【摘 要】
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直觉模糊和证据理论作为人工智能时代下研究不确定信息处理的重要手段,已被广泛应用在模糊识别、图像检测等重要领域。基于直觉模糊集和证据理论的多属性群决策法则被认为是解决复杂、大型问题时最有效方法之一。考虑到直觉模糊集和区间证据理论的相关性,本文从直觉模糊的角度出发提出了一种计算区间证据距离的方法,并利用改进的区间证据距离求出区间证据可信度进行多属性决策。首先,总结直觉模糊集和区间证据理论的相关知识,提
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直觉模糊和证据理论作为人工智能时代下研究不确定信息处理的重要手段,已被广泛应用在模糊识别、图像检测等重要领域。基于直觉模糊集和证据理论的多属性群决策法则被认为是解决复杂、大型问题时最有效方法之一。考虑到直觉模糊集和区间证据理论的相关性,本文从直觉模糊的角度出发提出了一种计算区间证据距离的方法,并利用改进的区间证据距离求出区间证据可信度进行多属性决策。首先,总结直觉模糊集和区间证据理论的相关知识,提出基于区间不确定的改进距离。通过分析7种区间关系下区间不确定性对距离的影响,发现现有距离存在失效。基于直觉模糊集与区间证据的相似性,提出对欧式距离的改进,具体方法为:定义犹豫度偏移量和剩余量,将区间证据转为为四维空间上的点求四维空间距离,从而得到新的改进距离测度。其次,提出了利用改进后距离计算区间证据可信度进行多属性决策的算法。第一步,利用信息熵计算属性权重。第二步,利用改进的距离计算可信度修正基本概率函数。第三步,选择目前最新的改进组合规则进行信息集结。第四步,对合成结果排序并利用逼近理想解排序思想对组合结果验证。最后,分析欧式距离等几种算法在三维空间上的图像特征并从冲突融合分析和案例决策分析等方面,对改进后距离算法的有效性和决策方法的合理性进行检验。改进后的距离描述不确定性的差异更加细致,根据该方法求得区间证据的可信度,在降低区间证据的冲突权重时还能缩短区间不确定性。对比分析结果也可以看出改进距离能解决欧式距离无法判断的问题,所提出的多属性决策方法具有可行性和有效性。图8幅,表15个,参考文献70篇
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