Combining Fuzzy Logic and Dempster-Shafer Theory

2015

Полный текст Открытый доступ: Hybrid Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.11591/tijee.v16i3.1651
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

This research aims to combine the mathematical theory of evidence with the rule based logics to refine the predictable output. Integrating Fuzzy Logic and Dempster-Shafer theory by calculating the similarity between Fuzzy membership function. The novelty aspect of this work is that basic probability assignment is proposed based on the similarity measure between membership function. The similarity between Fuzzy membership function is calculated to get a basic probability assignment. The Dempster-Shafer mathematical theory of evidence has attracted considerable attention as a promising method of dealing with some of the basic problems arising in combination of evidence and data fusion. Dempster-Shafer theory provides the ability to deal with ignorance and missing information. The foundation of Fuzzy logic is natural language which can help to make full use of expert information.