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基于焦元相似度的证据理论合成规则

     

摘要

针对证据合成过程中的冲突分配不合理、"一票否决"以及鲁棒性差等问题,提出焦元距离和焦元相似度的概念,并给出焦元距离矩阵和焦元相似度矩阵的定义.在此基础上,将证据合成分解为相关性证据合成与冲突性证据合成两个部分,建立一种基于焦元相似度的证据理论合成规则,并进行理论证明.对比实验表明,该规则可以合理地对冲突证据进行分配,有效避免"一票否决"现象,同时具有较好的鲁棒性.

著录项

  • 来源
    《模式识别与人工智能》|2009年第2期|169-175|共7页
  • 作者

    杨善林; 罗贺; 胡小建;

  • 作者单位

    合肥工业大学计算机网络系统研究所,合肥,230009;

    合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥,230009;

    合肥工业大学计算机网络系统研究所,合肥,230009;

    合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥,230009;

    合肥工业大学计算机与信息学院,合肥,230009;

    合肥工业大学计算机网络系统研究所,合肥,230009;

    合肥工业大学管理学院过程优化与智能决策教育部重点实验室,合肥,230009;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 自动推理、机器学习;
  • 关键词

    证据理论; 焦元; 多源信息; 信息融合;

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