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文檔簡介
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(shù)據(jù)分析方法，以其為理論基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析與處理技術(shù)得到越來越廣泛的應(yīng)用。證據(jù)理論是處理不確定性問題的有力工具，它處理的證據(jù)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(jù)理論的關(guān)系，著重對信息融合和沖突信息合成處理等方面進(jìn)行研究。 本文闡述了粗糙集理論和證據(jù)理論的概念及其性質(zhì)，分析了粗糙集與證據(jù)理論之間的對應(yīng)關(guān)系，利用粗糙集的分
2、類思想和依賴度的概念對復(fù)雜決策表進(jìn)行分解，然后基于屬性重要度對分解后的各個(gè)子決策表約簡優(yōu)化并對決策屬性作進(jìn)一步的轉(zhuǎn)換，計(jì)算證據(jù)的基本可信度。根據(jù)證據(jù)理論合成規(guī)則，給出了一種基于粗糙集理論的證據(jù)合成方法的思想、步驟和融合過程，從而實(shí)現(xiàn)證據(jù)的合成以及決策。 對于沖突證據(jù)信息的融合研究，本文首先闡述了證據(jù)沖突的產(chǎn)生及處理辦法，詳細(xì)分析了專家的沖突證據(jù)合成方法以及分類比較，針對沖突證據(jù)的組合問題，給出了一種基于證據(jù)加權(quán)的沖突證據(jù)組合方法
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