基于改进贝叶斯粗糙集和证据理论的决策信息融合方法.pdf

第 卷 第 期 计 算 机 应 用 研 究 ．
年 月 ．
基 于 改进 贝 叶斯 粗 糙 集 和 证 据 理 论 的
决 策信 息 融合 方 法 水
陈 可 ，张小强 ，徐选华
中南大学 商学院，长沙
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。
关键 词 ：贝叶斯粗糙 集 ；证据理 论 ；证据 权 重 ；多准 则决策
中图分 类 号 ： 文 献标 志码 ： 文 章编号 ：．—
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