MATLAB实现基于DS证据理论的置信函数计算工具

资 源 简 介

本项目通过MATLAB实现了DS证据理论中的置信函数计算，支持多源证据组合与不同识别框架下的置信度评估，可自动完成信任程度的量化和分析，适用于不确定推理研究与应用。

详 情 说 明

基于DS证据理论的置信函数(Bel)计算工具

项目介绍

本项目实现了DS证据推理理论中置信函数(Bel)的自动化计算。置信函数是证据理论的核心概念，用于表示对某个命题或其子集的信任程度。该工具能够处理多个证据源的组合计算，支持不同识别框架下的置信度评估，适用于不确定性推理、决策分析和信息融合等领域。

功能特性

• 数学建模：基于DS证据理论进行精确的数学建模
• 幂集运算：自动处理识别框架的所有子集（幂集）
• 概率分配：支持基本概率分配函数的计算与验证
• 多源融合：能够处理多个证据源的置信度组合计算
• 详细分析：提供置信度计算的详细分解过程
• 错误检查：完善的输入数据有效性验证机制

使用方法

输入参数说明

• 识别框架(frame)：有限非空集合，包含所有可能的基本命题
• 基本概率分配函数(mass_function)：n×2的元胞数组或结构体

- 第一列：命题集合（识别框架的子集） - 第二列：对应的基本概率分配值（0-1之间的数值）

• 目标命题(target_proposition)：需要计算置信度的特定命题（识别框架的子集）

输出结果说明

• 置信度值(bel_value)：目标命题的置信度计算结果（0-1之间的双精度数值）
• 计算过程详情(calculation_details)：结构体包含

- 包含的所有子集列表 - 各子集的基本概率分配值 - 置信度计算公式的详细分解

• 错误检查信息(error_info)：输入数据有效性验证结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 支持基本的矩阵运算和集合操作

文件说明

主程序文件实现了置信函数的核心计算逻辑，包括识别框架的验证与处理、基本概率分配函数的规范化检查、目标命题的匹配与子集筛选、置信度公式的迭代计算，以及详细计算过程的记录与输出。该文件还包含完善的错误处理机制，确保输入数据的有效性和计算结果的准确性。