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大量信息源条件下的组合规则研究

         

摘要

如何解决组合过程中的冲突是D-S证据理论面临的一个难题.现有的Dempster组合规则及大多数改进规则,如Murphy的算术平均规则,Smets的开放世界模型,Yager规则,D.P.规则以及PCR规则等, 研究的是证据数目较少的情形.本文对大量信息源条件下,各种组合规则的性能进行了分析和研究,提出组合规则在大量信息源情况下的三个评价标准:大众意见、幂等性、收敛性;并给出在大量信息源情况下,依据对结果的要求是否保守来选择不同的组合规则的选择策略.最后提出一种结合平均思想达到收敛性的折中组合规则.

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