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基于直覺模糊熵的證據沖突度量方法

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  針對證據理論中證據沖突度量這一關鍵問題,提出了一種基于模糊熵的沖突度量方法,首先引入直覺模糊熵表示證據間的差異性,然后對傳統的沖突系數進行了修正,使其能夠反映由于概率指派函數對焦元支持的差異性所引起的沖突,最后結合修正后的傳統沖突系數與模糊熵對兩兩證據間的沖突進行度量。通過對Zadeh悖論擴展、完全一致性證據、完全沖突性證據和焦元為嵌套子集等多種情況進行對比實驗,實驗結果表明本文算法是較為理想的證據沖突度量算法,能夠正確預測證據集的沖突程度。

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