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基于证据相似性度量的冲突性区间证据融合方法
  • ISSN号:1009-5896
  • 期刊名称:电子与信息学报
  • 时间:2012.4.4
  • 页码:851-857
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]杭州电子科技大学自动化学院,杭州310018
  • 相关基金:国家自然科学基金(61004070 60934009 61034006 61104019); 国家科技支撑计划(2009BAG12A08)资助课题
  • 相关项目:面向大型工程安全预测与评估的信息融合方法
中文摘要:

基于证据相似性度量,该文提出一种冲突性区间证据融合的新方法。首先,定义了扩展型Pignistic概率转换,将区间证据转换为区间型Pignistic概率。利用区间模糊集的归一化欧式距离,求取区间型Pignistic概率之间的相似性,以此确定两两证据间的相似度矩阵,从中获取区间证据的置信度。然后,基于该置信度对原始的区间证据进行加权平均得到新的区间证据,利用Demspter区间证据组合公式对其进行融合。该方法可以有效地减弱高冲突性区间证据在组合规则中的作用,从而减小融合后所得区间证据的宽度,最终可降低决策中的不确定性。最后通过多个典型算例验证了经冲突处理后再对区间证据进行融合,要比直接融合能够产生更为合理和可靠的结果。

英文摘要:

Based on the similarity measure of evidence,a new method for combining conflicting interval evidence is proposed.Firstly,interval evidence can be transformed into interval-valued Pignistic probability by using the defined extended Pignistic probability function.Using the normalized Euclidean distance of interval-valued fuzzy sets,the similarity between Pignistic probabilities of interval evidence are obtained,and similarity measure matrix can be constructed,from which the credibility degrees(weights) of interval evidence can be got.Secondly,based on the credibility degrees,new interval evidence can be obtained by modified and weightedly averaging the original interval evidence.Using Demspter interval evidence combination rule,the fusion result can be obtained by combining the new interval evidence.The proposed method can effectively eliminate the effect of highly conflicting interval evidence in combination so as to reduce the width of combined interval evidence.Therefore the uncertainty of decision-making can be decreased.Finally,in classical numerical examples,compared with the fused results by directly using Demspter interval evidence combination rule,the combined results by using this proposed method are more rational and reliable.

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期刊信息
  • 《电子与信息学报》
  • 中国科技核心期刊
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  • 主办单位:中国科学院电子学研究所 国家自然科学基金委员会信息科学部
  • 主编:朱敏慧
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  • 国际标准刊号:ISSN:1009-5896
  • 国内统一刊号:ISSN:11-4494/TN
  • 邮发代号:2-179
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  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
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