开放系统中一种基于模糊修正的证据信任模型

摘要：

针对现有证据信任模型中普遍存在的局部信任度计算对门限值敏感度高及信任主体不能准确理解推荐信任度的含义等引起的模型性能下降问题,该文提出一种基于模糊修正的证据信任模型,一方面,通过采用模糊成员函数对信任评价进行加权处理,使得局部信任度随着门限值的变化而渐变变化,可以有效避免实质性突变的发生；另一方面,该文提出了一种推荐信任度修正算法使得推荐信任度的实际意义能够被信任主体准确理解,提高了信任度量的准确性.仿真实验表明,与已有证据信任模型相比,该文模型具有较强的抗干扰和抗攻击能力,能适用于各种动态环境中,同时在度量的精准度方面也有较大提高.

关键词：信任评价、局部信任度、推荐信任度、D-S证据理论

所属期刊栏目：33

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金90718021,61003210;江苏省自然科学基金SBK201022379;自主科研专项计划2010ZYTS035,2010GJPY056;高等学校博士学科点专项科研基金20093219120024;江苏省高校自然科学研究计划10KJB520014;东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室开放课题K93-9-2010-13资助课题

在线出版日期：2012-01-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1930-1936