[发明专利]一种加权模糊型D-S证据理论框架在审
| 申请号： | 201810557652.3 | 申请日： | 2018-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN108763793A | 公开（公告）日： | 2018-11-06 |
| 发明（设计）人： | 周世杰;贺雅琪;刘启和;廖永建;吴春江 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 证据理论 数据融合 模糊型 加权 复合 模糊隶属度 不确定性 概率转换 构造模型 合成公式 融合数据 数学模型 最终决策 融合 贝叶斯 框架本 再利用 质心 样本 可信 模糊 应用 | ||
【权利要求书】：
1.提出一种加权模糊型D-S证据理论数据融合框架，其特征在于：
一种加权模糊型D-S证据理论数据融合框架，包含以下步骤：
对于一个给定的多源数据集，提取特征信息进行属性划分，在属性划分之后，具有p个属性的测试数据集就被划分并转化为文中的p个独立模型；
将生成方法与判别方法相结合，构造BPA函数，具体过程是：先定义不确定区域，生成方法使用模糊朴素贝叶斯方法和FCM算法来计算分配到每个焦元的基本概率，判别方法利用样本到质心的距离的欧几里德距离来构造基本概率函数；
使用Dempster合成规则将由不同属性产生的BPA组合起来以获取综合BPA；
利用Pignistic概率距离构造证据可信度，作为证据决策依据；
具有最大Pignistic概率的假设(类别)被选作测试数据中样本的预测类别。
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