[发明专利]基于粗糙集的多定性概率网整合方法

摘要

本发明涉及到对多个定性概率网进行整合方面的方法。为提供一种基于粗糙集的多定性概率网整合方法，本发明采用的技术方案如下：1.计算每一个QPN中所有边的依赖度，通过每一个QPN所对应的少量数据，计算QPN中的每条边之间的概率下近似RβX；2.整合多个QPN信息，获取整合后的QPN；3.消除整合后QPN中的环路信息，得到最终QPN。本发明主要应用于定性概率网。

主权项

一种基于粗糙集的多定性概率网整合方法，其特征是，包括下列步骤：(1)计算每一个QPN中所有边的依赖度，通过每一个QPN所对应的少量数据，计算QPN中的每条边之间的概率下近似RβX，通过下面的公式计算每一条边的POS信息.设β＝0.85RβX＝{x∈U|P(X/[x]R)≥β}POSAB＝∪X∈U/BAβX则B对A的依赖度为w＝|POSAB|/|U|，记作 A ⇒ wB ; (2)整合多个QPN信息，获取整合后的QPN，对QPN的整合涉及到边的整合，和定性影响以及符号的整合，整体的方法是，首先两个QPN进行整合，然后和第三个QPN进行整合，以此类推，将所有的QPN进行整合；(3)消除整合后QPN中的环路信息，得到最终IQPN，消除环路的方式是，综合专家信息和历史数据信息，消除环路中权重最小的边，环路中的某条边的权重计算公式为边数目乘以依赖度，其中边数代表了QPN整合过程中有多少专家给定的QPN中存在这条边，依赖度为通过在整合过程中计算所有的QPN中边的依赖度得到的依赖度信息，得到最终的IQPN。