【摘 要】
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应用证据理论的一个关键问题是生成基本概率指派（BPA）,目前如何生成BPA仍然是一个有待解决的问题.本文提出一种基于区间数的BPA生成方法,首先建立样本属性的区间数模型,然后用
【机 构】
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西南大学计算机与信息科学学院,上海交通大学电子信息与电气工程学院
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应用证据理论的一个关键问题是生成基本概率指派（BPA）,目前如何生成BPA仍然是一个有待解决的问题.本文提出一种基于区间数的BPA生成方法,首先建立样本属性的区间数模型,然后用区间数的距离表示样本属性之间的差异性,在此基础上提出了一种相似度,最后对相似度进行归一化得到BPA.通过鸢尾花数据集（Iris DataSet）的分类实验验证了该方法的有效性,结论表明整体识别率为96%.本文方法简单实用,数据样本较少情况下也能有效确定BPA.
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