【摘 要】
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DS证据理论在处理不确定信息上的优势在各个领域得到广泛应用.针对传统DS(Dempster-Shafer)存在的证据冲突问题,提出了一种改进的DS证据理论算法.首先,结合皮尔逊相关系数的
【机 构】
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贵州大学 现代制造技术教育部重点实验室,贵阳,550025贵州大学 现代制造技术教育部重点实验室,贵阳 550025;公共大数据国家重点实验室,贵阳 550025;贵州大学 现代制造技术教育部重点实验
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DS证据理论在处理不确定信息上的优势在各个领域得到广泛应用.针对传统DS(Dempster-Shafer)存在的证据冲突问题,提出了一种改进的DS证据理论算法.首先,结合皮尔逊相关系数的相关性限制和融合过程零因子的修正,较大程度上减少分配与整体非相关证据体的权值,修正证据体的整体重要程度;然后,按照修正后的基本概率分布(BPA)进行DS组合规则计算,得到融合结果.在解决常见冲突证据和证据体融合数量等方面与其他改进DS证据理论算法进行比较,所提算法收敛速度更快,融合的可信命题基本概率结果更高,因而验证了算法的有效性.
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