区分证据重要性及分配证据冲突的新方法

基于证据"可信度"和"确定性",定义了证据"有效性",提出了区分证据重要性的新方法,修正了原始证据模型; 界定了焦元"有效信度容量"和"识别一致性", 阐明了分配证据冲突的依据,构建了分配系数计算公式,修改了证据合成规则.对比实验表明:改进的证据合成方法在处理高度冲突证据合成时,具有更好的收敛性和鲁棒性.     

基于粗糙集与证据理论的决策规则合成方法

如何根据规则进行决策是决策规则应用必须解决的核心问题之一。针对该问题,提出了一种决策规则的合成方法,为根据多条规则进行决策提供了崭新的思路。首先,获取规则,计算支持度、信度等信息;然后,将规则信度转换为可信度分配,综合属性重要性和规则支持度两方面因素,计算可信度分配的权重;最后,运用证据理论对可信度分配进行合成。实验表明,规则合成方法能够对决策规则,尤其是冲突规则进行有效合成,得出可靠的决策。     

一种改进的D-S证据合成方法及其应用

针对高度冲突证据的合成问题,分析了传统Dempster组合规则及其改进方法的不足,提出了一种新的冲突证据合成方法。该方法首先计算证据之间的距离矩阵和相似度矩阵,然后计算各证据获得其它证据的支持度,将支持度归一化处理得到各证据的可信度,最后基于可信度采用加权平均的方法将证据冲突概率分配给各个命题。数值算例结果表明,该方法减小了冲突证据在组合规则中的作用,有效地降低了干扰信息的影响,能够得到合理的融合结果。     

一种基于信息源可信度的证据组合新方法

D-S证据组合规则在处理高冲突度信息时,会得出与直觉相反的结论,进而遭到质疑,也引发了很多专家学者的研究。根据指挥员在作战中处理冲突证据的一般习惯,提出了一种基于信息源可信度的证据组合新方法。建立了信息源可信度的计算模型,给出了基于信息源可信度的按比例分配冲突度的证据组合推理规则,算例验证结果表明,新的组合推理规则在处理冲突方面的性能得到了明显改进。     

基于证据折扣优化的冲突证据组合方法

D-S证据组合规则在处理高冲突度信息时,会得出与直觉相反的结论,出现冲突的证据组合,这一直是D-S理论研究的热点.现有改进的组合规则大部分不满足结合律原则,导致不同的组合顺序会得到不同的组合结果.针对这一问题,给出了一种新的满足结合律原则的证据组合推理规则.首先建立了基于Ign(·)函数极小化的证据折扣优化模型,然后利用最优折扣对证据进行修正,得到证据修正模型,最后利用新的证据合成规则对修正后的证据进行组合.算例验证结果表明,新的组合推理规则在处理冲突方面的性能得到明显改进.     

一种语言评价信息不完全的多属性群决策方法

针对语言评价信息不完全的多属性群决策问题,以D-S(Dempster-Shafer)证据理论为基础,指出了已有研究在焦元识别的方法及相应焦元语言评价信息量化上存在的问题.同时提出了一种基于D-S证据理论的改进方法,该方法重新进行焦元识别、计算基本可信度分配,然后进行证据合成,并根据信度函数做出决策.该方法具有评价结论稳定、决策规则简单的特点.     

基于焦元距离的冲突证据组合规则

由于Dempster-Shafer理论(Dempster-Shafer theory, DST)组合规则归一化计算导致冲突信息的不合理分配,使得处理高冲突证据时常常得到违背直觉的合成结果,因此在很大程度上制约了它的应用。提出了一种基于焦元距离的冲突证据组合规则,首先通过定义焦元距离的概念来获得证据源的权重因子,并引入了焦元置信指派的数学期望和方差关系来定义证据焦元的信任度和相似度,通过分析局部冲突产生的原因,利用冲突焦元提供的信息将冲突信息进行局部分配。实验结果表明,新的组合规则不但可以有效地解决高冲突证据融合问题,而且在最差的融合顺序下也能得到合理的融合结果。     

基于证据理论的部分属性偏好信息群体赋权方法

针对已有的赋权方法在处理部分属性偏好信息的群体赋权问题上的局限性,提出了基于证据推理建模的解决方法。将不同专家的偏好信息视作来自不同信息源的证据,首先定义了焦元识别方法,然后采用惟一参照物比较判断法计算证据的基本可信度分配,应用Dempster规则进行证据合成,进而得到专家群体的属性赋权。在证据合成过程中,推导出了合成结果的解析表达式,与直接运用证据合成规则相比计算量大大缩小;在专家群体信息集结中,给出了一种基于位置权向量和证据相似度指数的客观证据赋权方法,从而突出了与大多数专家意见相似的专家的作用。最后给出了一个示例。     

基于技术进步和信息不对称的证据合成研究

证据理论著名的Dempster-Shafer合成公式忽视了证据信息源的主观差异性,导致其在应用中存在一些不合理性.本文初步研究了不同专家意见在决策中的分配、组合问题,提出了基于技术进步和信息不对称的动态证据合成规则,在设立专家权威系数和时间序列信度分配函数的基础上实现了新的合成法则.实例分析表明,新的合成公式比较符合直观和常理,并较好地解决了冲突证据的合成问题.     

一种基于最优权重分配的D2S 改进算法

为解决高冲突证据下的D-S证据理论失效这一问题,在对已有一些代表性改进方法分析的基础上,提出了一种新的基于最优权重分配的D-S改进算法.在保证证据冲突整体最小情况下,建立证据最优权重分配模型,对原证据模型进行修正.通过实例分析,并与其它改进方法进行对比,验证了该算法在解决冲突证据方面更为有效.