ds證據(jù)理論ppt課件-資料下載頁
2025-05-05 12:10本頁面
【正文】 =20）。 ?推理網(wǎng)絡(luò)圖： H A N E1 E2 E3 E4 E5 ={H1,H2,H3} ={a1,a2} ={n1} and and or ? 求解步驟如下： ? （ 1）求 CER(A) ? 規(guī)則 rule1條件部分的確定性為 ? CER(E)=CER(E1 AND E2) =min{,}= ? 因此有 ? m({a1},{a2})={ , }={,} ? 再根據(jù) m求 Bel(A)、 Pl（ A）、及 CER（ A） : ? Bel(A)=m({a1})+m({a2})=+= ? Pl(A)－ Bel(A)=m(Ω)=1－（ +） = ? f(A)=Bel(A)+ [Pl(A)－ Bel(A)] =+(2/20) = ? CER(A)=MD(A,E’) f(A)= |A| |Ω | ? （ 2）求 CER(N) ? 規(guī)則 rule2條件部分的確定性為 ? CER(E)=CER(E3 AND (E4 OR E5))= ? 因此有 ? m({n1})= = ? 再根據(jù) m求 Bel(N)、 Pl（ N）、 f（ N）及 CER(N): ? Bel(N)=m({n1})= ? Pl(N)－ Bel(N)=m（ Ω）＝ 1－ = ? f(N)=+(1/20) = ? CER(N)=MD(N,E’) f(N)= ? （ 3）求 CER(H) ? 根據(jù) rule3，可求得 ? m1({h1},{h2},{h3})={ , , } ={,} ? 及 ? m1(Ω)=1－ (++)= ? 根據(jù) rule4，可求得 ? m2({h1},{h2}， {h3})={ , , } ={,} ? 及 ? m2(Ω)=1－ (++)= ? 求正交和 m=m1⊕ m2: ? k=m1(Ω) m2(Ω)+m1({h1}) m2({h2})+ m1({h1}) m2(Ω)+ m1(Ω) m2({h1})+m1({h2}) m2({h2}) + m1({h1}) m2(Ω)+ m1(Ω) m2({h2})+m1({h3}) m2({h3})+ m1({h3}) m2(Ω)+ m1(Ω) m2({h3}) = ? m({h1})=1/k[m1({h1}) m2({h1})+m1({h1}) m2(Ω)+m1(Ω) m2({h1})] ? =1/[ + + ] = ? 同理得 ? m({h2})=， m({h3})= ? m(Ω)=1－ [m({h1})+m({h2})+m({h3})] =1－ (++)= ? 再根據(jù) m求 Bel(H)、 Pl（ H）、 f(H)及 CER(H): ? Bel(H)=m({h1})+m({h2})+m({h3}) =++= ? Pl(H)－ Bel(H)=m(Ω)=1－ = ? f(H)=Bel(H)+ [Pl(H)－ Bel(H)] =+（ 3/20） = CER(H)=MD(H,E’) f(H)= |H| |Ω | 四． 小結(jié) 證據(jù)理論有如下一些特點(diǎn)： ? 證據(jù)理論滿足比概率論更弱的公理系統(tǒng)。當(dāng) m的焦元都是單元素集合時(shí)，即若 |A|1 則 m（ A）＝ 0時(shí)，證據(jù)理論就退化為概率論； 當(dāng) m的焦元呈有序的嵌套結(jié)構(gòu)時(shí)， 即對所有的m（ Ai） ≠0，有 A1?A2?… ?An時(shí)，證據(jù)理論退化為 Zadeh的可能性理論。 ? 證據(jù)理論能夠區(qū)分不知道和不確定。 ? 證據(jù)理論可以處理證據(jù)影響一類假設(shè)的情況，即證據(jù)不僅能影響一個(gè)明確的假設(shè)（與單元素子集相對應(yīng)），還可以影響一個(gè)更一般的不明確的假設(shè)（與單元素子集相對應(yīng)）。因此，證據(jù)理論可以在不同細(xì)節(jié)、不同水平上聚集證據(jù)，更精確的反映了證據(jù)收集過程。 ? 證據(jù)理論的缺點(diǎn)是 :要求辨別框中的元素滿足相互排斥的條件，在實(shí)際系統(tǒng)中不易滿足。而且，基本概率分配函數(shù)要求給的值太多，計(jì)算比較復(fù)雜。
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