广义证据距离代码

bpa1=[0.05 0.05 0 0.1 0.8];
bpa2=[0 0 1 0 0];      
       %求交集和并集
       A={[2,3,4],[7],[1,2,3,4,5],[1:1:20],'o'};
       [n,m]=size(A);
       for i=1:m   
       [n1(i),m1(i)]=size(A{1,i});
       end
       for i=1:m
           j=i+1;
           D(i,i)=1;
           while j<=m
                 k=0;
             for p=1:m1(i)
                 for q=1:m1(j)
                     if A{1,i}(p)==A{1,j}(q)
                         k=k+1;
                     end
                 end
             end   
             D(i,j)=k/(m1(i)+m1(j)-k);
             D(j,i)=k/(m1(i)+m1(j)-k);
             j=j+1;
           end    
       end
      %求距离
      d12=0;d11=0; d22=0;
      for i=1:m;
          for j=1:m
               d12=d12+bpa1(i)*bpa2(j)*D(i,j);
               d11=d11+bpa1(i)*bpa1(j)*D(i,j);
               d22=d22+bpa2(i)*bpa2(j)*D(i,j);
          end
      end
        d=sqrt((0.5)*(d11+d22-2*d12));

你可能感兴趣的:(人工智能,数据融合,证据理论,matlab,算法)