基于区间数的基本概率指派生成方法及应用

被引：41

作者：

康兵义 ^{[1
]}

李娅 ^{[1
]}

邓勇 ^{[1
,2
]}

章雅娟 ^{[1
]}

邓鑫洋 ^{[1
]}

机构：

[1] 西南大学计算机与信息科学学院

[2] 上海交通大学电子信息与电气工程学院

来源：

电子学报 | 2012年 / 40卷 / 06期

关键词：

证据理论; BPA; 区间数; 相似度; 数据融合; 分类;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

应用证据理论的一个关键问题是生成基本概率指派(BPA),目前如何生成BPA仍然是一个有待解决的问题.本文提出一种基于区间数的BPA生成方法,首先建立样本属性的区间数模型,然后用区间数的距离表示样本属性之间的差异性,在此基础上提出了一种相似度,最后对相似度进行归一化得到BPA.通过鸢尾花数据集(Iris DataSet)的分类实验验证了该方法的有效性,结论表明整体识别率为96%.本文方法简单实用,数据样本较少情况下也能有效确定BPA.

引用

页码：1092 / 1096

页数：5

共 9 条

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