基本概率指派相关论文
现实生活中的信息由于受各种主观因素和客观环境的影响,常常存在一定的不确定性。通过对不确定信息进行建模,能够有效地提取给定信......
基于模糊集理论和改进的Dempster-Shafer证据理论,有效实现了多传感器模糊信息的数据融合.该方法首先将每个传感器获取的隶属度函......
提出一种基于样本差异度的基本概率指派(BPA)生成方法.建立三角模糊数模型,根据所提出的差异度函数计算模型和待测样本的差异度,生......
针对多源信息融合中目标身份属性识别问题,简要介绍了D-S证据理论框架,阐述了基于基本概率指派(BPAF)决策的目标身份属性融合策略......
为了提高变电站人体跌倒检测准确率,提出了一种基于改进D-S证据理论的人体跌倒检测算法。利用垂直外接矩形和最小面积外接矩形对检......
基本概率指派（Basic probability assignment,BPA）生成是应用D-S证据理论的关键环节和第一步,而如何生成BPA仍然是一个有待解决的问......
如何生成基本概率指派是证据推理的核心环节。文章提出一种基于云模型相似度的基本概率指派生成方法。首先,根据评语云模型,将专家......
证据推理是处理不确定问题的重要方法,但实用中存在许多问题,如假设集的基本概率指派(bpa)往往由专家事先确定,带有较强的主观性.......
在目前的基因组数据中,大约有20%-30%的基因产物被预测为跨膜蛋白。跨膜蛋白是细胞内一类非常重要的蛋白质。它是生物膜膜功能的主......
基于大样本条件下模糊C-均值聚类分析方法,依据测试数据与聚类中心之间的欧氏距离提出了一种新的基本概率指派生成方法,并应用到入......
