基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法

王保云 王桂林 王婷 杨昆

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基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法

    作者简介: 王保云(1977-),男,云南人,博士,讲师,主要从事机器学习、逆问题及应用等方面的研究.E-mail:wspbmly@163.com.;
  • 基金项目:

    国家高新技术研究发展计划(863)(2012AA121402)

    高等学校博士学科点专项科研基金(20115303110002)

    云南社会事业发展专项(2010CA010).

  • 中图分类号: TP 391

Evidence conflict measure based on singular value decomposition of matrix

  • CLC number: TP 391

  • 摘要: 针对证据理论中证据冲突度量这一关键问题,提出了基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法.首先将证据的BPA向量投影到单位圆上,然后运用投影后证据向量的BPA矩阵和焦元关联矩阵构造归一化BPA矩阵,接着对其进行奇异值分解,最后根据奇异值定义证据的最大干扰分量与主分量,并将二者比值作为冲突度量.通过对Zadeh悖论扩展形式、完全冲突证据和焦元为嵌套子集等多种情况进行对比实验,验证了本文算法是较为理想的证据冲突度量方式,能够正确预测证据集的冲突程度.
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-05-15

基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法

    作者简介:王保云(1977-),男,云南人,博士,讲师,主要从事机器学习、逆问题及应用等方面的研究.E-mail:wspbmly@163.com.
  • 1. 云南师范大学 信息学院,云南 昆明 650500;
  • 2. 云南师范大学 旅游与地理科学学院,云南 昆明 650500;
  • 3. 安徽财贸职业学院 旅游管理系,安徽 合肥 230601
基金项目:  国家高新技术研究发展计划(863)(2012AA121402)高等学校博士学科点专项科研基金(20115303110002)云南社会事业发展专项(2010CA010).

摘要: 针对证据理论中证据冲突度量这一关键问题,提出了基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法.首先将证据的BPA向量投影到单位圆上,然后运用投影后证据向量的BPA矩阵和焦元关联矩阵构造归一化BPA矩阵,接着对其进行奇异值分解,最后根据奇异值定义证据的最大干扰分量与主分量,并将二者比值作为冲突度量.通过对Zadeh悖论扩展形式、完全冲突证据和焦元为嵌套子集等多种情况进行对比实验,验证了本文算法是较为理想的证据冲突度量方式,能够正确预测证据集的冲突程度.

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