马修·布沙尔;安娜·劳雷·朱塞尔梅;多雷,皮埃尔·伊曼纽尔 Jaccard指数矩阵正定性的证明。 (英语) Zbl 1316.68170号 国际J近似推理 54,第5期,615-626(2013). 摘要:在本文中,我们证明了Jaccard指数矩阵的正定性,该指数矩阵用作中定义的信念函数之间的欧几里德距离中的权重矩阵[A.-L.Jousselme先生,D.格雷尼尔和E.博塞,“两个证据体之间的新距离”,信息融合2,91–101(2001)]。这个证明的思想依赖于将矩阵分解为正半定矩阵的无穷和。这个证明对任何大小的辨别框架都有效,但我们为三个元素的框架提供了一个说明。Jaccard指数矩阵是正定的,它保证了相关的欧氏距离是一个完整的度量,因此两个信念函数之间的零距离意味着这些信念函数是严格相同的。 引用于16文件 MSC公司: 68层37 人工智能背景下的不确定性推理 关键词:信念函数;证据理论;距离;可分离性;雅卡指数矩阵;确定性 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Bouchard}等人,《国际近似推理》54,No.5,615--626(2013;Zbl 1316.68170) 全文: DOI程序 参考文献: [1] Boujelben,医学硕士。;De Smet,Y。;弗里卡,A。;Chabchoub,H.,《不确定、不精确和多专家背景下的排名模型:证据理论的应用》,《国际近似推理杂志》,521171-1194(2011)·Zbl 1226.68109号 [2] 科布,B.R。;Shenoy,P.P.,《关于将信念函数模型转换为概率模型的合理性转换方法》,《国际近似推理杂志》,41,314-330(2006)·兹比尔1093.68112 [3] 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) [4] 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 [6] 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 [7] Elouedi,Z。;Mellouli,K。;Smets,P.,《信念决策树:理论基础》,国际近似推理杂志,28,91-124(2001)·Zbl 0991.68088号 [8] 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 Operations Research,44,285-306(2011)·Zbl 1308.68121号 [9] Gower,J.C.,《一般相似系数及其某些特性》,《生物计量学》,第27期,第857-871页(1971年) [12] Jaccard,P.,Distribution de la flore alpine dans le bassin des Dranses et dans quelques régions voisine,《自然科学协会公报》,第37期,第241-272页(1901年) [13] 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) [15] Jousselme,A.-L。;Maupin,P.,《证据理论中的距离:综合调查和归纳》,《国际近似推理杂志》,第53期,第118-145页(2012年)·Zbl 1280.68258号 [18] Quost,B。;马森,M.-H。;Denœux,T.,使用基于优化T范数的组合规则在Dempster-Shafer框架中进行分类器融合,国际近似推理杂志,52,353-374(2011) [19] Shafer,G.,《证据的数学理论》(1976),普林斯顿大学出版社·Zbl 0359.62002号 [20] Smets,P.,《在不确定性背景下构建pignistic概率函数》,《人工智能中的不确定性》,5,29-39(1990),爱思唯尔科学出版社·Zbl 0721.68065号 [21] Smets,P。;Kennes,R.,可转移信念模型,人工智能,66,191-234(1994)·Zbl 0807.68087号 [22] 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) 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配,可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。