使用最小信息增益原则的证据组合

在任何不确定信息处理中，最重要的方面之一是用于更新不确定性程度的组合规则。信念函数理论使用Dempster规则来组合由独立证据体定义的两个信念函数。然而，当关于累积信念的依赖信息有限时，Dempster规则可能导致不令人满意的结果。本研究提出了一种基于组合过程的信息增益应最小的前提来确定累积信念的方法。该方法提供了一个机制，当所有条件概率可用时等价于贝叶斯规则，当归一化常数等于1时等价于Dempster规则。所提出的最小信息增益原则被证明等价于最大熵形式体系，后者是最小交叉熵原则的一个特例。该原则的应用导致随着一致证据的积累，信念单调增加。所提出的方法可能为识别不同证据体之间的冲突提供更合理的标准。