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一种基于证据理论的目标识别基本概率赋值方法
本发明涉及一种基于证据理论的目标识别基本概率赋值方法,包括:获取传感器探测的目标属性区间值,计算目标属性区间值与不同类型属性特征值之间的平方距;基于平方距计算目标属性区间值与属性特征值的区间贴近度;对各种类型目标的区间贴...
柳毅刘刚王利霞邓宇婧
结合近邻密度和信息修正的基本概率赋值生成方法
2024年
为了解决D-S证据理论应用中基本概率赋值(BPA)获取困难、生成模型适用度低的问题,提出一种结合近邻密度和信息修正的基本概率赋值生成方法:通过基于KNN算法得出的密度峰值点与样本间的距离为依据生成单焦元BPA函数,通过信念χ~2散度对全子集事件赋值并基于可信度对BPA进行信息修正,用改进的信念熵公式计算各证据的不确定性权重,进行证据的再分配.利用生成的BPA解决少样本和不均衡类样本的实际应用问题,经多个数据集验证诊断精度均达85%以上,优于其他方法.
白雪婷陈辉
关键词:D-S证据理论
基本概率赋值不确定性的广义度量及在证据组合中的应用
2024年
D–S证据理论中一个关键问题是度量传感器给出的基本概率赋值(BPA)的不确定性大小,它的准确度量对于评估信任结构传递的信息量至关重要.本文首先提出了改进的归一化投影方法(iNP),然后基于iNP提出了一种新的投影不确定性(PU)广义度量方法,理论证明和实验仿真说明了PU满足非负性、有界性、不变性、单调性、不反直观性、较高的敏感性和较低的计算负担等性质,这些性质保证了PU可以有效对BPA的不确定性广义度量.与现有的不确定性度量方法相比,所提出的方法对证据的变化更为敏感.最后,基于PU方法给出了一种新的证据组合方法,通过数值实例和实际应用,说明了本文所提方法的有效性和合理性.
于爽王欣
基于云模型的基本概率赋值生成方法及应用
2023年
针对证据理论应用中基本概率赋值(BPA)生成模型难以确定问题,该文提出一种基于云模型的BPA生成方法。首先基于样本属性的正态云模型构建单子集命题的BPA模型函数,并将复合子集的模型函数表示为高斯函数乘积融合。其次提出一种根据测试样本动态度量属性权重的方法来兼顾信息源的可靠性。最后,用属性权重修正模型函数输出的结果得到BPA。鸢尾花等数据集分类识别实验表明,该方法识别准确性高,且适用于样本较少的情况。
国强文伟璐王亚妮戚连刚Kaliuzhny Mykola
关键词:目标识别多源信息融合证据理论基本概率赋值云模型
基于区间数相似性差异构造基本概率赋值的目标分类方法
本发明属于信息技术领域,具体涉及一种基于区间数相似性差异构造基本概率赋值的目标分类方法。本发明克服了现有基于区间数模型方法中差异性度量不合理及对已有信息利用率低的问题。本发明采用改进的区间数相似性度量来计算待分类目标与模...
赵玉新姜南邓雄陈力恒刘厂邢文赵廷常鑫达
一种用于燃气轮机故障诊断的基本概率赋值方法
本发明属于燃气轮机故障诊断领域,公开了一种用于燃气轮机故障诊断的基本概率赋值方法。本发明的主要包括以下步骤:步骤一:根据燃气轮机故障类别确定故障识别框架;步骤二:获取故障样本特征归一化处理后的数据;步骤三:计算各故障类别...
马宇婷杨兆瀚赵世舟陶静毛宇涵贾韧锋
基于区间数相似性差异构造基本概率赋值的目标分类方法
本发明属于信息技术领域,具体涉及一种基于区间数相似性差异构造基本概率赋值的目标分类方法。本发明克服了现有基于区间数模型方法中差异性度量不合理及对已有信息利用率低的问题。本发明采用改进的区间数相似性度量来计算待分类目标与模...
赵玉新姜南邓雄陈力恒刘厂邢文赵廷常鑫达
一种基于粗糙集信息决策表的基本概率赋值计算方法
本发明公开了一种基于粗糙集信息决策表的基本概率赋值计算方法,包括步骤:1)将信息源中条件属性按粗糙集信息决策表中条件属性顺序进行排序;2)建立基于信息源的条件属性子集R’,并计算R’在粗糙集信息决策表中的不可分辨关系[x...
李元 徐尧宇 王怡静张冠军
一种基于粗糙集信息决策表的基本概率赋值计算方法
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李元 徐尧宇 王怡静张冠军
基于属性权重与方差的新的基本概率赋值方法被引量:1
2014年
D-S证据理论在应用中,如何生成一个合理的基本概率赋值函数,仍然是一个亟需解决的问题。研究提出了一种基于属性权重与方差的基本概率赋值函数生成方法,该方法通过计算样本数据方差与实验数据方差之间的相似度,结合属性权重确立出每个实验数据的基本概率赋值。算例分析表明,新方法能准确的对实验数据建立基本概率赋值函数,验证了新方法的准确性与有效性。
陶李关欣王虹
关键词:证据理论基本概率赋值

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关欣
作品数:121被引量:793H指数:16
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徐晓滨
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作品数:4被引量:23H指数:2
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