两种模糊密度确定方法的实验比较

• 作者: 孔志周 官东 蔡自兴
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊积分 模糊密度 描述分析 秩次分析 探测性显著性分析
• 年，卷（期）: 2009,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能与算法研究
• 页码范围: 283-288
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6817字
• 语种: 中文

摘要

信息融合方法是减少决策不确定性的有效途径和热点问题.本文研究模糊积分信息融合方法中的重要问题-模糊密度的确定方法,对其中两种典型的确定方法进行了细致的比较研究.基于公开而有效的13个UCI标准数据集,进行了成员分类器选择实验、不同融合方法比较实验等,并采用了描述分析、秩次分析、探测性显著性分析,最后与文献[4]中最优单分类器、文献[53中Bagging,Boosting and random forests的最优融合结果进行了对比.结果显示,基于可能度的模糊积分方法优于基于可信度的模糊积分方法、优于文献[5]中最优融合结果;基于可信度的模糊积分方法与文献[5]中最优融合结果总体相当,优于简单平均融合方法,也优于文献[4]中最优单分类器.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡自兴	中南大学信息科学与工程学院智能系统与软件研究所	393	7036	40.0	69.0
2	孔志周	中南大学信息科学与工程学院智能系统与软件研究所	11	91	6.0	9.0
6	官东	中南大学信息科学与工程学院智能系统与软件研究所	7	51	5.0	7.0