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2.2.1 证据推理的基本概念
假设有K个信息源C1,C2,…,CK组成评价团队,K个信息源的权重分别为λ1,λ2,…,λK,且满足,λk≥0(k=1,2,…,K)。令识别框架为G={G1,G2,…,Gd,…,GN},待评对象O包含的属性集合为E={e1,e2,…,eL},属性权重为w1,w2,…,wL。
成员信念度用于表示信息源成员Ck提供的信息对属性ej做出评价值Gd∈G以置信度
为真,并且满足
,
。
团队信念度βj,d用于表示信息源团队提供的信息对属性ej做出评价值Gd∈G的置信度,计算公式为
![](https://epubservercos.yuewen.com/16BF31/18562449401476906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P47_19747.jpg?sign=1738907231-A41VjxexnIXu1Jj6a2QmvhYa0FIPqUVx-0-ae2f17a60a7d022e844e7385e3b54e7b)
基本可信度mj,d表示信息源团队支持属性ej被评为Gd的程度,计算公式为
![](https://epubservercos.yuewen.com/16BF31/18562449401476906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P47_19749.jpg?sign=1738907231-Z9cwsVDDBip79WDHPy2E872GgYdXPt5I-0-0419dfff642aa79ee0f0f7a66bfacc04)
未分配可信度mj,G表示信息源团队支持属性ej被评价后剩下的概率,计算公式为
![](https://epubservercos.yuewen.com/16BF31/18562449401476906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P47_19750.jpg?sign=1738907231-WPw9d4xv7AhsGhj7BfMlk5bZStkmLzrM-0-15a8dcf4724c8af55f3046011320d99a)
将mj,G分解为两部分,即
![](https://epubservercos.yuewen.com/16BF31/18562449401476906/epubprivate/OEBPS/Images/Figure-P47_19752.jpg?sign=1738907231-nPazY6hkGOy83whdtbdXQ1iQZkAr6gI1-0-4ee4e045df5fb2fcfec0220a7fd10830)
式中,表示由于权重而未分派的概率函数;
表示由于无知而未分派的概率函数。