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应用证据理论的一个关键问题是生成基本概率指派(BPA),目前如何生成BPA仍然是一个有待解决的问题.本文提出一种基于区间数的BPA生成方法,首先建立样本属性的区间数模型,然后用区间数的距离表示样本属性之间的差异性,在此基础上提出了一种相似度,最后对相似度进行归一化得到BPA.通过鸢尾花数据集(Iris DataSet)的分类实验验证了该方法的有效性,结论表明整体识别率为96%.本文方法简单实用,数据样本较少情况下也能有效确定BPA.
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