通过动态系统近似传播认知不确定性与随机不确定性

当模型参数中存在因知识缺乏导致的未知性（在闭区间上使用Dempster-Shafer结构建模为认知不确定性）时，需要一种新的不确定性传播方法来同时传播随机不确定性和认知不确定性。本文提出的新框架将认知不确定性和随机不确定性结合为一种二阶不确定性表示，并通过白噪声驱动的动态系统进行传播。首先，通过选择条件概率密度函数（以认知变量为条件）的代表性近似，选取有限参数化来建模随机不确定性。然后，通过条件概率密度函数的矩演化方程传播认知不确定性。这样，我们能够在系统知识不完整时对未知性进行建模。系统的输出是一组累积分布上的Dempster-Shafer结构，这些结构可以使用不同的组合规则进行合并，并在需要决策时通过Smets的pignistic变换最终转化为单一累积分布函数。