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摘要:
针对常见证据冲突度量方法适应性差、准确性低的问题,提出了一种基于Pignistic概率转换和奇异值分解的证据冲突度量方法.首先通过Pignistic概率转换将证据焦元差异映射到信度差异上,构建证据复合信任函数矩阵.然后采用奇异值分解的方法提取矩阵特征,根据奇异值特性将矩阵特征空间划分为相似子空间和冲突子空间,综合考虑证据矩阵相似特性和冲突特性,将冲突子空间奇异值与相似子空间奇异值之比作为新的冲突度量因子.最后在全冲突场景、变信度场景、变焦元场景、焦元嵌套场景等多种证据冲突场景下将所提方法与常见方法进行了对比分析,结果表明所提方法具有适应性广、准确性高、稳定性好的特点.
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文献信息
篇名 基于Pignistic概率转换和奇异值分解的证据冲突度量方法
来源期刊 通信学报 学科
关键词 证据理论 证据冲突度量 Pignistic概率转换 奇异值分解
年,卷(期) 2021,(4) 所属期刊栏目 学术论文|Papers
研究方向 页码范围 150-157
页数 8页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.11959/j.issn.1000-436x.2021086
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