Possibilistic information fusion using maximal coherent subsets (LFA 2007)

Sébastien Destercke (1, 2) , Didier Dubois (2) , Eric Chojnacki (1)

1 IRSN - Institut de Radioprotection et de Sûreté Nucléaire
2 IRIT-ADRIA - Argumentation, Décision, Raisonnement, Incertitude et Apprentissage

When multiple sources provide information about the same badly known quantity, aggregating them into a coherent and interpretable synthesis is often a tedious problem, especially when some conflict is present. In this paper, we propose and explore a fusion method using the notion of maximal coherent subsets (often used in logic) on quantitative possibility distributions. This methods result, a fuzzy belief structure, is then used to extract useful information about sources or to build a final synthetic possibility distribution.

Lorsque plusieurs sources fournissent de l'information à propos d'une même quantité mal connue, en faire une synthèse cohérente et interprétable est souvent un problème difficile, surtout en présence de conflit entre les sources. Dans cet article, nous proposons et étudions une méthode de fusion basée sur la théorie des possibilités et sur la notion de sous-ensembles maximaux cohérents, une notion souvent utilisée dans le raisonnement logique. Cette méthode, dont le résultat final est une fonction de croyance floue, est ensuite utilisée aussi bien pour extraire de l'information utile sur les sources que pour construire une distribution synthétique finale.

Mots clés: fusion; possibility theory; fuzzy belief structures; maximal coherent subsets

Mots clés: fusion; théorie des possibilités; fonctions de croyance floues; sous-ensembles maximaux cohérents

Domaines: Informatique [cs]

Sébastien Destercke, Didier Dubois, Eric Chojnacki. Possibilistic information fusion using maximal coherent subsets (LFA 2007). Rencontres Francophones sur la Logique Floue et ses Applications (LFA 2007), Nov 2007, Nimes, France. pp.259-266. ⟨irsn-00196483⟩