信任函数逼近方法的改进  

The Improvement of Belief Function's Approximations

作　　者：黄林颖[1] 吴根秀[2] 万宇文[1] 李玮[2] 

机构地区：[1]江西师范大学计算机信息工程学院,江西南昌330027 [2]江西师范大学数学与信息科学学院,江西南昌330027

出　　处：《江西师范大学学报（自然科学版）》2006年第1期58-62,共5页Journal of Jiangxi Normal University(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金(60263005);江西省自然科学基金(0411021);江西省教育厅2005年资助项目

摘　　要：信任函数的逼近可使得不确定性推理理论得以实际应用,该文讨论了D-S证据理论中信任函数逼近的几种方法,分析了它们各自的优缺点,并通过对概括逼近、双逼近和内外聚类逼近的研究,提出了两种新的逼近方法,既满足最佳逼近基本条件要求又考虑了精度要求和计算时间.The approximation of Belief function will make various theories about imprecise probabilities into practice. This article comes up with several kinds of approxiations of Belief function in the D-S theory and discusses the advantage and disadvantage about these approximations. Researching for Summarization, Pair approximation and Inner and Outer clustering approximation, two new approximations are proposed. The two methods satisfied the basic condition of optimal approximation and consider the require of accuracy and time cost.

关 键 词：证据理论 概括逼近 双逼近 内外聚类逼近 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]