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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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