面向复杂评价模型的证据推理方法

• 作者: 傅仰耿 吴英杰 杨隆浩
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 证据推理 复杂评价模型 递归方式 非递归方式 非线性特性
• 年，卷（期）: 2014,（4）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 313-326
• 页数: 14页
• 分类号: TP181
• 字数: 9162字
• 语种: 中文

摘要

证据推理方法针对多层结构的属性合成采用递归方式，其合成次数为评价属性树的分支结点个数，合成计算量较大。为减少计算量，文中提出一种非递归方式的合成方法，并对比两种合成方式的时间复杂度。为探究非递归方式处理各类不同置信结构分布的准确性和非线性特性，文中在三层结构的评价模型中，按照置信结构分布为和谐、准和谐和冲突分别计算综合属性的置信度和效用值，从公式推导和实验结果对比的角度分析两种合成方式的非线性特性，从相对误差的角度分析非递归方式计算结果的准确性。实验结果与算例证明文中方法的有效性。

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	杨隆浩	福州大学数学与计算机科学学院	19	80	6.0	7.0