抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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DempsterShafer証拠理論(DS理論)は,多様なアプリケーションのための不確実な情報処理においていくつかの優位性を持っている。しかし,DS理論フレームワークにおける基本確率割当て(BPA)の不確実性を定量化する方法は未解決のままである。本論文の目的は,望ましい特性を有するBPAの不確実性を測定するための新しい信念エントロピーを定義することである。新しいエントロピーは,意思決定のような実用化における不確実性管理に役立つ。提案した不確実性測度は2つの要素を持つ。第1の成分はDuboisPradeエントロピーの改良版であり,識別のフレーム(FOD)の要素数を考慮して不確実性の非特異性部分を捉えることを狙った。第2の成分は,Nguyenエントロピーから採用して,それはBPAにおける矛盾を捕えた。提案したエントロピーは,文献で提案されたいくつかの望ましい特性を満たすことを証明した。さらに,BPAが確率分布であるならば,提案したエントロピーはShannonエントロピーに低減できた。数値例を提示して,意思決定における応用と同様に,提案した測度の効率性と優位性を示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】