DS证据理论决策冲突合成规则

DS证据理论Matlab代码实现：DS_fusion.m，这是一个简单的D-S证据理论融合代码，经过注释和优化，适用于独立的单一命题。附件包括m文件代码： function x=DS_fusion %功能：融合x,y两行向量% x,y的格式形如[m1 m2 m3, ... , mk, m] %要求m1 m2 m3 ...之间互相无交集% m可不为0，表示不确定度% m肯定是0 [nx,mx]=size; if 1~=nx     disp;     return; end [ny,my]=size; if 1~=ny     disp;     return; end if mx~=my  

D-S证据理论的MATLAB算法已被设计为简单的函数形式，用户只需输入相应参数即可使用。如果需要进一步改进，仅需进行少量修改。

D-S证据理论的MATLAB实现算法已经以函数形式编写，用户只需输入参数即可轻松使用。如果需要改进，仅需进行少量修改。

可以指定选项将决策树转换成规则集： 规则集名称：指定新生成规则集节点的名称 创建节点位置：选择新生成规则集节点的位置，可以选择工作区、GM选项板或两者 最小实例数：指定生成的规则集中保存的规则的最小实例数，低于指定值的规则将不显示 最低置信度：指定形成的规则集中保存的规则的最低置信度，低于指定值的规则将不显示

随着信息通讯技术的飞速发展，各行各业产生了大量数据，促使数据挖掘这门新兴学科的兴起。数据挖掘从海量数据中挖掘出潜在的、先前未知的信息与关联，建立可支持决策的模型与工具，为预测性决策提供支持。在交通领域，大数据应用广泛，如利用手机信令数据分析城市人口与交通出行特征，优化交通规划；利用网约车数据优化路网流量与信号配时方案，提升交通控制效率；多源数据整合实现全面的交通管理与优化。

网络中防火墙过滤规则集的不断增加及其间的冲突严重影响了网络性能。本研究通过改进防火墙规则匹配优化算法，采用统计分析方法提高了规则调整的灵活性。同时，引入冲突检测机制进行预优化，还提出将默认规则分离并进行合并操作，以优化原规则集的次序。仿真结果显示，这一方法有效地降低了防火墙规则匹配时间，显著提升了防火墙性能。

由圣彼得堡大学经济学院哈林教授以俄语讲授的决策理论分析课程。

作业种类 不同的作业种类对应着不同的DS操作流程。

提出了一种基于统计分析和规则冲突检测的防火墙规则优化方法。该方法通过分析规则的匹配概率，并结合规则间的冲突检测，实现了防火墙规则的精简和线性匹配优化。实验结果表明，该方法能够有效精简防火墙规则，平均规则匹配次数减少40%，显著提升防火墙性能。