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该算法基于贝叶斯决策理论,通过概率密度函数进行分布估计,对两类别半监督学习问题进行判定。(3)给出了一个基于FCM的半监督学习算法。
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本文在简要介绍D-S证据组合理论框架基础上,阐述了基于D-S证据组合理论的信息融合一般步骤及决策层判决方法;不完备识别框架下的证据组合方法
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F.Specht提出的概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)是基于密度函数估计和贝叶斯决策理论而建立的一种分类网络。
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在D-S证据理论框架下,研究了基于目标基本概率赋值(BPAF)判决的决策层目标属性融合问题。
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首先建立基本概率赋值,然后计算信任函数,最后按照一定的组合规则作出决策。
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