置信规则库学习笔记（二）

一.规则库结构优化

1. 论文《置信规则库规则约简的粗糙集方法》中采用粗糙集方法约简规则属性。文中说前提属性多、前提属性的参考值多会发生“组合爆炸”，排列组合举个例子，有2个前提属性，每个前提属性有5个参考值，那么就有5*5=25条规则。规则太多导致在采用ER算法进行规则组合时产生组合爆炸。对置信规则库结构进行优化，应该是指约简前提属性，约简前提属性的参考值，也就会减少规则数量。
2. 存在问题：论文未看透。

二.输入值置信度计算

​ 截图来自论文《数据驱动的置信规则库构建与推理方法》

1. 这种置信度的转化方法在书《置信规则库专家系统与复杂系统建模》14页有介绍，参考值为数量值。此计算方法对较大值得偏好较大。因为k不等于j、j+1时aij为0，所以此时计算规则激活权重为0，所以在示例代码中只有两条规则的组合。（有待验证，继续看论文》

2. 在论文《Belief Rule-Base Inference Methodology Using the Evidential Reasoning Approach ——RIMER》中提到因输入数据不完整，要对分布式评价结果的置信度进行修正，如一条规则中有5个前提属性，输入数据只有对应4个属性的值，或者经过输入信息转化之后aij等于0，分母为5，而分子中因为乘数为0，只有4项（此处还有疑问：输入值相对于参考值，参考值个数在一条规则中是一个还是多个）

三.ER组合

• ER的组合思想和Dempster应该是一脉相承的

  

• 上图为Dempster的组合
  

• 上图为ER的组合迭代计算，

• 上图也是ER的结果置信度计算，这个公式和上面的思想是一致的，示例代码使用的是这个公式，他们都进行了归一化

• 以上也是ER的计算公式，来自不同篇论