基于直觉模糊熵的证据冲突度量方法

针对证据理论中证据冲突度量这一关键问题，提出了一种基于模糊熵的冲突度量方法，首先引入直觉模糊熵表示证据间的差异性，然后对传统的冲突系数进行了修正，使其能够反映由于概率指派函数对焦元支持的差异性所引起的冲突，最后结合修正后的传统冲突系数与模糊熵对两两证据间的冲突进行度量。通过对Zadeh悖论扩展、完全一致性证据、完全冲突性证据和焦元为嵌套子集等多种情况进行对比实验，实验结果表明本文算法是较为理想的证据冲突度量算法，能够正确预测证据集的冲突程度。