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蒂埃里·登；玛丽·海莱内·马森

大偏序集合中的证据推理。应用于多标签分类、集成聚类和偏好聚合。 （英语） Zbl 1251.68240号

安·Oper。物件。 195, 135-161 (2012).
摘要：Dempster-Shafer信念函数理论已被证明是一种强大的不确定性推理形式。然而，有限辨别框架（Omega）上的信念函数通常定义在幂集（2^ Omega。当\（\Omega \）为线性排序时，通常的技巧是只处理区间，这大大降低了计算的复杂性。在本文中，我们证明了这种技巧可以外推到具有任意晶格结构的框架，而不一定是线性阶。这一原理使得可以将Dempster-Shafer框架应用于非常大的框架，例如幂集、分区集或有限集的预序集。演示了在多标签分类、集成聚类和偏好聚合中的应用。

引用于10文件

MSC公司：

68层37 人工智能背景下的不确定性推理
68T05年 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

信念函数；Dempster-Shafer理论；证据理论；点阵间隔；分类；群集；学习；偏好关系；预先订购

软件：

ML-KNN公司
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\textit{T.Denœux}和\textit{M.-H.Masson}，Ann.Oper。第195号、第135-161号决议（2012年；Zbl 1251.68240）
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参考文献：

[1] Charon，I.和；Hudry，O.（1998）。拉马克遗传算法应用于偏好的聚合。《运筹学年鉴》，80，281–297·Zbl 0907.90009号 ·doi:10.1023/A：1018976217274
[2] Charon，I.和；Hudry，O.（2010年）。关于加权或非加权锦标赛线性排序问题的最新调查。运营研究年鉴，175，107–158·兹比尔1185.90197 ·doi:10.1007/s10479-009-0648-7
[3] 科布，B.R.，&；Shenoy，P.P.（2006）。关于将置信函数模型转换为概率模型的似然性转换方法。国际近似推理杂志，41（3），314–330·Zbl 1093.68112号 ·doi:10.1016/j.ijar.2005.06.008
[4] Dempster，A.P.（1967）。由多值映射引起的上下概率。《数理统计年鉴》，38325–339·Zbl 0168.17501号 ·doi:10.1214/aoms/1177698950
[5] Dempster，A.P.（1968年）。随机闭区间生成的上下概率。《数理统计年鉴》，39（3），957-966·Zbl 0251.62010 ·doi:10.1214/aoms/1177698328
[6] Denoeux，T.（1995）。基于Dempster-Shafer理论的k近邻分类规则。IEEE系统、人与控制论汇刊，25（05），804–813·数字对象标识代码：10.1109/21.376493
[7] Denoeux，T.（1997）。模式分类的证据理论决策规则分析。模式识别，30（7），1095–1107·doi:10.1016/S0031-3203（96）00137-9
[8] Denoeux，T.（2001）。使用层次聚类方法对信念结构进行内外近似。国际不确定性、模糊性和基于知识的系统杂志，9（4），437-460·Zbl 1113.68494号
[9] Denoeux，T.（2006）。使用多项式置信域从样本数据构建置信函数。国际近似推理杂志，42（3），228–252·Zbl 1100.68112号 ·doi:10.1016/j.ijar.2006.01.01
[10] Denoeux，T.（2008年）。非独立证据体诱导的信念函数的连接和析取组合。人工智能，172234–264·Zbl 1182.68298号 ·doi:10.1016/j.artint.2007.05.008
[11] Denoeux，T.、Younes，Z.和；Abdallah，F.（2010年）。用置信函数表示集值变量的不确定性。人工智能，174（7-8），479-499·Zbl 1209.68542号 ·doi:10.1016/j.artint.2010.02.002
[12] Dubois，D.和；Prade，H.（1986）。信念函数的集合理论观点：逻辑运算和模糊集近似。国际通用系统杂志，12（3），193-226·网址：10.1080/03081078608934937
[13] A.弗雷德；Jain，A.（2002）。使用证据积累进行数据聚类。《第16届模式识别国际会议论文集》，加拿大魁北克（第276-328页）。
[14] A.弗雷德；Lourenço，A.（2008）。集群集成方法：从单个集群到组合解决方案。计算智能研究（SCI），126，3–30。
[15] Gonzales-Pachon，J.和；Romero，C.（2007年）。在没有适当属性的情况下，从两两比较矩阵推断一致权重。运营研究年鉴，154，123–132·Zbl 1142.91400号 ·doi:10.1007/s10479-007-0182-4
[16] Grabisch，M.（2009）。格上的信念函数。国际智能系统杂志，24，76-95·Zbl 1157.68063号 ·doi:10.1002/int.20321
[17] Grabisch，M.和；Labreuche，C.（2005）。双容量——I：定义、莫比乌斯变换和交互。模糊集与系统，151，211–236·兹比尔1106.91023 ·doi:10.1016/j.fss.2004.08.012
[18] 霍尼克，K.，&amp；Leisch，F.（2005年）。聚类分析的集成方法。在A.Taudes（编辑），经济学和管理学的跨学科研究：第5卷。经济和管理科学中的自适应信息系统和建模（第261-268页）。柏林：施普林格。
[19] Liu，L.（1996）。高斯置信函数理论。国际近似推理杂志，14，95–126·Zbl 0941.68763号 ·doi:10.1016/0888-613X（96）00115-6
[20] Masson，M.-H.，&；Denoeux，T.（2009）。信念函数和簇系综。在C.Sossai&amp；G.Chemello（编辑），《第九届欧洲不确定性推理符号和定量方法会议论文集》（ECSQARU），意大利维罗纳（第323–334页）。柏林：斯普林格·Zbl 1203.68164号
[21] Masson，M.-H.，&；Denoeux，T.（2011）。信念函数框架中的集合聚类。国际近似推理杂志，52（1），92-109·Zbl 1213.68501号 ·doi:10.1016/j.ijar.2010.04.007
[22] Monjardet，B.（2003年）。格理论在数学社会科学离散问题中的存在。为什么？数学社会科学，46（2），103–144·Zbl 1054.91062号 ·doi:10.1016/S0165-4896（03）00072-6
[23] Owsinski，J.W.（1994）。偏好协议、共识——测量、汇总和控制。《运筹学年鉴》，51（5），217–240·Zbl 0816.90091号 ·doi:10.1007/BF02078897
[24] Oztürk，M.、Tsoukiás，A.和；芬克，P.（2005）。偏好建模。J.Figueira、S.Greco和；M.Ehrgott（编辑），《多标准决策分析：最新调查》（第27-72页）。柏林：斯普林格·Zbl 1072.90018号
[25] Perny，P.（1998年）。基于不一致和非不一致原则的多准则过滤方法。《运筹学年鉴》，80137-165·Zbl 0907.90011号 ·doi:10.1023/A:1018907729570
[26] Shafer，G.（1976年）。证据的数学理论。普林斯顿：普林斯顿大学出版社·Zbl 0359.62002号
[27] Shafer，G.、Shenoy，P.P.和；Mellouli，K.（1987）。在定性马尔可夫树中传播信念函数。国际近似推理杂志，1349-400·兹伯利0641.68158 ·doi:10.1016/0888-613X（87）90024-7
[28] Shenoy，P.P.（1997）。用于计算Shenoy-Shafer体系结构中边缘的二叉联合树。国际近似推理杂志，17，239–263·Zbl 0939.68021号 ·doi:10.1016/S0888-613X（97）89135-9
[29] Smets，P.（1990年）。可转移信念模型中的证据组合。IEEE模式分析和机器智能汇刊，12（5），447-458·数字对象标识代码：10.1109/34.55104
[30] Smets，P.（1993）。信念函数：组合的析取规则和广义贝叶斯定理。国际近似推理杂志，9，1–35·Zbl 0796.68177号 ·doi:10.1016/0888-613X（93）90005-X
[31] Smets，P.（2005）。实数的置信函数。国际近似推理杂志，40（3），181-223·Zbl 1110.68149号 ·doi:10.1016/j.ijar.2005.04.001
[32] Smets、P.和；Kennes，R.（1994）。可转移信念模型。人工智能，66191-243·Zbl 0807.68087号 ·doi:10.1016/0004-3702（94）90026-4
[33] Tritchler，D.和；洛克伍德，G.（1991）。对成对比较的可靠性进行建模。《数学心理学杂志》，35277-293·Zbl 0749.92026号 ·doi:10.1016/0022-2496（91）90049-Y
[34] Trohidis，K.、Tsoumakas，G.、Kalliris，G.和；Vlahavas，I.（2008）。将音乐分为情感的多标签分类。程序中。第九届国际音乐信息检索会议（ISMIR），美国宾夕法尼亚州费城。
[35] Wilson，N.（2000年）。Dempster-Shafer理论的算法。在D.M.Gabbay&amp；P.Smets（编辑），《不确定性和不可行推理的算法》：第5卷。可废止推理和不确定性管理手册（第421-475页）。波士顿：Kluwer学院·Zbl 1015.68205号
[36] Yager，R.R.（1987）。基于集合的连接和析取知识表示。信息科学，41，1-22·Zbl 0626.68073号 ·doi:10.1016/0020-0255（87）90002-8
[37] Younes，Z.、Abdallah，F.和；Denoeux，T.（2009）。一种用于多标签分类的证据理论k-最近邻规则。在LNAI：第5785卷。第三届可扩展不确定性管理国际会议记录（SUM），美国华盛顿特区（第297-308页）。柏林：施普林格。
[38] Younes，Z.、Abdallah，F.和；Denoeux，T.（2010年）。从标签不精确的数据中学习的证据性多标签分类方法。IPMU会议记录，德国多特蒙德，2010年7月。
[39] 张，M.-L.，&；周振华（2007）。ML-KNN：多标签学习的懒惰学习方法。模式识别，40（7），2038-2048·Zbl 1111.68629号 ·doi:10.1016/j.patcog.2006.12.019
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