模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2014, Vol. 27 Issue (4): 313-326    DOI:
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面向复杂评价模型的证据推理方法
傅仰耿,杨隆浩,吴英杰
福州大学数学与计算机科学学院福州350116
Evidential Reasoning Approach for Solving Complex Evaluation Models
FU Yang-Geng, YANG Long-Hao, WU Ying-Jie
College of Mathematics and Computer Science, Fuzhou University, Fuzhou 350116

全文: PDF (923 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 证据推理方法针对多层结构的属性合成采用递归方式,其合成次数为评价属性树的分支结点个数,合成计算量较大.为减少计算量,文中提出一种非递归方式的合成方法,并对比两种合成方式的时间复杂度.为探究非递归方式处理各类不同置信结构分布的准确性和非线性特性,文中在三层结构的评价模型中,按照置信结构分布为和谐、准和谐和冲突分别计算综合属性的置信度和效用值,从公式推导和实验结果对比的角度分析两种合成方式的非线性特性,从相对误差的角度分析非递归方式计算结果的准确性.实验结果与算例证明文中方法的有效性.
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作者相关文章
傅仰耿
杨隆浩
吴英杰
关键词 证据推理复杂评价模型递归方式非递归方式非线性特性    
Abstract:Since the attribute aggregation of the evidential reasoning approach with multiple-level hierarchical structures is implemented in a recursive way, the aggregation times are the number of the branch nodes of attribute tree, which results in a large amount of calculation. To reduce the amount of calculation, a non-recursive aggregation approach is proposed and its time complexity is compared with that of the recursive approach. To explore the accuracy and the nonlinear characteristics of the non-recursive approach to dealing with different belief distributions, the belief degrees and the utilities of the aggregated attribute are calculated in terms of the belief structures of harmony, quasi-harmony and conflict, respectively. The nonlinear characteristics of the two aggregation approaches are analyzed based on the comparison of formula derivation and experimental results, and the accuracy of the non-recursive approach is examined from the angle of relative errors. The experimental results and the numeric example show the effectiveness of the proposed approach.
Key wordsEvidential Reasoning    Complex Evaluation Model    Recursive Way    Non-recursive Way    Nonlinear Characteristic   
收稿日期: 2013-05-13     
ZTFLH: TP 181  
基金资助:国家自然科学基金青年项目(No.61300026,61300104)、国家杰出青年科学基金项目(No.70925004)、福建省教育厅A类科技项目(No.JA10035,JA13036)资助。
作者简介: 傅仰耿(通讯作者),男,1981年生,博士,讲师,主要研究方向为不确定多准则决策、高性能计算.E-mail:ygfu@qq.com.杨隆浩,男,1990年生,硕士研究生,主要研究方向为智能决策技术.吴英杰,男,1979年生,博士,副教授,主要研究方向为数据安全与隐私保护、数据挖掘与算法设计.
引用本文:   
傅仰耿,杨隆浩,吴英杰. 面向复杂评价模型的证据推理方法[J]. 模式识别与人工智能, 2014, 27(4): 313-326. FU Yang-Geng, YANG Long-Hao, WU Ying-Jie. Evidential Reasoning Approach for Solving Complex Evaluation Models. , 2014, 27(4): 313-326.
链接本文:  
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