2023, 45(3): 905-912.
doi: 10.11999/JEIT211259
刊出日期：2023-03-10
针对证据理论应用中基本概率赋值(BPA)生成模型难以确定问题，该文提出一种基于云模型的BPA生成方法。首先基于样本属性的正态云模型构建单子集命题的BPA模型函数，并将复合子集的模型函数表示为高斯函数乘积融合。其次提出一种根据测试样本动态度量属性权重的方法来兼顾信息源的可靠性。最后，用属性权重修正模型函数输出的结果得到BPA。鸢尾花等数据集分类识别实验表明，该方法识别准确性高，且适用于样本较少的情况。
