两维递进框架证据推理理论与应用研究

发布时间：2024-03-11 04:40

　　随着社会经济和科学技术的不断前进,人们所面临的决策问题也变得更加复杂,决策相关的信息量也不断加大。证据理论由于其独特的优势,证据决策流程符合人类的认知过程,为我们的决策提供了一种有效的决策方法。然而,传统的证据理论建立在一维的证据识别框架上,仅仅反映了证据源所确定的信度信息,无法反映证据源自身的特征信息或者信度确定的过程信息,这对决策中的证据处理与合成等过程有着重要影响。因此,研究如何在传统证据框架的基础上,增加第二维证据框架来反映证据源的过程与特征信息,并基于证据源特征对证据的处理与合成进行修正,这对扩展证据理论的理论内涵、更好精准地利用证据信息、实现高效准确的决策质量要求有着重大的理论意义和实践价值。文章主要以两维递进识别框架证据推理为主线,从系统理论的角度,利用可拓理论和协同学分析增加第二维证据框架的主要机理,提出构建两维递进识别框架的原则和一般性流程。另外,研究了两维递进证据框架下的证据合成问题,提出基于第二维信息框架的证据分组合成方法,充分地将第二维信息拟合到传统证据框架中。最后,以证券市场中分析师荐股评级信息融合为应用背景,构建了基于两维递进识别框架的证券分析师荐股评级信息...

【文章页数】：120 页

【学位级别】：博士

【部分图文】：

图３．３国家自然科学基金项目同行评议意见表??Ｆｉｇ?３．３?Ｔｈｅ?ｐｅｅｒ?ｉ＊ｅｖｉｅｗ?ｓｈｅｅｔ?ｏｆ?ｎａｔｉｏｎａｌ?ｎａｔｕｒａｌ?ｓｃｉｅｎｃｅ?ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ??

图３．３国家自然科学基金项目同行评议意见表??Ｆｉｇ?３．３?Ｔｈｅ?ｐｅｅｒ?ｉ＊ｅｖｉｅｗ?ｓｈｅｅｔ?ｏｆ?ｎａｔｉｏｎａｌ?ｎａｔｕｒａｌ?ｓｃｉｅｎｃｅ?ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ??由于同行评议的目的是判断项目申请是否资助，因此可ｗ将资助意见的内成第一维证据识别框架，呂Ｐ：....

图４．２两维递进识别框架下证据合成??Ｆｉｇ?４．２?Ｅｖｉｄｅｎｃｅ?ｆｕｓｉｏｎ?ｕｎｄｅｒ?ｔｗｏ－ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ?ｆｒａｍｅ?ｏｆ?ｄｉｓｃｅｒｎｍｅｎｔ??

为一条证据，第二步是将第一步中所得到的各组融合证据再进一步融合，在送个??融合过程中，需要考虑分组时各组所具有的特征。两维递进证据融合，的示意图如??图４．１所示；??；?採??？?Ｉ??１?’??：湯Ｗ?换爲轉：??－＾私相骑融。ｉ?Ｉ?，ｉ?！?．??：＾?Ｉ?１１?、‘．一....

图５．２股票实脉超额收益的分布??Ｆｉｇ?５．２?Ｔｈｅ?ｓｃａｔｔｅｒ?ｇｒａｍ?ｏｆ?ｓｔｏｃｋ?ａｂｎｏｒｍａｌ?ｒｅｔｕｒｎ??

出的超额收益转变为投资评级，便后续融合结果的比较。??通过公式（５．９）的计算，文章选取的２３６个案例股票实际的超额收益的分布??如图５．２所示。??６０??

图３．３国家自然科学基金项目同行评议意见表??Ｆｉｇ?３．３?Ｔｈｅ?ｐｅｅｒ?ｉ＊ｅｖｉｅｗ?ｓｈｅｅｔ?ｏｆ?ｎａｔｉｏｎａｌ?ｎａｔｕｒａｌ?ｓｃｉｅｎｃｅ?ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ??

图３．３国家自然科学基金项目同行评议意见表??Ｆｉｇ?３．３?Ｔｈｅ?ｐｅｅｒ?ｉ＊ｅｖｉｅｗ?ｓｈｅｅｔ?ｏｆ?ｎａｔｉｏｎａｌ?ｎａｔｕｒａｌ?ｓｃｉｅｎｃｅ?ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ??由于同行评议的目的是判断项目申请是否资助，因此可ｗ将资助意见的内成第一维证据识别框架，呂Ｐ：....

本文编号：3925836