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采用聚类特征的基本概率分配生成方法及应用
被引量：
4
1
作者
高智勇
董荣光
+1 位作者
高建民
王荣喜
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期8-14,共7页
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...
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Wine数据集的一个类的分类结果达到100%。将该方法应用于某煤化工企业压缩机组子系统状态监测信息数据集,实现了监测信息状态的识别。
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关键词
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
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职称材料
题名
采用聚类特征的基本概率分配生成方法及应用
被引量：
4
1
作者
高智勇
董荣光
高建民
王荣喜
机构
西安交通大学制造系统工程国家重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第10期8-14,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51375375)
文摘
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Wine数据集的一个类的分类结果达到100%。将该方法应用于某煤化工企业压缩机组子系统状态监测信息数据集,实现了监测信息状态的识别。
关键词
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
Keywords
evidence theory
basic belief assignment
cluster feature interval model
similarity
information fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
采用聚类特征的基本概率分配生成方法及应用
高智勇
董荣光
高建民
王荣喜
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
4
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参考文献
引证文献
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