D-S证据理论中的基本概率赋值转换概率方法研究

D-S证据理论的基本概率赋值(BPA)能够有效地表示和处理不确定信息,在不确定信息处理中得到了越来越多的应用。但是如何基于BPA做出决策依然是一个有待解决的问题,将BPA转化为概率函数进行决策是一个简单可行的方法。文章基于证据理论中命题的信度函数和似真函数提供的信息,提出了一种新的基本概率赋值转换概率方法,该方法相比于现有经典TBM模型中Pignistic概率转换和基于似真函数的转换,可以更有效地利用系统已知的信息,实现基本概率赋值到概率分布的合理转换。算例表明了所提出方法的有效性。