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一种新的GBPA生成方法及其在模式识别中的应用
1
作者
付威
王欣
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期994-1002,共9页
广义证据理论是一种在不完备识别框架中处理多传感器信息融合问题的实用方法.由于时代环境的影响,人们的认知存在局限性,难免会将不完备的识别框架认为是完备的,经典证据理论在这种情况下并不完全适用.因此,根据广义证据理论提出一种新...
广义证据理论是一种在不完备识别框架中处理多传感器信息融合问题的实用方法.由于时代环境的影响,人们的认知存在局限性,难免会将不完备的识别框架认为是完备的,经典证据理论在这种情况下并不完全适用.因此,根据广义证据理论提出一种新的广义基本概率赋值(generalized basic probability assignment, GBPA)生成方法.该方法首先根据训练数据分别构造样本类别和测试样本的广义三角模糊数模型;然后通过计算样本和类别间的广义三角模糊距离生成GBPA;最后使用广义组合规则融合所有证据并得出最终的结论. Iris数据集的实验结果表明所提方法合理有效,即使在样本不足的情况下仍有较高的分类精度.
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关键词
广义
证据理论
广义基本概率赋值
广义
三角模糊数
广义
三角模糊距离
原文传递
题名
一种新的GBPA生成方法及其在模式识别中的应用
1
作者
付威
王欣
机构
黑龙江大学自动化系
黑龙江省信息融合估计与检测重点实验室
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024年第3期994-1002,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61573132)
黑龙江省自然科学基金重点项目(ZD2021F003)
+1 种基金
黑龙江省自然科学基金联合引导项目(LH2020G008)
黑龙江省省属高等学校基本科研业务费基础研究基金项目(KJCX201809)。
文摘
广义证据理论是一种在不完备识别框架中处理多传感器信息融合问题的实用方法.由于时代环境的影响,人们的认知存在局限性,难免会将不完备的识别框架认为是完备的,经典证据理论在这种情况下并不完全适用.因此,根据广义证据理论提出一种新的广义基本概率赋值(generalized basic probability assignment, GBPA)生成方法.该方法首先根据训练数据分别构造样本类别和测试样本的广义三角模糊数模型;然后通过计算样本和类别间的广义三角模糊距离生成GBPA;最后使用广义组合规则融合所有证据并得出最终的结论. Iris数据集的实验结果表明所提方法合理有效,即使在样本不足的情况下仍有较高的分类精度.
关键词
广义
证据理论
广义基本概率赋值
广义
三角模糊数
广义
三角模糊距离
Keywords
generalized evidence theory
generalized basic probability assignment
generalized triangular fuzzy number
generalized triangular fuzzy distance
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的GBPA生成方法及其在模式识别中的应用
付威
王欣
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
原文传递
已选择
0
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参考文献
引证文献
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