基于粗糙集與證據理論的信息融合研究.pdf

1、粗糙集理論是一種處理不精確、不確定和不完備信息的數據分析方法，以其為理論基礎的數據分析與處理技術得到越來越廣泛的應用。證據理論是處理不確定性問題的有力工具，它處理的證據來源于專家，作為一種常用的信息融合方法，對解決信息融合中不確定性問題具有顯著的優(yōu)勢。本文基于粗糙集與證據理論的關系，著重對信息融合和沖突信息合成處理等方面進行研究。 本文闡述了粗糙集理論和證據理論的概念及其性質，分析了粗糙集與證據理論之間的對應關系，利用粗糙集的分

2、類思想和依賴度的概念對復雜決策表進行分解，然后基于屬性重要度對分解后的各個子決策表約簡優(yōu)化并對決策屬性作進一步的轉換，計算證據的基本可信度。根據證據理論合成規(guī)則，給出了一種基于粗糙集理論的證據合成方法的思想、步驟和融合過程，從而實現證據的合成以及決策。 對于沖突證據信息的融合研究，本文首先闡述了證據沖突的產生及處理辦法，詳細分析了專家的沖突證據合成方法以及分類比較，針對沖突證據的組合問題，給出了一種基于證據加權的沖突證據組合方法