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证据理论中的距离:综合调查和概括。 (英语) Zbl 1280.68258号

摘要:本工作的目的是调查证据理论数学框架中迄今为止定义的不同度量,并根据其形式属性提出这些度量的分类。本研究的动机是,尽管在概率论和模糊集理论领域对不同度量进行了广泛的研究和调查,但证据理论还没有进行全面的调查。本文给出的主要结果包括对科学文献中迄今为止定义的度量属性的综合;所提出的泛化自然会增加先前已知度量的主体,从而定义许多新度量。基于此分析,我们强调了这样一个事实,即Dempster的冲突不能被视为两个信念函数之间真正的差异性度量,并提出了一种基于余弦函数的替代方法。其他原始结果包括使用二维指数作为(余弦;距离)对的合理性,以及这类新指数的一般公式。我们的阐述基于证据理论的几何解释,并表明迄今为止发表的大多数差异性度量都是基于内积的,在某些情况下是退化的。基于蒙特卡罗模拟的实验结果说明了现有度量之间有趣的关系。

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68层37 人工智能背景下的不确定性推理
62C10个 贝叶斯问题;Bayes过程的特征
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参考文献:

[1] Abellán,J。;Gómez,M.,credal集上的分歧度量,模糊集和系统,1571514-1531(2006)·Zbl 1093.94037号
[2] Basseville,M.,《信号处理和模式识别的距离测量》,《欧洲信号处理杂志》,18,349-369(1989)
[3] Bauer,M.,《Dempster-Shafer证据理论中的近似算法和决策——实证研究》,《国际近似推理杂志》,17,217-237(1997)·Zbl 0939.68109号
[4] S.Ben-Hariz,Z.Elouedi,K.Mellouli,使用信念函数理论的聚类方法,收录于:J.Euzenat,J.Domingue(编辑),《人工智能:方法、系统和应用》,计算机科学讲义,第4183卷,2006年,第162-171页。;S.Ben-Hariz,Z.Elouedi,K.Mellouli,使用信念函数理论的聚类方法,收录于:J.Euzenat,J.Domingue(编辑),《人工智能:方法、系统和应用》,计算机科学讲义,第4183卷,2006年,第162-171页·Zbl 1158.68441号
[5] Beynon,M.J.,《DS/AHP在群体决策中识别群体间联盟和多数规则的作用》,《群体决策与谈判》,第15期,第21-42页(2006年)
[6] Bhattacharyya,A.,关于由概率分布定义的两个统计总体之间差异的度量,加尔各答数学学会公报,35,99-109(1943)·Zbl 0063.00364号
[7] 布莱克曼,S。;Popoli,R.,《现代跟踪系统的设计与分析》(1999),Artech House·Zbl 0933.93002号
[8] Bloch,I.,关于模糊距离及其在不精确图像处理中的应用,模式识别,321873-1895(1999)
[9] M.Bouchard,A.-L.Jousselme,P.-E.Doré,Jaccard指数矩阵正定性的证明,国际近似推理杂志,提交出版。;M.Bouchard,A.-L.Jousselme,P.-E.Doré,Jaccard指数矩阵正定性的证明,国际近似推理杂志,提交出版·Zbl 1316.68170号
[10] de Campos,L.M。;拉马塔,M.T。;Moral,S.,通过相关概率的模糊测度之间的距离:一些应用,模糊集和系统,35,57-68(1990)·Zbl 0696.28010号
[11] Cha,S.-H.,概率密度函数之间距离/相似性度量的综合调查,国际应用科学数学模型与方法杂志,1300-307(2007)
[12] 陈丽珍。;史伟凯(Shi,W.-K.)。;邓,Y。;朱振芳,基于证据距离的融合新方法,浙江大学学报,6A,476-482(2005)
[13] Cuzzolin,F.,基于凸几何的信念函数的两种新贝叶斯近似,IEEE系统、人与控制论汇刊B部分,37993-1008(2007)
[14] Cuzzolin,F.,证据理论的几何方法,IEEE系统、人和控制论汇刊-第C部分:应用和评论,38,522-534(2008)
[15] Cuzzolin,F.,《邓普斯特组合规则的几何》,IEEE系统、人与控制论汇刊-第B部分:控制论,34961-977(2008)
[16] F.Cuzzolin,信念函数的一致逼近,载于:第六届不精确概率国际研讨会:理论与应用。英国达勒姆,2009年。;F.Cuzzolin,信念函数的一致逼近,载于:第六届不精确概率国际研讨会:理论与应用。英国达勒姆,2009年·Zbl 1245.68208号
[17] Dempster,A.,多值映射诱导的上下概率,《数理统计年鉴》,38,325-339(1967)·Zbl 0168.17501号
[18] 邓勇,王德华,李庆庆,基于Dempster-Shafer理论的故障诊断改进组合规则,载《第七届机器学习与控制论国际会议论文集》,2008。;邓勇,王德华,李庆庆,基于Dempster-Shafer理论的故障诊断改进组合规则,载《第七届机器学习与控制论国际会议论文集》,2008年。
[19] Denœux,T.,基于Dempster-Shafer理论的神经网络分类器,IEEE系统、人类和控制论汇刊,30131-150(2000)
[20] Denœux,T.,使用层次聚类方法对信念结构进行内外近似,《国际不确定性、模糊性和基于知识的系统杂志》,第9437-460页(2001)·Zbl 1113.68494号
[21] Denœux,T.,由不同证据体诱导的信念函数的连接和析取组合,人工智能,172,234-264(2008)·Zbl 1182.68298号
[22] Denœux,T。;Ben Yaghlane,A.,在粗化框架中使用快速Mœbius变换近似信念函数的组合,国际近似推理杂志,31,77-101(2002)·Zbl 1033.68114号
[23] Denœux,T。;Masson,M.,EVCLUS:邻近数据的证据聚类,IEEE系统、人与控制论汇刊B部分,34,95-109(2004)
[24] J.Diaz,M.Rifqi,B.Bouchon-Meunier,《基本信念分配之间的相似性度量》,载《第九届国际会议信息融合会议记录》,意大利费伦泽,2006年。;J.Diaz,M.Rifqi,B.Bouchon-Meunier,《基本信念分配之间的相似性度量》,载于《第九届国际会议信息融合会议记录》,意大利费伦泽,2006年。
[25] Dubois,D。;Prade,H.,信念函数的辅音近似,国际近似推理杂志,4419-449(1990)·Zbl 0714.94030号
[26] Fixsen,D。;Mahler,R.P.S.,《改进的Dempster-Shafer分类法》,IEEE Trans。《系统、人与控制论——A部分:系统与人》,27,96-104(1997)
[27] M.C.Florea,E.Bossé,使用Dempster-Shafer理论的危机管理:使用不同性度量来表征来源的可靠性,见:危机、紧急情况和后果管理中的C3I,RTO-MP-IST-086。罗马尼亚布加勒斯特,2009年。;M.C.Florea,E.Bossé,《使用Dempster Shafer理论进行危机管理:使用不同度量来表征来源的可靠性》,载于:《危机、紧急情况和后果管理中的C3I》,RTO-MP-IST-086。罗马尼亚布加勒斯特,2009年。
[28] M.C.Florea、E.Bosse、A.-L.Jousselme,《Dempster-Shafer理论中用于表征信源可靠性的度量、距离和差异性度量》,载于:《交互式传感器认知系统》(COGIS’09),2009年。;M.C.Florea、E.Bosse、A.-L.Jousselme,《Dempster-Shafer理论中用于表征信源可靠性的度量、距离和差异性度量》,载于:《交互式传感器认知系统》(COGIS’09),2009年。
[29] 弗洛里亚,M.C。;Jousselme,A.-L。;Bossé,E.,基于信息可信度的证据贴现率动态估计,RAIRO运筹学,44285-306(2011)·Zbl 1308.68121号
[30] Gordon,A.D.,《构建差异性度量》,《分类杂志》,第7期,第257-269页(1990年)
[31] 关晓仪,何毅,冲突证据组合策略研究,载《第七届机器学习与控制论国际会议论文集》,2008年。;关晓霞,易晓云,何勇,冲突证据组合策略研究,载《第七届机器学习与控制论国际会议论文集》,2008年。
[32] D.Harmanec,信念函数的忠实近似,收录于:K.B.Laskey,H.Prade(编辑),《人工智能中的不确定性》(UAI99)15,斯德哥尔摩,瑞典,1999年。;D.Harmanec,信念函数的忠实近似,收录于:K.B.Laskey,H.Prade(编辑),《人工智能中的不确定性》(UAI99)15,斯德哥尔摩,斯威登,1999年。
[33] Hellinger,E.,Neaue begründung der theorie der quartischen formen von unendlichen vielen veränderlichen,《莱茵与安格旺德·马塞马克杂志》,136210-271(1909)·JFM 40.0393.01号
[34] I.Jenhani,S.Benferhat,Z.Elouedi,基于不一致性的可能性相似性度量的属性分析,载于:J.V.L.Magdalena,M.Ojeda-Aciego,(编辑),《IPMU’08会议录》,Torremolinos(Málaga),2008年,第173-180页。;I.Jenhani,S.Benferhat,Z.Elouedi,基于不一致性的可能性相似性度量的属性分析,载于:J.V.L.Magdalena,M.Ojeda-Aciego,(编辑),《2008年IPMU会议录》,Torremolinos(Málaga),2008年,第173-180页。
[35] Jousselme,A.-L。;格雷尼尔,D。;Bossé,E.,《两个证据之间的新距离》,信息融合,291-101(2001)
[36] A.-L.Jousselme,P.Maupin,《证据理论中距离的一些性质》,摘自:《信念函数理论研讨会》,法国布雷斯特,2010年。;A.-L.Jousselme,P.Maupin,《关于证据理论中距离的一些性质》,载于:信念函数理论研讨会,法国布雷斯特,2010年。
[37] Kendall,D.G.,《随机集理论的基础》,(Harding,E.;Kendall·Zbl 0275.60068号
[38] J.Klein,O.Colot,《使用异议标准的自动贴现率计算》,载于:《信念函数理论第一次研讨会论文集》,法国布雷斯特,2010年。;J.Klein,O.Colot,《使用异议标准的自动贴现率计算》,载于《信念函数理论第一次研讨会论文集》,法国布雷斯特,2010年。
[39] Klir,G.J.,《不确定性和信息——广义信息理论的基础》(2005),威利国际科学出版社
[40] Klir,G.J。;Wierman,M.J.,《基于不确定性的信息》,《模糊性和软计算研究》,第15卷(1999年),Physica-Verlag:Physica-Verlag Heidelberg,纽约·Zbl 0935.68023号
[41] 刘伟,《信念函数冲突程度分析》,人工智能,170909-924(2006)·Zbl 1131.68539号
[42] 马勒,R.P.S.,结合模糊先验知识的模糊证据。一: 布尔逻辑,IEEE系统汇刊,人与控制论,26,27-41(1996)
[43] A.Martin,A.-L.Jousselme,C.Osswald,信念函数折现操作的冲突度量,载《第十一届信息融合年会论文集》,德国科隆,2008年。;A.Martin,A.-L.Jousselme,C.Osswald,《信念函数折现操作的冲突度量》,载于《第十一届信息融合年会论文集》,德国科隆,2008年。
[44] Mathéron,G.,《随机集与积分几何》(1975),威利出版社:威利·纽约·Zbl 0321.60009号
[45] Mercier博士。;Quost,B。;Denœux,T.,使用上下文折扣在信念函数框架中对传感器可靠性进行精细建模,信息融合,9246-258(2008)
[46] W.L.Perry,H.E.Stephanou,作为分类器的信念函数发散,摘自:1991年IEEE智能控制国际研讨会论文集,弗吉尼亚州阿灵顿,1991年,第280-285页。;W.L.Perry,H.E.Stephanou,作为分类器的信念函数发散,摘自:1991年IEEE智能控制国际研讨会论文集,弗吉尼亚州阿灵顿,1991年,第280-285页。
[47] Petit-Renaud,S。;Denœux,T.,使用置信函数对不确定和不精确数据进行非参数回归分析,国际近似推理杂志,35,1-28(2004)·Zbl 1068.68149号
[48] Pichon,F。;Denœux,T.,未规范化的Dempster组合规则:来自最小承诺原则和一些扩展的新理由,《自动推理杂志》,45,61-87(2010)·Zbl 1205.68429号
[49] B.Quost,T.Denoeux,M.-H.Masson,可转移信念模型中的成对分类器组合,收录于:《第七届信息融合国际会议论文集》,美国费城,2005年。;B.Quost,T.Denoeux,M.-H.Masson,可转移信念模型中的成对分类器组合,收录于:《第七届信息融合国际会议论文集》,美国费城,2005年。
[50] Ristic,B。;Smets,P.,《不确定作战ID声明关联的TBM全球距离度量》,信息融合,7,276-284(2006)
[51] 萨塔赫,S。;Tversky,A.,相加相似树,《心理测量学》,42,319-345(1977)
[52] Schubert,J.,使用冲突的广义权重对信念函数进行聚类分解,国际近似推理杂志,48,466-480(2008)·Zbl 1184.68521号
[53] Smets,P.,矩阵演算在信念函数中的应用,国际近似推理杂志,31,1-30(2002)·Zbl 1033.68119号
[54] Smets,P.,分析冲突信念函数的组合,信息融合,8387-412(2007)
[55] Smets,P。;Kennes,R.,可转移信念模型,人工智能,66,191-234(1994)·Zbl 0807.68087号
[56] 斯蒂芬努,H.E。;吕秀英,用广义熵衡量共识有效性,IEEE模式分析与机器智能学报,10544-554(1988)
[57] Tessem,B.,证据理论中有效计算的近似,人工智能,61315-329(1993)
[58] 特维斯基,A.,《相似性特征》,《心理学评论》,84,327-352(1977)
[59] 温,C。;王,Y。;Xu,X.,基于证据相似性度量的故障诊断模糊信息融合算法,(《神经网络进展》,神经网络进展,计算机科学讲义,第5264卷(2008),施普林格:施普林格-柏林/海德堡),506-515
[60] Ye,Q。;吴,X。;Chen,Z.,《利用广义距离进行证据聚类的方法》,《电子杂志》,2009年第26期,第18-23页
[61] 邹哈尔,L.M。;Denœux,T.,带参数优化的证据理论(k)-NN规则,IEEE系统、人与控制论汇刊-第C部分,28,263-271(1998)
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