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一種新的證據(jù)沖突識(shí)別與調(diào)整方法

2022-08-25 08:57談敏佳
關(guān)鍵詞:證據(jù)沖突融合

D-S(Dempster-Shafer)證據(jù)理論由Dempster于1967年首次提出,后經(jīng)Shafer進(jìn)一步發(fā)展和完善,由于在不確定性推理和信息融合方面具有較大優(yōu)勢(shì),該理論方法已被廣泛運(yùn)用于各領(lǐng)域,如信息融合、多屬性決策以及模式識(shí)別等.然而,在證據(jù)高度沖突的情況下,融合結(jié)果會(huì)出現(xiàn)悖論問(wèn)題,如何有效降低證據(jù)沖突,將有利于提高證據(jù)融合結(jié)果的可信度.

針對(duì)上述問(wèn)題,不少學(xué)者都進(jìn)行了研究,其成果主要分為兩大類.一類是修改經(jīng)典證據(jù)理論的組合規(guī)則,重新分配沖突,文獻(xiàn)[8]將沖突信任函數(shù)分配給未知項(xiàng),以減小沖突的影響;文獻(xiàn)[9]提出了一種改進(jìn)的廣義證據(jù)融合規(guī)則;文獻(xiàn)[10]利用證據(jù)的時(shí)間權(quán)威性換算和沖突度的加權(quán)分配方法改進(jìn)了證據(jù)組合規(guī)則.另一類是不改變證據(jù)規(guī)則,先處理沖突數(shù)據(jù)再進(jìn)行證據(jù)融合,文獻(xiàn)[11]利用距離函數(shù)和Tsallis熵來(lái)組合沖突證據(jù);文獻(xiàn)[12]利用證據(jù)間相互支持度和相似度,提出了一種迭代修正的沖突證據(jù)改進(jìn)方法;文獻(xiàn)[13]利用Pignistic距離衡量證據(jù)間的沖突,同時(shí)結(jié)合證據(jù)間相似度、支持度、確定度、決策度以及可信度確定證據(jù)的權(quán)重以分配證據(jù)沖突.前面所述方法主要針對(duì)證據(jù)沖突處理,而有效識(shí)別高度證據(jù)沖突是提高沖突處理精度的關(guān)鍵.為此,現(xiàn)有研究引入證據(jù)不確定度來(lái)確定加權(quán)因子,同時(shí)結(jié)合傳統(tǒng)證據(jù)沖突與Jousselme信息距離重新度量證據(jù)沖突,并在此基礎(chǔ)上引入最大差異度來(lái)確定一種證據(jù)沖突識(shí)別方法.

對(duì)于一個(gè)企業(yè)的市場(chǎng)營(yíng)銷策略的制作要求來(lái)說(shuō),它需要最真實(shí)并且準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來(lái)作為制作的依據(jù),因此,在市場(chǎng)營(yíng)銷策略制作之前企業(yè)對(duì)市場(chǎng)具體情況的了解程度就顯得尤為重要。綜上所述,企業(yè)應(yīng)當(dāng)專門建立一個(gè)市場(chǎng)調(diào)研小組,對(duì)市場(chǎng)上的消費(fèi)需求有一個(gè)明確的了解,對(duì)自己同類別的競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手實(shí)力和歷史有一個(gè)充分的認(rèn)識(shí),以及對(duì)市場(chǎng)的整體發(fā)展方向有一個(gè)具體的分析。市場(chǎng)調(diào)研小組前期所收集到的這些數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷策略的制作起到關(guān)鍵性的作用,它可以幫助企業(yè)對(duì)市場(chǎng)的消費(fèi)者做出細(xì)分,確立出自身企業(yè)的發(fā)展方向與目標(biāo),從而提高企業(yè)市場(chǎng)營(yíng)銷策略的針對(duì)性和有效性。

然而,文獻(xiàn)[14]所提方法存在一些不足之處,后文將給出詳細(xì)分析,此處不贅述.綜上考慮,先以傳統(tǒng)證據(jù)沖突的加權(quán)平均值作為識(shí)別指標(biāo),確定了一種證據(jù)沖突識(shí)別方法,針對(duì)識(shí)別結(jié)果,再引入可信度和不確定度確定權(quán)重系數(shù),結(jié)合傳統(tǒng)證據(jù)沖突和Jousselme信息距離,確定了一種證據(jù)沖突調(diào)整方法.本研究可以在一定程度上識(shí)別證據(jù)沖突,從而改善過(guò)高證據(jù)沖突帶來(lái)的影響.

1 證據(jù)理論及其在車聯(lián)網(wǎng) (VANET)中的應(yīng)用

(1)

式中:為證據(jù)沖突系數(shù),其決定著證據(jù)融合結(jié)果的可信度當(dāng)→1時(shí),認(rèn)為證據(jù)間存在高度沖突,此時(shí)證據(jù)融合結(jié)果的可信度逐漸降低,甚至?xí)霈F(xiàn)悖論;當(dāng)=1時(shí),認(rèn)為證據(jù)之間完全沖突,此時(shí)證據(jù)融合規(guī)則完全失效;當(dāng)=0時(shí),認(rèn)為證據(jù)間完全一致,證據(jù)融合結(jié)果完全可信,以下以實(shí)例說(shuō)明兩種證據(jù)的沖突問(wèn)題設(shè)識(shí)別框架={,,}中有兩條證據(jù):()=1,()=0,()=0和:()=0,()=1,()=0,則由式(1)可知=1,表明證據(jù)和之間完全沖突,證據(jù)融合規(guī)則失效;若兩條證據(jù)分別為:()=09,()=01,()=0和:()=0,()=01,()=09,則由式(1)可知,=099,表明證據(jù)和之間高度沖突,此時(shí)由證據(jù)融合結(jié)果()=0,()=1和()=0可知,的支持程度最高,而和的支持度都為0顯然,這與和分別對(duì)和的支持度最高相悖,從而說(shuō)明證據(jù)高度沖突會(huì)使證據(jù)融合結(jié)果出現(xiàn)悖論.

VANET屬于分布式自組織通信網(wǎng)絡(luò),具有輔助駕駛、避免碰撞以及偏離警告等功能,旨在保障交通安全以及提高交通效率.為了保障車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的行車安全,需要在嚴(yán)格確保交通安全信息傳輸?shù)耐瑫r(shí)具備高可靠性和低時(shí)延性條件,然而,各車輛節(jié)點(diǎn)主要依據(jù)自身需求競(jìng)爭(zhēng)信道傳輸交通安全信息,隨著車輛節(jié)點(diǎn)的增多,節(jié)點(diǎn)信息間的干擾和沖突也隨之凸顯.

由于證據(jù)理論具有高可靠性和低時(shí)延性等優(yōu)勢(shì),已有研究將其應(yīng)用到車聯(lián)網(wǎng)中.文獻(xiàn)[18]結(jié)合D-S證據(jù)理論,提出了一種自適應(yīng)負(fù)載狀態(tài)的車聯(lián)網(wǎng)信道接入算法.文獻(xiàn)[21]針對(duì)可能存在的節(jié)點(diǎn)惡意行為導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)性能下降問(wèn)題,構(gòu)建了基于D-S證據(jù)理論的信任模型,并將該模型應(yīng)用于貪婪周邊無(wú)狀態(tài)路由(GPSR)算法以甄別惡意節(jié)點(diǎn).文獻(xiàn)[22]結(jié)合柯西方程、Bajraktarevic均值的權(quán)值函數(shù)以及D-S證據(jù)理論,提出了一種適用于車聯(lián)網(wǎng)中的交通安全信息證據(jù)理論融合算法.已有研究雖然通過(guò)引入證據(jù)理論達(dá)到了一定的研究目的及效果,但對(duì)于可能出現(xiàn)的證據(jù)沖突問(wèn)題缺乏考慮,而證據(jù)沖突可能會(huì)影響研究結(jié)果,為此,有必要優(yōu)先考慮可能存在的證據(jù)沖突問(wèn)題,這樣才能使研究結(jié)果更加可靠.

AUC是指ROC曲線下的面積。使用AUC值作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)是因?yàn)楹芏鄷r(shí)候ROC曲線并不能清晰的說(shuō)明哪個(gè)分類器的效果更好,而作為一個(gè)數(shù)值,對(duì)應(yīng)AUC更大的分類器效果更好。AUC一般均在0.5到1之間,AUC越高,模型的區(qū)分能力越好。

2 現(xiàn)有證據(jù)沖突識(shí)別方法及不足

2.1 現(xiàn)有證據(jù)沖突識(shí)別方法

針對(duì)上述問(wèn)題,為了識(shí)別高度證據(jù)沖突,現(xiàn)有研究先利用基于信息熵的不確定度重新度量了證據(jù)沖突,再利用最大差異度確定了證據(jù)沖突識(shí)別方法,具體如下.

[設(shè)計(jì)意圖:根據(jù)文本特點(diǎn),讓學(xué)生先讀文章的開頭和結(jié)尾,再讀文章中間部分,有利于激發(fā)學(xué)生的閱讀期待,幫助學(xué)生用較短時(shí)間把握文章主要內(nèi)容,理清文章脈胳;讓學(xué)生根據(jù)板書練習(xí)概述課文主要內(nèi)容,減緩了概述坡度,有利于將概述能力的培養(yǎng)與訓(xùn)練落到實(shí)處。]

(1) 證據(jù)沖突度量.

設(shè)(=1, 2, …,)為識(shí)別框架下證據(jù)對(duì)應(yīng)的任意證據(jù)焦元,則可以確定基于信息熵的不確定度(或內(nèi)部沖突度),為了使度量更具有可比性,采用最大信息熵進(jìn)行歸一化處理,并且規(guī)定0ln(0)=0,數(shù)學(xué)表達(dá)如下式所示:

(2)

由式(1)可知,=1(=1, 2, 3),由式(2)~(6)可得對(duì)應(yīng)的新度量證據(jù)沖突=0,顯然,原有的完全證據(jù)沖突經(jīng)重新度量后變成了無(wú)證據(jù)沖突,其識(shí)別結(jié)果為無(wú)證據(jù)沖突,與實(shí)際結(jié)果相悖,從而說(shuō)明了研究不足帶來(lái)的第1個(gè)問(wèn)題.

(3)

設(shè)()和()是識(shí)別框架下的任意兩個(gè)BPA,則其Jousselme 信息距離可以表示為

(,)=

根據(jù)《內(nèi)蒙古自治區(qū)水資源綜合規(guī)劃》成果,扎賚特旗多年平均地下水資源量為3.539 8億m3,地下水資源模數(shù)約為 3.11 萬(wàn) m3/(a·km2)。 采用面積—倍比法,將扎賚特旗多年平均地下水資源量折算到相應(yīng)論證單元,項(xiàng)目區(qū)論證范圍總補(bǔ)給量計(jì)算結(jié)果為19077.1萬(wàn)m3/a。將《內(nèi)蒙古自治區(qū)水資源綜合規(guī)劃》中地下水資源量折算到相應(yīng)論證單元,計(jì)算成果見表2。將面積—倍比法計(jì)算成果與均衡法計(jì)算成果相比較,可以看出,本次各論證單元地下水資源量計(jì)算結(jié)果與水資源綜合規(guī)劃面積折算成果相差誤差為1.3%~8.8%,誤差不大,故認(rèn)為均衡法計(jì)算的各論證單元地下水資源量計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確、合理。

(4)

,〉=

(5)

式中:〈,〉為兩向量的內(nèi)積;||為求模.

對(duì)任意的證據(jù)和,則基于傳統(tǒng)證據(jù)沖突(即證據(jù)沖突系數(shù))和Jousselme 信息距離重新度量的證據(jù)沖突為

=+

(6)

(2) 證據(jù)沖突識(shí)別.

綜上所訴,在治療急性腦梗塞中,應(yīng)用阿司匹林與氯吡格雷聯(lián)合治療效果顯著,其可以有效改善患者神經(jīng)功能,提高治療效果,促進(jìn)患者痊愈,安全可靠,值得臨床積極推廣。

2.2 現(xiàn)有證據(jù)沖突識(shí)別方法的不足

(2)人工挖孔環(huán)節(jié):定位放線→開挖第1節(jié)樁孔土方→澆筑第1節(jié)護(hù)壁混凝土→架設(shè)垂直運(yùn)輸架→孔內(nèi)送風(fēng)檢測(cè)有害氣體→逐層開挖土方→成孔清底檢查驗(yàn)收。

設(shè)識(shí)別框架={,,}中有3條證據(jù):()=1,()=0,()=0和:()=0,()=1,()=0以及:()=0,()=0,()=1

記和分別為和的不確定度,且滿足≥,對(duì)其進(jìn)行歸一化處理后,可得到其對(duì)應(yīng)的加權(quán)因子和,+=1且≥,如下式所示:

設(shè)識(shí)別框架={,,},證據(jù)、和滿足如下關(guān)系:

()=0011,()=0978,

分析結(jié)果表明,所提方法能夠有效地識(shí)別并調(diào)整完全沖突,從而較大地提高證據(jù)融合結(jié)果的精度,也說(shuō)明了所提方法優(yōu)于現(xiàn)有研究方法.

()=0453,()=0154,

()=0393

()=0617,()=0131,

()=0252

結(jié)合式(1)~(7),可以依次求出、、、、以及,結(jié)果如表1所示.

3 新的證據(jù)沖突識(shí)別與調(diào)整方法

3.1 證據(jù)沖突識(shí)別

(1) 識(shí)別指標(biāo)的確定.

識(shí)別指標(biāo)是有效識(shí)別高度證據(jù)沖突的關(guān)鍵,為了確定合適的識(shí)別指標(biāo),以傳統(tǒng)證據(jù)沖突為基礎(chǔ),首先依次求出 對(duì)應(yīng)的 ,緊接著求出各 的加權(quán)值,然后對(duì)各 的加權(quán)值求和即可得出加權(quán)平均值,最后以作為證據(jù)沖突識(shí)別指標(biāo),具體過(guò)程如下.

設(shè)有條證據(jù),其中證據(jù)和任意證據(jù)之間的沖突為 ,則證據(jù)沖突識(shí)別指標(biāo)為

(8)

(2) 證據(jù)沖突識(shí)別方法.

基于確定的,將全體 與作比較,當(dāng) <時(shí),表明證據(jù)與證據(jù)之間無(wú)高度證據(jù)沖突;當(dāng) ≥時(shí),表明證據(jù)與證據(jù)之間存在高度證據(jù)沖突,需要被重新調(diào)整.

3.2 證據(jù)沖突調(diào)整

(1) 綜合可信度的確定.

針對(duì)需要被調(diào)整的證據(jù)沖突 ,引入基于信息熵的不確定度和基于相關(guān)系數(shù)的證據(jù)信任度,進(jìn)而確定綜合可信度,具體過(guò)程如下.

設(shè)是識(shí)別框架上的任意兩個(gè)BPA,同時(shí)設(shè)為條證據(jù)中的第條證據(jù),則可求出之間的相關(guān)系數(shù)以及證據(jù)的信任度,分別如下式所示:

式中:為證據(jù)間的可信度,反映的是證據(jù)與其他證據(jù)間的信任度.

設(shè)證據(jù)的不確定度和信任度分別為,則的綜合可信度

=1-+

(11)

式中:1-∈(0,1),為證據(jù)焦元內(nèi)的確定度(即可信度),且越小,表明證據(jù)焦元內(nèi)的沖突越小,其可信度也就越大.

(2) 權(quán)重系數(shù)的確定.

(12)

式中:的綜合可信度.

顯然,綜合考慮了證據(jù)內(nèi)和證據(jù)間的可信度,用該值來(lái)確定權(quán)重系數(shù),相比以單一的不確定度來(lái)確定權(quán)重系數(shù),其信度更高.

()=0487,()=0234,

(3) 證據(jù)沖突調(diào)整方法.

針對(duì)識(shí)別出的高度證據(jù)沖突,首先按照對(duì)應(yīng)的證據(jù)沖突類型確定相應(yīng)的權(quán)重系數(shù),然后利用式(4)和(5)求出相應(yīng)的,最后按照式(6)對(duì)這些證據(jù)沖突加以重新調(diào)整.

4 改進(jìn)方法的應(yīng)用分析

以下通過(guò)應(yīng)用分析說(shuō)明所提證據(jù)沖突識(shí)別與調(diào)整方法的具體操作流程,同時(shí)驗(yàn)證該方法在證據(jù)沖突識(shí)別和調(diào)整方面的有效性.

第四,動(dòng)物園并未配備麻醉槍,但是麻醉槍在本案中是否起到關(guān)鍵作用?就算有麻醉槍,是否能對(duì)老虎起效?在本案中,因?yàn)槁樽順寣?duì)于老虎并不能起到顯著的作用,所以在本案中無(wú)法起到關(guān)鍵作用。但是基于本案中參考對(duì)象是老虎,麻醉槍對(duì)于其作用不大,是特殊個(gè)體,所以應(yīng)該仍列入?yún)⒖挤秶畠?nèi)。

基于實(shí)例1,由式(1)和(8)可以求出 以及,并將全體沖突值 用矩陣形式展現(xiàn),記為

隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)、3 G技術(shù)、電子技術(shù)的不斷發(fā)展以及人們對(duì)農(nóng)產(chǎn)品可視化生產(chǎn)程度和農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量安全水平要求的不斷提高,農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程全程可視化監(jiān)控已經(jīng)逐漸成為精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)的一個(gè)熱門發(fā)展方向[1]。農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)過(guò)程中傳統(tǒng)物理量參數(shù)的監(jiān)控已經(jīng)無(wú)法滿足現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)。

=[]=[0 0 0]

′=[]=[05 05 05]

同理可求得對(duì)應(yīng)現(xiàn)有研究新度量的沖突=0 (=1, 2, 3),顯然,原有的完全證據(jù)沖突經(jīng)重新度量后變成了無(wú)證據(jù)沖突,其識(shí)別結(jié)果為無(wú)證據(jù)沖突,與實(shí)際結(jié)果相悖.

()=0011

車聯(lián)網(wǎng)的交通安全主要依靠各車輛節(jié)點(diǎn)的信息,證據(jù)理論與車聯(lián)網(wǎng)結(jié)合,可以高效地融合多節(jié)點(diǎn)信息,提高車聯(lián)網(wǎng)精度,但在證據(jù)融合過(guò)程中,高度證據(jù)沖突會(huì)導(dǎo)致融合結(jié)果與實(shí)際相悖,因而首要任務(wù)就是降低高度證據(jù)沖突.設(shè)、、為車聯(lián)網(wǎng)中3種車輛節(jié)點(diǎn)信息,現(xiàn)獲取了這3種車輛節(jié)點(diǎn)信息的6組證據(jù)~,如下所示.

如圖1所示,本文采用位于低折射率電介質(zhì)基片上的高折射率電介質(zhì)單元來(lái)組成電介質(zhì)超表面結(jié)構(gòu)。襯底由金屬平面支撐,因此這種電介質(zhì)超表面工作在反射模式。電介質(zhì)單元和襯底的介電常數(shù)分別為6.5和2.65。這兩種材料的損失都可以忽略不計(jì)。電介質(zhì)元件是良好的電介質(zhì)諧振器,可以產(chǎn)生由Mie共振引起的電偶極子響應(yīng)。

()=0533,()=0213,

()=0254

()=0151,()=0737,

()=0112

()=0532,()=0121,

收集2015年1月~2017年4月就診于我院門診病理確診的鼻咽癌患者(78例)及慢性鼻咽炎患者(135例)。所有鼻咽癌患者均經(jīng)病理證實(shí)為鱗癌,且未行放療和化療等治療。其中鼻咽癌患者:男性57例,女性21例,年齡18~72歲,中位年齡43歲;慢性鼻咽炎患者:男性115例,女性20例,年齡10~68歲,中位年齡38歲。根據(jù)2002年AJCC對(duì)鼻咽癌診療指南中分期標(biāo)準(zhǔn),詳細(xì)記錄患者臨床分期、T分期、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、復(fù)發(fā)情況。

()=0347

()=0627,()=0159,

()=0214

在《奶奶的星星》一文中,世界給“我”的第一個(gè)可怕的印象,是奶奶告訴“我”死了就再也找不到奶奶了,在死亡的威脅中,顫栗不已?!剁娐暋分械腂問(wèn)爺爺有關(guān)死的問(wèn)題:“死了是不是就再也回不來(lái)了?”《一種謎語(yǔ)的幾種簡(jiǎn)單的猜法》中,得了癌癥的孩子尚不知自己的悲劇命運(yùn),還快樂(lè)地欣賞那將要“肆無(wú)忌憚”地開放的“死亡之花”。死亡就是這樣的殘酷無(wú)情,哪怕是天真無(wú)邪不諳世事的鮮活而可愛的小孩子,它也不稍動(dòng)仁慈惻隱之心。

(3)將“套路”與新思路有效結(jié)合,實(shí)現(xiàn)解題效率的最大化。還有些情況下單一應(yīng)用“套路”或構(gòu)建新思路都難見成效,我們可以嘗試將它們“融為一爐”。

()=0279

華堂村的桃形李種植仍沿襲一家一戶在自家土地上各自種植、各自養(yǎng)護(hù)管理、各自銷售的傳統(tǒng)生產(chǎn)方式,基本沒(méi)有相應(yīng)的種植和養(yǎng)護(hù)設(shè)施,雨、旱、冰、霜都會(huì)給桃形李種植帶來(lái)嚴(yán)重影響;沒(méi)有統(tǒng)一的產(chǎn)前、產(chǎn)中、產(chǎn)后服務(wù),養(yǎng)護(hù)管理粗放,生產(chǎn)水平落后,工效低,成本高.特別是病蟲害防治也是每家每戶各自購(gòu)藥、施藥,沒(méi)有統(tǒng)一的操作方式與方法,既影響防治效果,還出現(xiàn)了成品果農(nóng)藥殘留量難以控制的問(wèn)題.

()=0597,()=0265,

()=0138

(1) 所提方法的操作流程.

先由式(1)和(8)依次求出6組證據(jù)間的以及,并將全體證據(jù)沖突值 用矩陣形式展現(xiàn),記為

=

結(jié)合識(shí)別方法可知,、、、、以及均為需要被調(diào)整的證據(jù)沖突.

再由式(2)和式(9)~(11)依次求出以及,結(jié)果如下式所示:

=[]=

[0922 0688 0873 0833 0952 0849]

=[]=

[0900 0526 0854 0873 0902 0887]

=[]=

[0978 0838 0982 1040 0949 1038]

由表2可知,經(jīng)過(guò)調(diào)整后,原有的高度證據(jù)沖突都大幅度下降,全部處于以內(nèi).

(2) 兩種方法對(duì)比分析.

為了驗(yàn)證所提方法的有效性,選取降低程度和平均偏差作為評(píng)價(jià)指標(biāo),如下式所示:

=(-)

(15)

式中:為所提方法的證據(jù)沖突值或現(xiàn)有研究方法的證據(jù)沖突值對(duì)于,為;為對(duì)應(yīng)的傳統(tǒng)證據(jù)沖突值且=對(duì)于,為;為且=

先分別計(jì)算出、和,再結(jié)合式(15)計(jì)算出-和-之間的以及-和-之間的,結(jié)果如表3所示.

從的角度,-之間的都位于10%以內(nèi),相比之下,-之間的除了為2.40%以外,其余的都基本位于20%至35%之間,大幅度地超過(guò)了-之間的從角度,-之間的除了為 -4.60% 以外,其余的基本位于0.9%至16%之間,相比之下,-之間的較穩(wěn)定,基本位于 -2.3%至 -23% 之間.

分析結(jié)果顯示,基于所提方法調(diào)整后的證據(jù)沖突降低程度更大,且與之間的平均偏差更小(均為負(fù)值),這表明了所提方法的調(diào)整效果更好,調(diào)整結(jié)果更快地收斂到以內(nèi).

再將全體傳統(tǒng)證據(jù)沖突、現(xiàn)有研究證據(jù)沖突以及所提方法證據(jù)沖突以二維散點(diǎn)圖表示,如圖2所示.

由圖2(a)可知,以為基準(zhǔn),存在部分傳統(tǒng)證據(jù)沖突值高于且較為離散;由圖2(b)可知,在基于現(xiàn)有研究方法重新度量的證據(jù)沖突中,超出的證據(jù)沖突雖有所改善,但仍存在部分證據(jù)沖突值高于;由圖2(c)可知,經(jīng)過(guò)所提方法識(shí)別并調(diào)整后,超出的證據(jù)沖突得到了大幅度改善,基本處在以內(nèi);此外,調(diào)整后的證據(jù)沖突值都相對(duì)集中,離散性較低.分析結(jié)果進(jìn)一步表明,所提方法不僅識(shí)別精度更高,而且能夠有效改善高度證據(jù)沖突.

5 結(jié)語(yǔ)

以降低程度和平均偏差為指標(biāo),對(duì)比分析了現(xiàn)有研究方法和所提方法,同時(shí)分析了3種證據(jù)沖突的散點(diǎn)分布情況,結(jié)果驗(yàn)證了所提方法能夠有效識(shí)別并調(diào)整證據(jù)沖突,且調(diào)整結(jié)果的收斂性更好.

限于文章篇幅,此處僅考慮了兩個(gè)證據(jù)間的高度(完全)沖突問(wèn)題,后續(xù)將在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步研究3個(gè)及以上證據(jù)間的高度(完全)沖突問(wèn)題.

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