基于证据理论的不确定模式匹配方法

摘要

由于数据源数据模式的自治性、异构性,不确定性是模式匹配过程固有的本质特性.提出了一种基于证据理论的不确定性匹配方法,首先根据属性类型把模式空间分成若干模式子空间;然后将不同的匹配器结果看作不同的证据源,利用不同的匹配器的结果生成了多个基本概率分配函数,采用改进的Dempster组合规则把多个匹配器结果自动组合,减少人工干预,并解决了不同的匹配器结果组合时证据间冲突的问题;最后利用Kuhn-Munkres算法获取模式映射.实验结果表明了方法的可行性和有效性.