采用聚类特征的基本概率分配生成方法及应用

来源 :西安交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tpsundl

【摘要】

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针对在识别框架不确定时基本概率分配（BBA）生成困难的问题,提出一种基于聚类特征的基本概率分配生成方法,以减弱对样本长度的依赖性,并分析2种情况下的BBA生成。在框架未知时,

【作者】

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高智勇董荣光高建民王荣喜

【机构】

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西安交通大学制造系统工程国家重点实验室

【出处】

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西安交通大学学报

【发表日期】

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2016年10期

【关键词】

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证据理论基本概率分配聚类特征区间模型相似度信息融合 evidence theory basic belief assignment cluster fe

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目（51375375）.

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针对在识别框架不确定时基本概率分配（BBA）生成困难的问题,提出一种基于聚类特征的基本概率分配生成方法,以减弱对样本长度的依赖性,并分析2种情况下的BBA生成。在框架未知时,通过聚类分析获得各个类别的聚类特征,建立样本属性的聚类特征区间模型;在框架已知时,获取聚类特征,建立样本属性的聚类特征区间模型;然后用各个区间模型之间的距离表示样本属性之间的差异,在此基础上建立了一种相似度的度量方法;最后对相似度进行归一化得到BBA。采用Iris数据集和Wine数据集的实验结果表明：所提方法对样本长度敏感程度低,对W

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