入门文献复现——Murphy C K——Combining belief functions when evidence conflicts

作者Murphy提出了综合平均法来组合多个BOE，大体的步骤如下：

（1）：将给定的BOE进行平均，获得各个BPA的平均质量averageMass。

（2）：利用Dempster的组合规则将（1）求得的平均质量进行组合，并且组合(n-1)次。n为BOE的个数。

代码注解：因为当时没有足够的时间，所以aberageMass平均质量是直接给出的，例子就是采用的该Paper上的例子

#1、先写出结果的形式
x_result={"A":0,"A|B":0,"B":0,"Ω":0,"empty":0}
#2、输入平均值，为了节省时间，就直接给出average
#average={"A":0.58,"A|B":0,"B":0.4,"Ω":0.02,"empty":0}#3 抽取每一个证据源中的焦元，返回一个集合
def focal_Element(m_dict):key_m=[];m_key=m_dict.keys();for item in m_key:key_m.append(item)keym_set=set(key_m);return keym_set;
#4、计算m_empty,直接返回值
def computeEmpty(m_1,m_2):F1=focal_Element(m_1);F2=focal_Element(m_2);# 构造空集合theta_set1 = set();theta_set2 = set();empty = set();m_empty = 0.00for item1 in F1:theta_set1.update(item1);for item2 in F2:theta_set2.update(item2);if (theta_set1.intersection(theta_set2) == empty):m_empty += m_1[item1] * m_2[item2];theta_set2.clear();theta_set1.clear();return m_empty;
#5、计算 m_intersection，返回计算好的。
def computeInter(m_1,m_2):F1=focal_Element(m_1);F2=focal_Element(m_2);#thetaSet=F2;thetaSet=focal_Element({"A": 0, "AB": 0, "C": 0, "BC":0,"B":0})#空集合f1_set=set();f2_set=set();strSet=set();inter=dict();for item0 in thetaSet:strSet.update(item0);sum=0.00for item1 in F1:f1_set.update(item1);for item2 in F2:f2_set.update(item2);if(f1_set.intersection(f2_set)==strSet):sum+=m_1[item1]*m_2[item2];f2_set.clear();f1_set.clear();if item0 in inter:inter[item0]=sum;else:inter[item0] = sum;#inter.update(dict.fromkeys(item0,sum));strSet.clear();return inter;
# n:迭代次数
# avgSet:初始的average
def weightAvg(n,avgSet):for i in range(1,n):if(i==1):diedai=computeInter(avgSet,avgSet);#返回没有归一化的交集k=computeEmpty(avgSet,avgSet);#冲突质量k=1/(1-k);#归一化处理for item in diedai.keys():if item in diedai:value_=round(diedai[item]*k,4);diedai[item]=value_;diedai_0 = diedai;print("第 {0} 次迭代结果：{1}".format(i,diedai));else:diedai_1=computeInter(diedai_0,avgSet);k=computeEmpty(diedai_0,avgSet);k=1/(1-k);#归一化处理for item in diedai_1:if item in diedai_1:value_=round(diedai_1[item]*k,4);diedai_1[item]=value_;#diedai_0.clear();print("第 {0} 次迭代结果：{1}".format(i, diedai_1));diedai_0=diedai_1;#diedai_1.clear();
if __name__ == '__main__':n=2;#average_ = {"A": 0.58, "A|B": 0, "B": 0.4, "Ω": 0.02, "empty": 0}# average_ = {"A": 0.7, "A|B": 0, "B": 0.25, "Ω": 0.05, "empty": 0}average_ = {"A": 0.25, "AB": 0.25, "C": 0.25, "BC":0.25,"B":0}weightAvg(n,average_);

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