基于分类修正的多证据合成方法

摘要：

鉴于传统冲突量参数无法有效地衡量证据间的相似程度，提出一种基于分类修正的多证据合成方法，以解决证据合成中的高冲突悖论和“0”悖论。首先，利用证据距离参数、冲突量参数和方向角度参数共同衡量各证据间的相似程度，将证据分为一致证据、不冲突证据、低冲突证据以及高冲突证据4类；然后，利用3个参数赋予各类证据不同的修正系数；最后，利用Dempster规则对修正后的证据进行合成。算例分析表明，所提出的方法能够较好地解决高冲突悖论和“0”悖论，而且保留了证据理论优良的数学性质。

关键词：证据理论、证据分类、修正系数、Dempster规则

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家省部级预研基金项目9140A27020210JB1404,9140A19030811JB1401

在线出版日期：2015-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：125-130