一些不確定性推理方法的研究.pdf

1、不確定性問題一直成為人們關(guān)注和研究的焦點(diǎn)。目前常用的不確定推理方法有：基于概率論的概率推理方法、基于證據(jù)理論的證據(jù)推理方法、基于模糊集理論的可能度方法和基于粗集理論的粗集方法，這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，在當(dāng)今不確定推理方法中并存，且在不斷的發(fā)展中，本文分別從證據(jù)理論、粗糙集理論和概率理論方面對(duì)不確定性推理方法進(jìn)行了討論。 在基于證據(jù)理論推理中，數(shù)據(jù)融合是將幾個(gè)來自不同證據(jù)源的信任函數(shù)組合成一個(gè)信任函數(shù)，Dempster組合規(guī)則是人們常

2、用的方法，后來，許多研究者提出了許多新的組合規(guī)則，本文對(duì)一些典型的合成模型的優(yōu)缺點(diǎn)做了研究，并重點(diǎn)研究了可傳遞信任模型。 在粗糙集理論中，精度是量化由粗糙集邊界引起的不精確性的一種重要數(shù)字特征。然而，傳統(tǒng)精度并沒有考慮到由等價(jià)關(guān)系導(dǎo)出的劃分的顆粒大小。本文在分析傳統(tǒng)精度和由Xu Baowen等人提出的精度的基礎(chǔ)上，提出了一種新的精度定義。并給出了它的一些好的性質(zhì)，而且通過例子說明了它是一種更優(yōu)的精度定義，并且算法上比Xu Bao