基于模态逻辑的决策规则生成与证据合成

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在多数的综合评价系统和决策系统中,数据信息表现为对象和属性之间的关系,这类数据信息中存在不确定性.不确定性来源有两种,一种来源于主体对客观事物的认识过程中,另一种来源于客观事物自身.文中使用模态逻辑及其模型合理、有效地将这两种不确定性结合在一起并表示在模态逻辑公式中.同时,基于模态逻辑的不确定性表示自然地提供了一种决策规则获取和证据合成的方法.与传统的基于Dempster-Shafer证据理论的证据合成相比较,基于模态逻辑的证据合成更符合人们的直觉. In most of the synthetic evaluation systems and decision-making systems, data information is expressed as the relationship between objects and attributes, there is uncertainty in this type of data information.There are two sources of uncertainty, one from the subject to the objective things In the process of cognition, the other comes from the objective things themselves.The article uses modal logic and its model reasonably and effectively to combine these two kinds of uncertainties and express them in the modal logic formula.At the same time, based on the modal logic The uncertainty of natural representation provides a method for decision making and evidence synthesis.Compared with traditional evidence synthesis based on Dempster-Shafer theory, evidence synthesis based on modal logic is more in line with people’s intuition.
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