MATLAB实现的Jousselme证据距离计算工具

资 源 简 介

本项目提供了一个MATLAB函数，用于计算证据理论中的Jousselme证据距离。通过输入两个证据体的基本信任分配函数，可量化它们之间的差异性，支持不同焦元结构的证据体比较。适用于不确定性分析和证据融合研究。

详 情 说 明

基于Jousselme距离的证据理论不确定性度量工具

项目介绍

本项目实现证据理论中Jousselme证据距离的计算功能。通过接收两个证据体的基本信任分配函数，计算它们之间的Jousselme距离，用于量化证据之间的差异性。该工具支持不同焦元结构的证据体比较，包含矩阵运算优化和边界条件处理，能够有效评估证据冲突程度。

功能特性

• 精确的距离计算：基于Jousselme距离公式，准确衡量两个证据体之间的差异程度
• 灵活的输入支持：可处理不同焦元结构的证据体，支持可变长度的焦元集合
• 矩阵运算优化：采用矩阵化处理方法，提高计算效率
• 边界条件处理：完善处理空集、全集等特殊焦元情况
• 详细过程输出：可选输出计算中间结果，便于验证和分析

使用方法

基本输入格式

证据体以结构体数组形式输入，包含以下字段：

• focal_elements：n×1细胞数组，每个元素为焦元的索引集合
• mass_values：n×1数值数组，对应焦元的信任分配值

函数调用示例

% 定义第一个证据体 m1.focal_elements = {[1], [2], [1,2]}; m1.mass_values = [0.3; 0.2; 0.5];

% 定义第二个证据体 m2.focal_elements = {[1], [2], [1,2]}; m2.mass_values = [0.4; 0.3; 0.3];

% 计算Jousselme距离 distance = main(m1, m2);

% 带详细输出的计算 [distance, details] = main(m1, m2, 'verbose', true);

可选参数

• frame_size：识别框架的大小（可选），用于确定焦元比较的维度
• verbose：是否输出详细计算过程信息（默认false）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要MATLAB基础安装，无特殊工具箱依赖

文件说明

main.m文件作为项目的主入口点，实现了证据距离计算的核心算法流程，包括焦元集合的预处理、相似度矩阵的构建、质量向量的规范化处理以及最终的Jousselme距离计算公式实现。该文件通过矩阵运算优化确保了计算效率，同时提供了详细的中间结果输出选项以支持算法验证。