| 基于改进贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法 |
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| 引用本文： | 陈可,张小强,徐选华. 基于改进贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法[J]. 计算机应用研究, 2014, 31(9) |
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| 作者姓名： | 陈可 张小强 徐选华 |
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| 作者单位： | 中南大学商学院,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，国家社科基金重点项目 |
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| 摘 要： | 针对决策信息信息表中新对象的分类问题,提出一种基于改进的贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法.对传统的贝叶斯粗糙集进行改进,扩展到多决策类,定义了支持度的概念以此反映确切分类的对象所占的百分比.利用贝叶斯粗糙集的支持度和置信增益函数作为证据的支持程度,得到各准则下的证据基本概率分配函数,并利用证据合成法则对多个证据进行合成,以此进行决策.将上述方法应用于设备故障的诊断问题中,通过方法的对比验证了该方法实践应用的有效性.
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| 关 键 词： | 贝叶斯粗糙集 证据理论 证据权重 多准则决策 |
Approach to decision information fusion based on improved Bayesian rough set and evidence theory |
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| CHEN Ke,ZHANG Xiao-qiang,XU Xuan-hua. Approach to decision information fusion based on improved Bayesian rough set and evidence theory[J]. Application Research of Computers, 2014, 31(9) |
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| Authors: | CHEN Ke ZHANG Xiao-qiang XU Xuan-hua |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Bayesian rough set evidence theory evidence weight multi-criteria decision-making |
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