一种基本概率赋值转换为概率的最优化方法

被引：24

作者：

许培达 ^{[1
]}

韩德强 ^{[2
]}

邓勇 ^{[1
,3
]}

机构：

[1] 上海交通大学电子信息与电气工程学院

[2] 西安交通大学综合自动化研究所

[3] 西南大学计算机与信息科学学院

来源：

电子学报 | 2011年 / 39(S1)卷 / S1期

关键词：

基本概率赋值; 证据关联系数; 最优化; 决策;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

140502 [人工智能];

摘要：

将基本概率赋值转换为概率在不确定性决策中有重要作用,本文提出了一种基于证据关联系数的最优化转换方法.主要思想是:转换后所得到的概率分布可以视为一个特殊的基本概率赋值函数,从命题的上下概率之间寻优使得被转换的基本概率赋值与转换所得概率之间的证据关联系数最大.将提出的最优化转换方法与常用的Pig-nistic概率转换方法通过算例进行比较,表明了所提出方法的有效性.

引用

页码：121 / 125

页数：5

共 7 条

[1]

A new distance between two bodies of evidence.[J].Anne-Laure Jousselme;Dominic Grenier;éloi Bossé.Information Fusion.2001, 2

[2]

多源信息融合.[M].韩崇昭;朱洪艳;段战胜等著;.清华大学出版社.2006,

[3]

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[4]

基于Dempster-Shafer证据理论的端口扫描检测方法 [J].