D-S合成方法作用的对象是基本概率指派(basic probability assign,BPA),如何生成BPA是D-S理论应用中重要且有待解决的首要步骤。针对生成BPA提出一种基于核密度估计(kernel density estimation,KDE)的BPA生成方法:训练数据用于构建基于...D-S合成方法作用的对象是基本概率指派(basic probability assign,BPA),如何生成BPA是D-S理论应用中重要且有待解决的首要步骤。针对生成BPA提出一种基于核密度估计(kernel density estimation,KDE)的BPA生成方法:训练数据用于构建基于最优化窗宽的核密度估计的数据属性模型;然后利用训练数据的核密度模型计算测试数据的密度—距离—分布值Tri-D(density-distance-distribution),通过嵌套式的方法分配Tri-D值获取测试数据对应的BPA;最后D-S合成BPA得到最终判断,通过分类准确率来判断BPA生成方法的有效性。实验通过在UCI数据集上与其他方法的分类准确率对比验证了提出方法的有效性。展开更多
文摘D-S合成方法作用的对象是基本概率指派(basic probability assign,BPA),如何生成BPA是D-S理论应用中重要且有待解决的首要步骤。针对生成BPA提出一种基于核密度估计(kernel density estimation,KDE)的BPA生成方法:训练数据用于构建基于最优化窗宽的核密度估计的数据属性模型;然后利用训练数据的核密度模型计算测试数据的密度—距离—分布值Tri-D(density-distance-distribution),通过嵌套式的方法分配Tri-D值获取测试数据对应的BPA;最后D-S合成BPA得到最终判断,通过分类准确率来判断BPA生成方法的有效性。实验通过在UCI数据集上与其他方法的分类准确率对比验证了提出方法的有效性。
