Machine learningEvidential reasoning
Belief Rule Base (BRB)
BRB(Belief Rule Base)는 2006년 Yang 등이 RIMER(Rule-based Intelligent Multi-expert Reasoning) 프레임워크 하에서 소개한 전문가 시스템 추론 방법론으로, 규칙 후건(consequent)에 신념도 분포(belief degree distribution)를 부여함으로써 고전적인 if-then 규칙을 확장합니다. 이는 규칙 기반 추론과 증거 추론(Evidential Reasoning, ER) 접근법을 결합하여 공학, 위험 평가, 경영 분야의 복잡한 의사결정 문제에서 불확실성, 불완전성, 모호성을 표현하고 전파할 수 있게 합니다.
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출처
- Yang, J.-B., Liu, J., Wang, J., Sii, H.-S., & Wang, H.-W. (2006). Belief rule-base inference methodology using the evidential reasoning approach—RIMER. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics—Part A, 36(2), 266–285. DOI: 10.1109/TSMCA.2005.851270 ↗
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ScholarGate. (2026, June 2). Belief Rule-Base Inference (RIMER). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/soft-computing/belief-rule-base
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