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信度决策树中推理策略的改进  
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【英文篇名】 The Improvement of Reasoning Methods in Belief Decision Trees
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 郭华伟; 施文康; 陈智军; 邓勇;
【英文作者】 GUO Hua-wei; SHI Wen-kang; CHEN Zhi-jun; DENG Yong(School of Electronic; Information and Electrical Eng.; Shanghai Jiaotong Univ.; Shanghai 200240; China);
【作者单位】 上海交通大学电子信息与电气工程学院; 上海交通大学电子信息与电气工程学院 上海;
【文献出处】 上海交通大学学报 , Journal of Shanghai Jiaotong University, 编辑部邮箱 2006年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 信度决策树; 信度函数; 证据理论; 推理; 可信度; 组合规则;
【英文关键词】 belief decision trees; belief functions; evidence theory; reasoning; reliability; combination rule;
【摘要】 指出现有信度决策树中推理算法的不足之处,给出了一种新的基于规则的推理算法.新算法充分利用信度函数理论处理不确定信息的优势,采用折扣规则修正叶节点的输出,考虑了测试属性权重对分类结果的影响,提高了分类的精度和可靠性.针对现有证据组合规则处理冲突证据的不足,提出了一种新的证据组合规则,可以将相对可信度等信息有效融入证据组合过程.
【英文摘要】 This paper pointed out the shortages of reasoning algorithms of the present belief decision trees and then proposed a new reasoning algorithm.The new algorithm makes the best of the advantage of belief function theory for handling uncertainty,revises the outputs of the relevant leaf nodes using the discounting rule,takes into account the test attribute weights,and thus improves the classification precision and reliability.Additionally,a new evidential combination rule was proposed to overcome the shortages ...
【基金】 国家自然科学基金(30400067); 上海市自然科学基金(03ZR14065); 中国博士后基金(200436273); 国防重点实验室基金(51476040105JW0301;51476040103JW13); 图像处理与智能控制教育部重点实验室基金(TKLJ0410); 航空支撑基金(2004-JD-4)资助项目
【更新日期】 2006-12-14
【分类号】 TP181
【正文快照】 自20世纪90年代以来,决策树算法在机器学习、知识发现等领域得到了广泛应用.决策树,又称判定树,树中的每个非叶节点(包括根节点)对应于训练样本集中一个非类别属性(或测试属性),非叶节点的每一个分枝对应属性的一个可能值,每个叶节点代表一个类或类分布.从根节点到叶节点的一条

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