王连亮

（中国西南电子技术研究所，成都610036）

多假设用于同一结论时综合置信度计算的新方法✴

王连亮

（中国西南电子技术研究所，成都610036）

针对多种假设应用于同一结论时的不确定性推理问题，提出了一种新的综合置信度计算方法。该方法直接对各假设的置信度进行合成，避免了证据理论中的概率分配以及归一化过程。数值分析表明，该方法计算的综合置信度不受各假设参与运算的顺序影响，对高冲突假设的抗干扰能力强，具有较强的鲁棒性，在工程应用中是一种有效的综合置信度计算方法。

数据融合；多假设；不确定性推理；综合置信度

1 引言

在数据融合、专家系统、决策支持、人工智能等不确定性推理过程中，常会遇到多个假设应用于同一结论时综合置信度的计算问题［1-5］。随着数据融合等技术的深入发展和广泛应用，在许多研究领域和实际工程中都迫切需要一种合理的计算方法来解决这个问题。目前，广泛使用的主观Bayes方法、D -S证据理论等方法都无法解决这个问题。

确定性理论是肖特里菲（E.H.Shortliffe）等人在开发细菌感染疾病诊断专家系统MYCIN中提出的一种不确定推理模型［6］。该方法采用确定性因子（Certainty Factor，CF）作为不确定性测度，通过对CF（H，E）的计算，探讨证据E对假设H的定量支持程度。因此，这种推理方法也称CF模型。CF模型中的并行组合规则［6］是一种较为典型的综合置信度计算的方法。

刘锡明等人［7］提出了一种综合置信度计算方法，数值模拟表明该方法容易受微小量的干扰影响，将会造成不合理的结果；……