[发明专利]一种对对象基于区间数的基本概率分配生成方法在审
| 申请号： | 201910842811.9 | 申请日： | 2019-09-06 |
| 公开（公告）号： | CN110569902A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 刘星成;钟思强 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 44446 广州润禾知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 凌衍芬 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种对对象基于区间数的基本概率分配生成方法，其包括：获取已知分类情况的训练样本形成训练集，每类训练样本包括至少一个属性特征；对所有属性特征进行归一化处理；提取各类训练样本中各个属性特征的最大值和最小值构建各个属性特征的区间数模型；将待测对象属性特征归一化处理；计算待测对象各个属性特征和区间数模型中各个区间数的相似度；根据训练集中不同属性特征数据的不确定程度确定每个属性特征权重；利用计算的相似度和属性特征权重确定待测对象的BPA；利用组合规则将待测对象的BPA进行融合得到待测对象最终的BPA。本发明克服现有的区间数相似度计算公式的缺陷，同时考虑到特征数据的不同权重，构造出更加合理的BPA生成方法。 | ||
| 搜索关键词： | 属性特征 待测对象 训练样本 归一化处理 相似度 权重 相似度计算公式 基本概率分配 属性特征数据 权重确定 特征数据 组合规则 训练集 构建 分类 融合 | ||
【主权项】：
1.一种对对象进行基于区间数的基本概率分配生成方法，其特征在于，所述方法包括步骤：/nS1、获取已知分类情况的原始训练样本形成训练集，每一类训练样本包括至少一个属性特征；/nS2、对所有训练样本的属性特征进行归一化处理；/nS3、提取各类训练样本中各个属性特征的最大值和最小值构建各个属性特征的区间数模型；/nS4、将待测对象的各个属性特征进行归一化处理；/nS5、计算待测对象归一化后的各个属性特征和区间数模型中各个区间数的相似度；/nS6、根据训练集中不同属性特征数据的不确定程度确定每个属性特征权重；/nS7、利用所计算的相似度和属性特征权重确定待测对象的基本概率分配BPA；/nS8、利用组合规则将待测对象的基本概率分配BPA进行融合得到待测对象最终的基本概率分配BPA。/n
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