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    • 发布日期:2015-07-09
    • 文件大小:907264
    • 提供者:njupt1314
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  2. 作为不确定性条件下知识表示和决策的重要工具,Dempster-Shafer证据理论(DS理论)已在许多领域中使用。 DS理论的应用严重依赖于基本概率分配(BPA)的可用性。 BPA的确定仍然是一个悬而未决的问题。 提出了一种获取BPA的非参数方法。 该方法可以处理分类问题中的多属性数据集。 数据集样本的每个属性值都被视为随机量。 使用训练数据计算其非参数概率密度函数(PDF),可以将其视为对应属性的概率模型。 然后,基于测试样本和概率模型之间的关系来构造BPA函数。 在证据理论的框架内,数据集中
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    • 发布日期:2021-03-10
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38676500