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J-GLOBAL ID：201302275321636342   整理番号：13A1488722

信念関数に基づいた不正確なデータ用の証拠分類子

Evidential classifier for imprecise data based on belief functions

著者 (3件)： LIU Zhun-ga (School of Automation, Northwestern Polytechnical Univ., Xi’an, CHN) ,  PAN Quan (School of Automation, Northwestern Polytechnical Univ., Xi’an, CHN) ,  DEZERT Jean (ONERA - The French Aerospace Lab, F-91761 Palaiseau, FRA)
資料名： Knowledge-Based Systems  (Knowledge-Based Systems)
巻： 52  ページ： 246-257  発行年： 2013年11月 
JST資料番号： T0426A  ISSN： 0950-7051  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文において,K-最近傍を用いた不正確なデータの分類用の信念関数に基づいた新しい証拠分類子(EC)を開発した。ECはオブジェクトが特定のクラス,幾つかの特定のクラスの集合和によって定義されるメタクラスあるいは異常値検出用の無知クラスいずれかに属するかを分類する事を可能とする信頼分類と共に機能する。ECの主アイデアはオブジェクトがそれに対して判別不能と判明する幾つかのクラスに対して同時に近い時はいつでもそのオブジェクトを特定のクラスに分類しない事である。そのような事例において,ECは誤分類誤りを低減するためにそのオブジェクトを適切なメタクラスと関連付ける。完全無知クラスは他のデータから離れ過ぎた全てのオブジェクトを表現する異常値のクラスとして解釈される。オブジェクトに関したK基本信念割当て(bba’s)はK-最近傍及び何らかの選んだ不正確閾値に対するオブジェクトの距離によって決定する。オブジェクトの分類はこれらのK bba’sの大域的組合せ結果に依存する。人工及び現実のデータセットに基づいた幾つかの例を通して他の従来手法に関したこの新しい証拠分類子の興味及び潜在力を例証した。Copyright 2013 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.

シソーラス用語： *理論 ,  *関数 ,  *分類 ,  信用 ,  検出
準シソーラス用語： 異常値検出 ,  *証拠理論 ,  *信念関数 ,  信頼 ,  *分類子

分類 (1件)： 統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (4件)： 信念関数 ,  不正確なデータ ,  証拠 ,  分類子