本文關(guān)鍵詞：基于分類優(yōu)化的離散證據(jù)推理

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【摘要】：離散信息在專家系統(tǒng)、模式識別、決策分析等領(lǐng)域普遍存在,為了解決這類信息融合問題,提出一種離散證據(jù)推理方法.首先,將每個離散證據(jù)拆分成一類單點值證據(jù);然后,以沖突最小化為目標修正類內(nèi)證據(jù),并采用證據(jù)推理進行組合;最后,以同樣的方法對類間證據(jù)進行修正與組合.所提出方法不僅可以解決離散證據(jù)的內(nèi)外部沖突問題,而且能夠克服運算量過大的問題.算例分析表明了所提出的方法是合理且有效的.
【作者單位】： 福州大學決策科學研究所;福建江夏學院;
【關(guān)鍵詞】： 證據(jù)推理 離散值 證據(jù)沖突 優(yōu)化組合
【基金】：國家杰出青年科學基金項目(70925004) 國家自然科學基金項目(71371053) 福建省中青年教師教育科研項目(JA14322) 福建江夏學院青年科研項目(JXZ2014003)
【分類號】：TP202
【正文快照】： 0引言證據(jù)理論,又稱D-S理論[1-2],是一種不確定推理方法,目前已廣泛應用于軟測量[3]、決策分析[4]和目標識別[5]等眾多領(lǐng)域.證據(jù)推理(ER)是在證據(jù)理論的基礎(chǔ)上經(jīng)過近20年發(fā)展而來,并已成功地克服了證據(jù)理論的悖論問題.Yang等[6]將證據(jù)理論引入多屬性決策方法中,形成了證據(jù)推理

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本文編號：657105