摘要
作为概率论的泛化,Dempster-Shafer(D-S)证据理论基于上下区间的赋值概率被提出,它在信息融合,可靠性评估以及医疗诊断等领域应用广泛。对于D-S证据理论一个重要的应用是将基本信度指派(BBA,Basic Belief Assignment),也叫做信度函数(Belief Function)转换成概率分布。在决策,分类,诊断等问题时,合理的转换更加有利于决策。本文基于量子基本信度指派(QBBA)的生成方法,构建了一种信度演化有向无环图(BEDAG,Belief Evolution Directed Acyclic Graph),赋予了概率转换问题一个新的解释。在此基础上,将量子计算中的RY旋转门应用到BEDAG,提出了一种新的概率转换方法。根据概率信息容量(PIC,Probability Information Content)这一指标验证,相比之前提出的经典方法,该方法的效果更优。
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