Published October 13, 2020 | Version v1
Publication Open

An evidence combination approach based on fuzzy discounting

Creators

  • 1. Bengbu Medical College
  • 2. University of Science and Technology of China

Description

Abstract In evidence theory, Dempster's rule of combination is the most commonly applied method to aggregate bodies of evidence obtained from different sources to make a decision. However, when multiple independent bodies of evidence with conflict are aggregated by Dempster's rule of combination, the counterintuitive results can be generated. Evidence discounting is proved to be an efficient way to eliminate the counterintuitive combination results. Following the discounting ideas, a new combination approach based on fuzzy discounting is put forward. Both the conflict between bodies of evidence and the uncertainty of a body of evidence itself are taken into account to determine the discounting factors. Jousselme's evidence distance is used to represent conflict between bodies of evidence, and discriminability measure is defined to represent uncertainty of a body of evidence itself. Consider that both the evidence distance and the discriminability measure are semantically fuzzy. Thus, fuzzy membership functions are defined to describe both of them, and a fuzzy reasoning rule base is constructed to derive the discounting factors. Numerical examples indicate that this new combination approach proposed can achieve fast convergence speed and is robust to disturbing evidences, i.e., it is an effective method to process conflicting evidences combination.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

الخلاصة في نظرية الأدلة، تعد قاعدة ديمبستر للجمع هي الطريقة الأكثر شيوعًا لجمع مجموعات الأدلة التي تم الحصول عليها من مصادر مختلفة لاتخاذ قرار. ومع ذلك، عندما يتم تجميع العديد من مجموعات الأدلة المستقلة ذات التضارب من خلال قاعدة دمبستر للجمع، يمكن توليد النتائج غير البديهية. ثبت أن خصم الأدلة طريقة فعالة للقضاء على نتائج الجمع غير البديهية. باتباع أفكار الخصم، يتم طرح نهج تركيبي جديد يعتمد على الخصم الغامض. يؤخذ في الاعتبار كل من التضارب بين مجموعات الأدلة وعدم اليقين في مجموعة الأدلة نفسها لتحديد عوامل الخصم. يتم استخدام مسافة دليل جوسيلم لتمثيل التعارض بين مجموعات الأدلة، ويتم تعريف مقياس التمييز لتمثيل عدم اليقين في مجموعة الأدلة نفسها. ضع في اعتبارك أن كل من مسافة الأدلة ومقياس التمييز غامضان من الناحية الدلالية. وبالتالي، يتم تعريف وظائف العضوية الغامضة لوصف كل منهما، ويتم إنشاء قاعدة قاعدة المنطق الغامضة لاشتقاق عوامل الخصم. تشير الأمثلة العددية إلى أن نهج الجمع الجديد المقترح يمكن أن يحقق سرعة تقارب سريعة وهو قوي للأدلة المزعجة، أي أنه طريقة فعالة لمعالجة مجموعة الأدلة المتضاربة.

Translated Description (French)

Résumé En théorie des preuves, la règle de combinaison de Dempster est la méthode la plus couramment appliquée pour agréger des corps de preuves obtenus de différentes sources pour prendre une décision. Cependant, lorsque plusieurs corps de preuves indépendants en conflit sont agrégés par la règle de combinaison de Dempster, les résultats contre-intuitifs peuvent être générés. L'actualisation des preuves s'est avérée être un moyen efficace d'éliminer les résultats de combinaison contre-intuitifs. Suite aux idées d'actualisation, une nouvelle approche de combinaison basée sur l'actualisation floue est proposée. Le conflit entre les éléments de preuve et l'incertitude d'un élément de preuve lui-même sont pris en compte pour déterminer les facteurs d'actualisation. La distance de preuve de Jousselme est utilisée pour représenter le conflit entre les éléments de preuve, et la mesure de la discriminabilité est définie pour représenter l'incertitude d'un élément de preuve lui-même. Considérez que la distance de preuve et la mesure de discriminabilité sont sémantiquement floues. Ainsi, des fonctions d'appartenance floues sont définies pour décrire les deux, et une base de règles de raisonnement flou est construite pour dériver les facteurs d'actualisation. Des exemples numériques indiquent que cette nouvelle approche de combinaison proposée peut atteindre une vitesse de convergence rapide et est robuste aux preuves troublantes, c'est-à-dire qu'il s'agit d'une méthode efficace pour traiter une combinaison de preuves contradictoires.

Translated Description (Spanish)

Resumen En teoría de la evidencia, la regla de combinación de Dempster es el método más comúnmente aplicado para agregar cuerpos de evidencia obtenidos de diferentes fuentes para tomar una decisión. Sin embargo, cuando la regla de combinación de Dempster agrega múltiples cuerpos de evidencia independientes con conflicto, se pueden generar resultados contraintuitivos. Se ha demostrado que el descuento de la evidencia es una forma eficiente de eliminar los resultados contraintuitivos de la combinación. Siguiendo las ideas de descuento, se propone un nuevo enfoque de combinación basado en el descuento difuso. Tanto el conflicto entre los conjuntos de pruebas como la incertidumbre de un conjunto de pruebas en sí se tienen en cuenta para determinar los factores de descuento. La distancia de evidencia de Jousselme se utiliza para representar el conflicto entre los cuerpos de evidencia, y la medida de discriminabilidad se define para representar la incertidumbre de un cuerpo de evidencia en sí. Considere que tanto la distancia de evidencia como la medida de discriminabilidad son semánticamente difusas. Por lo tanto, las funciones de membresía difusa se definen para describir ambas, y se construye una base de reglas de razonamiento difuso para derivar los factores de descuento. Los ejemplos numéricos indican que este nuevo enfoque de combinación propuesto puede lograr una rápida velocidad de convergencia y es robusto para las evidencias perturbadoras, es decir, es un método efectivo para procesar la combinación de evidencias conflictivas.

Files

s00500-020-05359-9.pdf.pdf

Files (421.2 kB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:b417af61bc74b77e2cc77a8d6ee9eb95
421.2 kB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
نهج يجمع بين الأدلة يعتمد على الخصم الغامض
Translated title (French)
Une approche de combinaison de preuves basée sur l'actualisation floue
Translated title (Spanish)
Un enfoque de combinación de evidencia basado en descuentos difusos

Identifiers

Other
https://openalex.org/W3093091715
DOI
10.1007/s00500-020-05359-9

Is supplement to
https://openalex.org/W4306674287 (Other)
https://openalex.org/W4306321456 (Other)
https://openalex.org/W4286629047 (Other)
https://openalex.org/W4285260836 (Other)
https://openalex.org/W4224009465 (Other)
https://openalex.org/W3093091715 (Other)
https://openalex.org/W3046775127 (Other)
https://openalex.org/W2961085424 (Other)
https://openalex.org/W2480674636 (Other)
https://openalex.org/W1982572960 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W1993853885
  • https://openalex.org/W2016184618
  • https://openalex.org/W2017541195
  • https://openalex.org/W2075638721
  • https://openalex.org/W2114463407
  • https://openalex.org/W2129048010
  • https://openalex.org/W2139580021
  • https://openalex.org/W2406470551
  • https://openalex.org/W2762404996
  • https://openalex.org/W2885083604
  • https://openalex.org/W2891187595
  • https://openalex.org/W2896583695
  • https://openalex.org/W2902529395
  • https://openalex.org/W2947316523
  • https://openalex.org/W2967036250
  • https://openalex.org/W2971785544
  • https://openalex.org/W4301347335