基于相关系数的证据冲突度量法：提高冲突描述准确性

在本文中，作者宋亚飞、王晓丹、雷蕾和薛爱军针对D-S证据理论的研究背景，提出了基于相关系数的证据冲突度量方法。D-S证据理论是一种处理不确定性和不完全信息的数学工具，对于证据的融合和决策支持系统有着重要的应用。证据冲突度量是评估不同证据之间矛盾程度的关键，它有助于判断证据的可信度和一致性。 论文首先分析了证据相关性与证据冲突之间的关系，认为证据的相关性是衡量冲突的一个重要因素。作者通过定义证据相关系数，提出了一种新的冲突度量方法，这个方法的核心思想是，两个证据的相关系数越大，意味着它们越相似，因此证据间的冲突就越小；相反，相关系数越低，证据间的差异越大，冲突程度也就越高。这种度量方法具有理论依据，通过严格的逻辑推理和数值计算得到了验证。 为了证实新方法的有效性，作者进行了细致的理论证明和实例分析。理论证明部分展示了相关系数如何定量地刻画证据间的冲突，而数值计算则通过具体的案例展示该方法在实际场景中的应用，结果显示，相比于现有的冲突度量方法，基于相关系数的方法在全面性和精确性上都有显著提升。 关键词"证据组合"强调了这种方法不仅考虑单个证据，而是关注多个证据的综合影响，这也是冲突度量的重要环节。此外，"冲突度量"一词明确了研究的核心焦点，"相关系数"则是实现这一度量的关键工具。 本文的主要贡献在于提供了一种新颖且精确的证据冲突度量方法，这对于处理复杂的信息环境下的决策问题具有重要意义，尤其是在D-S证据理论框架下，能够帮助决策者更好地理解和处理证据之间的关系，提高决策的可靠性。