is verified by Iris Data classification experiments.
【學(xué)位授予單位】：淮北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類(lèi)號(hào)】：TP202

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本文編號(hào)：2443986