在面對低質(zhì)量數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)不精確,不完全時證據(jù)理論為處理這樣的數(shù)據(jù)具有本質(zhì)優(yōu)勢。隨著人工智能的新一輪興起,在實際問題當(dāng)中,各種模型和算法有諸多聯(lián)系,也有各自的適用范圍和優(yōu)缺點,如何提高模型及算法的優(yōu)勢成為了非常有意義的研究。本文工作如下:第一,論文從證據(jù)理論合成的不足出發(fā),對證據(jù)源的距離修正,構(gòu)造了一種新的刻畫證據(jù)的距離函數(shù),并通過實驗分析驗證其的合理性,并在這個距離的基礎(chǔ)上提出了一種新的合成算法,實驗表明驗證了本文方法能消除一些證據(jù)理論的不足,降低證據(jù)沖突,提高了聚焦速率。第二,在MYCIN推理模型上,由于MYCIN模型要求證據(jù)之間是彼此獨立的而應(yīng)用在實際問題各證據(jù)之間是存在關(guān)系的,他們并不是平等獨立的。此本文對MYCIN模型進行了改進,并應(yīng)用改進的MYCIN模型結(jié)合第三章中的一些構(gòu)造思路應(yīng)用在DS合成中克服了其一些不足。第三,用第三章提出的算法結(jié)合KNN分類算法,在圖片分類方面做了一定的研究。首先介紹了圖片兩種重要的特征,提出了特征的權(quán)重及其距離的計算。在實驗仿真上驗證了單個特征去分類,從效果闡述了其特征的價值及其不足,再結(jié)合多個特征在用KNN分類器分類,然后通過DS-KNN構(gòu)建BPA... 

【文章來源】：江西師范大學(xué)江西省

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

100對BPA的四個距離分析圖

江西師范大學(xué)碩士論文20第一步：由定義3.5計算兩兩證據(jù)之間的距離njnimmd)...3,2,1.,...3,2,1(,jiW。第二步：由定義3.7得到iD和iCon，由定義10得到第i個證據(jù)權(quán)重ni)3,2,1(i。第三步：根據(jù)權(quán)重ni.),...,3,2,1(i得到修正證據(jù)體為niiimAmA)()(，A。第四步：對修正證據(jù)體m進行n1次SD合成，得到最終的結(jié)果。3.4實例分析為了驗證本文方法的有效性和優(yōu)越性，下面從兩個實例中給予說明，從單焦元上分析，例5是從2個證據(jù)到5個證據(jù)進行合成，并和D-S方法、Yager方法、陳煒軍方法、盧正才方法進行比較。例3.5設(shè)識別框架,,cba，5個mass函數(shù)分別如下01;.0)(,01.0)(,.980)(111cmbmam;50.0)(,05.0)(,.90)(222cmbmam05;.0)(,05.0)(,.90)(333cmbmam99;.0)(,01.0)(,0)(444cmbmam.0)(,01.0)(,.990)(555cmbmam5種合成方法的結(jié)果如表1所示。從合成結(jié)果可以看出，在沒有出現(xiàn)干擾證據(jù)之前，5種方法合成結(jié)果都比較合理，但出現(xiàn)干擾證據(jù)4m時，合成結(jié)果出現(xiàn)了較大差異，這是由于有些方法不能識別干擾證據(jù)、緩解沖突導(dǎo)致的。在自沖突方面，如圖3-2所示，盧正才方法與本文方法有很好的緩解沖突，其他自沖突值都為1，明顯不合理，這里體現(xiàn)了Wd優(yōu)越性；在聚焦方面，如圖3-3所示，當(dāng)出現(xiàn)干擾證據(jù)4m時，本文方法am)(的波動較小，具有更強的干擾性，并且在聚焦速度上來說，本文具有更快的聚焦速度。圖3-2：自沖突值與證據(jù)個數(shù)的關(guān)系

證據(jù)融合新方法及其應(yīng)用21圖3-3：am)(與證據(jù)個數(shù)的關(guān)系合成證據(jù)合成證據(jù)方法kam)(bm)(cm)(m)(21mD-S117000.00.998800000600.0000600.00Yager117000.0882000.0000500.0000500.0117000.0陳煒軍117000.00.992000004000.0004000.00盧正才117000.00.992000004000.0004000.00本文114600.0998000.0001000.0001000.00123mD-S206150.0999940.0000030.0000030.00Yager206150.00.793800000025.0000025.0206150.0陳煒軍206150.0984694.0007653.0007653.00盧正才206150.0984678.0007661.0007661.00本文150400.0999835.00.0000820.00008202341mD-S999975.00010000.0990000.00Yager999975.000000025.0999975.0陳煒軍999975.0898266.0036471.0065263.00盧正才364915.0928110.0011931.0021387.0038572.0本文369315.00.995504000003.0004492.0023451mD-S10100Yager10001陳煒軍1925886.0029992.0044122.00盧正才371310.0945765.0010271.0016238.0038572.0本文302673.0999769.00000231.00表3-1例5中5種合成方法的多證據(jù)合成結(jié)果


本文編號：2988538