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基于区间数的基本概率指派生成方法及应用

康兵义1, 李娅1, 邓勇1,2, 章雅娟1, 邓鑫洋1   

  1. 1. 西南大学计算机与信息科学学院,重庆 400715;
    2. 上海交通大学电子信息与电气工程学院,上海 200240
  • 收稿日期:2011-07-15 修回日期:2012-01-17 出版日期:2012-06-25 发布日期:2012-06-25
  • 作者简介:康兵义 男,1985年10月生,河南信阳人,硕士研究生.研究方向:信息融合,智能信息处理.在KNOWLEDGE BASED SYSTEM等刊物上发表和录用论文5篇. E-mail:kangby@swu.edu.cn
    李 娅 女,1981年9月生,四川彭州人,博士研究生.研究方向:信息融合,智能信息处理. E-mail:jialuoluo99@163.com
    邓 勇 男,1975年7月生,湖南长沙人,现为西南大学计算机与信息科学学院教授,博士生导师,入选教育部新世纪优秀人才支持计划和上海市青年科技启明星计划,并获得重庆市杰出青年科学基金资助.研究方向:信息融合,智能信息处理,在国内外发表期刊论文50余篇.E-mail:ydeng@swu.edu.cn
  • 基金资助:

    国家自然科学基金(No.60874105,No.61174022);教育部新世纪优秀人才支持计划(No.NCET-08-0345);重庆市自然科学基金(No.CSCT,2010BA2003)

Determination of Basic Probability Assignment Based on Interval Numbers and Its Application

KANG Bing-yi1, LI Ya1, DENG Yong1,2, ZHANG Ya-juan1, DENG Xin-yang1   

  1. 1. School of Computer and Information Science,Southwest University,Chongqing 400715,China;
    2. School of Electronics and Information Technology,Shanghai Jiao Tong University,Shanghai 200240,China
  • Received:2011-07-15 Revised:2012-01-17 Online:2012-06-25 Published:2012-06-25

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 Data Set) 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.

关键词: 证据理论, BPA, 区间数, 相似度, 数据融合, 分类

Abstract: One of the open issues of Dempster Shafer theory is how to determine basic probability assignment function (BPA).To solve this problem,a method to determine BPA based on interval numbers is proposed in the paper.At first,the model of interval numbers is constructed with the samples.Then the distance of interval numbers is used to represent difference among the attributes of the samples,so the similarity of them is calculated.At last,the similarity is normalized to get the value of BPA.The effectiveness of this method is proved by classifying the Iris Set.It concludes that the total recognition rate is 96%.This method is simple and practical;it can determine BPA in the case of the little number of the samples.

Key words: evidence theory, BPA, interval number, similarity, data fusion, recognition

中图分类号: