Dempster-Shaferの確率モデルに基づくパターン分類 : 観測情報からの信念の形成と仮想信念空間を用いた信念の統合
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概要
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Dempster-Spaferの確率モデル(DSモデル)は,不確実な情報の表現と統合を行うのに適した数理モデルである.本論文では,まずパターン分類問題を対象として,観測データからDSモデルにおける「信念」を表す基本確率関数を構成するアルゴリズムを提案し,フィジィ尺度の観点からその妥当を示す.次に,複数の基本確率関数を結合するためのDempsterの結合規則のもつ問題点を示し,基本確率関数が部分的に矛盾している場合でも整合性よくできる新たなアルゴリズムを提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1993-04-25
著者
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