证据理论中基于区间概率的不确定测度

• 作者: 朱智宇 宋亚飞
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 证据理论 信度函数 区间概率 不确定测度
• 年，卷（期）: 2021,（z2）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Artificial intelligence
• 页码范围: 25-30
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020243

摘要

在证据理论的应用中,不确定测度作为一种新的评价准则,可以对知识进行量化评价.相关研究者对证据不确定测度进行了研究,但现有不确定测度在应用中存在一定的局限性,尤其是对信任函数的变化不够敏感.针对现有不确定测度对证据变化不够敏感问题,从信度区间的角度提出了一种新的证据不确定性测度.首先基于证据理论和概率论之间的关系,将证据理论中基本概率赋值函数转化为单元素子集上的信度区间,区间的上下界分别为似然函数和信任函数,然后结合证据理论中的不一致性和不精确性,定义了一种新的不确定测度SU,并通过数值算例对SU的计算过程和数学性质进行了分析,最后对SU在证据组合中的应用进行了验证.算例结果表明,在其他不确定测度无法辨别不同证据的不确定性时,SU仍能较好反映不同证据间不确定性的差异,而且对于参数化的基本概率赋值函数,SU对参数变化比较敏感.可见,考虑了区间数中值和区间长度的不确定测度SU可以很好地对证据不确定性进行度量;而且,当所有焦元都为单元素子集时,SU退化为香农熵的形式,证据不确定性的最大值与辨识框架中元素的个数有关,这在实际应用中更具意义.