基于反馈证据冲突度的概率转换

概率转换是不确定推理中的有效决策方法之一。首先,对现有概率转换公式进行分析,给出两类统一的概率转换公式。针对现有概率转换公式的给出过程较为主观,概率转换方法缺乏严密性的缺陷,提出基于反馈证据冲突度的概率转换方法。再利用遗传算法,求解最小反馈证据冲突度的转换概率。最后,将本文概率转换方法与现有的概率转换方法进行比较,结合仿真分析表明所提方法的有效性。

基于信息总不确定度的冲突证据组合修正方法

现有的冲突证据组合修正方法仅从证据距离、模糊度等描述信息不确定性的一个或几个方面对证据体的基本概率分配函数进行修正,对证据的关联性考虑不够充分。该文提出基于信息总不确定度的冲突证据组合修正新方法。该文在笛卡尔乘积的基础上定义提出组合总不确定度的概念,并给出根据融合前各证据体总不确定度预测融合后证据体组合总不确定度值域的方法。对冲突证据,利用各证据体总不确定度与组合总不确定度的比值,求出对证据基本概率分配函数的修正权重,再根据Dempster规则进行加权平均组合。信息融合的算例分析结果表明,与现有方法相比,该方法融合结果的总不确定度更小,更有利于融合结果的后续决策分析与数据应用。

基于证据理论和直觉模糊集的群决策信息集结方法

针对多属性群决策信息集结问题,利用D-S证据理论和直觉模糊集的相关方法,提出基于直觉模糊熵的属性权重确定方法,并将专家对属性的直觉模糊评价信息转化为Mass函数形式,将专家关于方案集的多属性证据信息进行了修正和合成;为了便于度量任意两个专家之间评价证据的冲突程度,提出基于证据冲突度的专家权重确定方法,并将所有专家关于方案集的证据信息进行修正和综合集成。结合算例验证了方法的有效性和合理性。

基于改进证据理论的区间直觉模糊群决策方法

针对区间直觉模糊多属性群决策问题中属性权重和专家权重完全未知的情况,根据"证据折扣"思想,采用改进D-S证据理论的方法进行决策。将专家的区间直觉模糊决策矩阵规范化并转换成Mass函数;确定了考虑区间直觉模糊熵的属性权重计算方法,将专家对属性集关于方案集的评价证据进行修正与合成,得到各专家关于方案集的评价证据;确定了融合冲突系数和Jousselme距离的证据冲突度计算方法并以此度量专家权重,将各专家关于方案集的评价证据进行修正与合成,最终得到了方案的优劣排序。通过算例编程计算验证了方法的可行性和有效性。

军用飞机修理模式规划决策分机方法

针对军用飞机修理模式的选择问题,提出了一种基于直觉模糊集和证据理论的多属性群决策方法。通过分析典型修理模式特点,确定了合理的决策属性。为细化模糊表达,采用直觉模糊数描述专家关于属性的评价值,更加符合判断实际;针对属性权重,利用直觉模糊熵确定客观权重,并根据决策偏好,利用偏好系数加以综合,以缓解主客观权重冲突;为合理确定专家权重,在属性层面利用证据冲突度进行区分,并根据犹豫度加以修正;为有效集结决策信息,根据直觉模糊特性构造Mass函数进行证据合成。实例验证了该方法的合理有效性。