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支持向量机(SVM) 在处理多分类问题时, 需要综合利用多个二分类SVM, 以获得多分类判决结果. 传统多分类拓展方法使用的是SVM的硬输出, 在一定程度上造成了信息的丢失. 为了更加充分地利用信息, 提出一种基于证据推理-多属性决策方法的SVM多分类算法, 将多分类问题视为一个多属性决策问题, 使用证据推理-模糊谨慎有序加权平均方法(FCOWA-ER) 实现SVM的多分类判决. 实验结果表明, ...
Abstract基于对不确定性多属性决策问题中ER方法的研究, 提出一种不确定性多属性决策中的改进ER方法,并证明该方法完全满足证据合成的4个公理.通过实例运算,进一步验证了新方法的有效性和合理性.

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