采用聚类特征的基本概率分配生成方法及应用
发布时间：2025-04-30
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- 发布时间：
- 2025-04-30
- 论文名称：
- 采用聚类特征的基本概率分配生成方法及应用
- 发表刊物：
- 西安交通大学学报
- 摘要：
- 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。
- 合写作者：
- 高智勇; 董荣光; 高建民; <b>王荣喜</b>
- 卷号：
- 50(10)
- 页面范围：
- 8-14
- 是否译文：
- 否
- 发表时间：
- 2016-10-10