基于概率转换函数与邓熵的关联分类融合算法

作     者：马晓剑 张家绪 王奥 林煜华 MA Xiao-jian;ZHANG Jia-xu;WANG Ao;LIN Yu-hua

作者机构：东北林业大学理学院黑龙江哈尔滨150040 

基　　金：中央高校基本科研业务费专项基金项目(2572018BC21) 黑龙江省大学生创新创业训练计划基金项目(202110225372) 黑龙江省博士后基金项目(LBH-Z18003) 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2023年第44卷第5期

页      码：1392-1399页

摘      要：在信息高度冲突情况下,基于信度转移模型的关联二分类算法会出现分类精确率低、计算量大等问题。为解决这些问题,提出一种关联分类融合算法。由类关联规则的置信度构造基本概率指派函数,给出分类规则;基于Pignistic概率转换函数重构邓熵,结合PPT散度优化分类规则;通过解决概率转换函数的高冲突,使证据的高冲突问题得到有效改善,实验结果验证了这一点。实验结果还表明,分类准确性得到有效提升,与BJS散度等信度转移模型相比,计算量显著降低。

主 题 词：数据挖掘 关联分类 证据理论 信度转移模型 邓熵 证据冲突 信度散度测度 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2023.05.015

馆 藏 号：203121383...