基于分类优化的离散证据推理
本文关键词:基于分类优化的离散证据推理
【摘要】:离散信息在专家系统、模式识别、决策分析等领域普遍存在,为了解决这类信息融合问题,提出一种离散证据推理方法.首先,将每个离散证据拆分成一类单点值证据;然后,以冲突最小化为目标修正类内证据,并采用证据推理进行组合;最后,以同样的方法对类间证据进行修正与组合.所提出方法不仅可以解决离散证据的内外部冲突问题,而且能够克服运算量过大的问题.算例分析表明了所提出的方法是合理且有效的.
【作者单位】: 福州大学决策科学研究所;福建江夏学院;
【关键词】: 证据推理 离散值 证据冲突 优化组合
【基金】:国家杰出青年科学基金项目(70925004) 国家自然科学基金项目(71371053) 福建省中青年教师教育科研项目(JA14322) 福建江夏学院青年科研项目(JXZ2014003)
【分类号】:TP202
【正文快照】: 0引言证据理论,又称D-S理论[1-2],是一种不确定推理方法,目前已广泛应用于软测量[3]、决策分析[4]和目标识别[5]等众多领域.证据推理(ER)是在证据理论的基础上经过近20年发展而来,并已成功地克服了证据理论的悖论问题.Yang等[6]将证据理论引入多属性决策方法中,形成了证据推理
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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,本文编号:657105
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