基于证据相似性度量的冲突性区间证据融合方法

基于证据相似性度量,该文提出一种冲突性区间证据融合的新方法。首先,定义了扩展型Pignistic概率转换,将区间证据转换为区间型Pignistic概率。利用区间模糊集的归一化欧式距离,求取区间型Pignistic概率之间的相似性,以此确定两两证据间的相似度矩阵,从中获取区间证据的置信度。然后,基于该置信度对原始的区间证据进行加权平均得到新的区间证据,利用Demspter区间证据组合公式对其进行融合。该方法可以有效地减弱高冲突性区间证据在组合规则中的作用,从而减小融合后所得区间证据的宽度,最终可降低决策中的不确定性。最后通过多个典型算例验证了经冲突处理后再对区间证据进行融合,要比直接融合能够产生更为合理和可靠的结果。