研究文章

证据理论在图像模糊集的环境

表1

DST的建议的方法,比较模糊,而直观的方法。

美国没有。 Dempster-Shafer理论 证据理论的模糊集 直觉模糊集的理论证据 证据理论的模糊集

1 基于概率分布 基于模糊概率分布 基于直观的概率分布 基于图像模糊概率分布
2 处理偶然的不确定性 处理认知不确定性 处理认知不确定性以及犹豫不决的专家的意见 处理认知不确定性以及中立的专家的意见
3 可以提供为区间概率分布(34] 可以提供为区间概率分布(35] 可以提供为区间概率分布(9] 可以提供为区间概率分布(本研究)
4 - - - - - - 支持信念函数的隶属程度 会员和nonmembership信仰的支持度函数 支持度的积极的,消极的,中性的信念的功能
5 - - - - - - - - - - - - 适应犹豫程度 适应拒绝程度
6 - - - - - - 减少程度时脆情况下区间概率分布 减少程度的nonmembership时模糊区间概率分布 减少模糊区间概率分布程度负时,中性,和拒绝会员是零;减少了直观的区间概率分布时中性会员是零