%0 Journal Article
%T 一种基于ISODATA聚类和改进相似度的证据推理方法
%A 李新德
%A 王丰羽
%J 自动化学报
%P 575-590
%D 2015
%R 10.16383/j.aas.2015.c140543
%X ？针对智能信息处理中Dempster组合规则不能处理高度冲突的问题,从内、外证据不确定性分析的角度深入揭示了证据冲突产生的原因,即证据的冲突性不仅仅根源于证据间的矛盾,也与证据自身的不确定性密切相关,提出了一种同时考虑证据自冲突和外部冲突的相似性测度,然后利用新测度计算证据的众信度,对证据源进行修正;与此同时,根据原始证据间的聚类特性,利用迭代自组织数据分析技术(Iterativeselforganizingdataanalysistechniquesalgorithm,ISODATA)聚类方法进行聚类,然后利用Dempster组合规则合成每一聚类中所有证据为证据代表,并综合众信度和证据在该聚类的频度计算可靠度,最后,利用统一组合规则合成证据代表.并通过大量的算例,同其他方法和自身改进前后进行深入比较,优势比较明显,有效地解决了冲突证据合成出现的问题.
%K 证据推理
%K 冲突
%K 聚类
%K 相似测度
%K 组合规则
%U http://www.aas.net.cn/CN/abstract/abstract18635.shtml