改进的信度决策树推理策略及证据组合规则

"郭华伟、施文康、陈智军和邓勇在2006年上海交通大学学报发表的文章《信度决策树中推理策略的改进》中，分析了当前信度决策树推理算法存在的问题，并提出了改进方法。他们利用信度函数理论来处理不确定信息，通过折扣规则修正叶节点的输出，考虑了测试属性权重对分类结果的影响，从而提高了分类的精度和可靠性。此外，他们还提出了一种新的证据组合规则，以更有效地处理冲突证据，将相对可信度等信息融入证据组合过程中。该研究属于自然科学论文范畴，主要涉及信度决策树、信度函数、证据理论、推理和组合规则等领域。" 在信度决策树中，推理策略是关键组成部分，它决定了如何从已知信息中得出结论。现有的决策树推理算法在处理不确定性时可能存在不足，如对属性权重的忽视或对冲突证据的处理不够完善。郭华伟等人提出的改进算法引入了信度函数理论，这是一个处理不确定性和模糊信息的强大工具。信度函数能够量化不确定性的程度，允许在数据不完全或矛盾时做出决策。 在新的推理算法中，他们应用了折扣规则，这是一种调整叶节点输出的方法。当信息不完整或存在矛盾时，折扣规则可以降低某些决策的信任度，使得分类结果更加保守且可靠。通过考虑测试属性的权重，算法能够根据各个属性对决策的影响程度进行动态调整，进一步优化分类效果。 此外，针对现有证据组合规则的问题，作者提出了新的证据组合规则。传统的证据组合规则可能无法妥善解决不同证据间的冲突，而新的规则引入了相对可信度的概念，这使得在组合证据时能更好地处理这些冲突。通过这种改进，算法在面对多源、不一致的信息时，能够更准确地融合证据，提高决策的合理性。 这篇文章贡献了一种改进的信度决策树推理策略，它在处理不确定性和冲突证据方面有所突破，对于提升决策树在复杂环境下的分类性能具有重要意义。这一研究对于信息处理、机器学习、人工智能等领域具有参考价值，特别是在面临不确定性和矛盾信息时的决策支持。