区间数驱动的BPA生成法：鸢尾花数据集分类实验

本文主要探讨了基于区间数的基本概率分配(Basic Probability Assignment, BPA)生成方法及其在实际应用中的有效性。在证据理论背景下，BPA是决策过程中的重要组成部分，它用于量化不确定性的证据信息。然而，当前生成BPA的方法并未完全成熟，本文针对这一问题提出了创新的解决方案。 首先，作者构建了一个样本属性的区间数模型，区间数是一种数学工具，它能够更好地表达不确定性，比传统的实数值更适于处理不确定性和模糊性。通过区间数，可以量化属性值的不确定性范围，这有助于在处理复杂数据时减少主观因素的影响。 接着，作者利用区间数的距离来衡量样本属性之间的差异性。这种距离刻画了两个区间之间的相似度，即属性值的接近程度。在证据理论中，相似度的计算是生成BPA的关键步骤，因为它反映了证据之间的强弱关系。 进一步，通过归一化处理，将相似度转换为BPA，这是一种概率分布，反映了不同证据对分类结果的重要性。这种方法使得BPA的生成更加客观和精确，适应了证据理论中对概率解释的需求。 为了验证方法的有效性，作者选择经典的鸢尾花数据集（Iris Dataset）进行了分类实验。实验结果显示，使用基于区间数的BPA生成方法，整体识别率达到96%，这证明了该方法在实际应用中的高效率和准确性。特别是当数据样本较少的情况下，这种方法依然能有效地确定BPA，体现了其在资源有限情况下的优势。 本文提出的基于区间数的基本概率分配生成方法结合了证据理论、区间数、相似度以及数据融合的概念，提供了一种在数据不确定性较大的情况下生成BPA的有效途径。这种方法具有简单实用的特点，对于提高决策过程中的不确定性处理能力具有重要意义。在未来的研究中，这种技术有可能被广泛应用于各种需要处理不确定性和模糊信息的领域，如机器学习、数据融合和智能决策系统。