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摘要:
证据推理是不确定性推理的一种重要方法,而Dempster合成法则是进行证据推理的核心.针对目前Dempster证据合成法则的算法实现不能处理合成结果的焦元为多个假设或命题的集合、近似算法的计算不够精确等问题,提出通过位向量表示识别框架子集,并利用线性表、平衡树等数据结构实现证据合成的3种精确、通用算法.理论分析与仿真实验表明,所实现的算法是有效的.
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文献信息
篇名 Dempster证据合成法则的通用实现方法
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 证据推理 不确定性 Dempster合成法则 算法实现
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 181-183,219
页数 4页 分类号 TP181
字数 4977字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 吴英杰 福州大学数学与计算机科学学院 66 453 11.0 19.0
2 傅仰耿 福州大学数学与计算机科学学院 38 169 7.0 11.0
3 巩晓婷 福州大学公共管理学院 13 43 3.0 6.0
4 张玺霖 福州大学数学与计算机科学学院 2 13 2.0 2.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
证据推理
不确定性
Dempster合成法则
算法实现
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
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