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两种模糊密度确定方法的实验比较
小型微型计算机系统 2009年2月第2期
ofChinese V01.30No.22009
Journal ComputerSystems
两种模糊密度确定方法的实验比较
孔志周1’2,蔡自兴1,官东1
1(中南大学信息科学与工程学院智能系统与软件研究所,湖南长沙410083)
2(湖南大学统计学院。湖南长沙410079)
E—mail:zhizk@yahoo.com.en
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一模糊密度
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
andrandomforests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
献[5]中Bagging,Boosting
可信度的模糊积分方法、优于文献[5J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[43中最优单分类器.
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
中图分类号:TP301.6 文献标识码:A 文章编号:1000—1220(2009)02—0283—06
ofTwoMethodsfor
EmpiricalComparison FuzzyDensity
KONGZhi—zhoul“。CAI
Zi—xin91,GUANDon91
1(Centerof and Scienceand South 410083·China)
Intelligent Software。CollegeofInformation Engineer,CentralUniversity,Changsha
System
Hunan
ofStatisticst 410079·China)
Z(College University,Changsha
Fusionisa whichcandecreasethe of decision。andisalsoa
Abstract:Informationvalid uncertaintymaking hotspot.The
way
makes a about ishowto the two
someworkon Fuzzy FuzzyDensity,andcompares
paper importantproblem Integral,thatget
conductsthe of classifiersandthecom-
means.Basedon13UCIdataset。this experimentmembership
typical paper selecting
uses t
ofseveralInformationFusionmethods.It
paredexperiment De
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