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证据理论在模式分类中的应用综述
文献摘要：
随着技术水平的发展和研究的不断深入,在模式分类问题中需要处理的信息往往存在有大量的不确定性.证据理论作为处理不确定性一大强有力的工具,将其应用于模式分类能够有效提高分类器分析、表达以及处理不确定性数据的能力.对此,文中开展了证据理论在模式分类中应用的研究综述,在对模式分类、证据理论的基本原理进行概述的基础上,重点围绕单分类器设计和多分类器集成两个角度,系统梳理了证据理论在模式分类中的研究现状,并从不同分类特性的角度出发比较了各阶段方法的优缺点,旨在为相关研究人员提供借鉴和参考.
文献关键词：
证据理论;不确定性;模式分类;分类器设计;多分类器集成
中图分类号：
作者姓名：
刘帅彤;李晓军;周志杰;姚俊萍;王杰
作者机构：
火箭军工程大学,陕西西安 710025
文献出处：
引用格式：
[1]刘帅彤;李晓军;周志杰;姚俊萍;王杰-.证据理论在模式分类中的应用综述)[J].中国电子科学研究院学报,2022(03):247-258
A类：
B类：
证据理论,模式分类,应用综述,分类问题,单分类,分类器设计,多分类器集成,发比
AB值：
0.174497
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