机译:使用基于优化的t范数的组合规则在Dempster-Shafer框架中进行分类器融合
UMR CNRS 6599 Heudiasyc, Universite de Technologie de Compidgne. BP 20529. F-60205 Compiegne cedex, France;
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Pattern recognition; Classifier ensemble; Theory of evidence; Transferable belief model; Belief functions; Cautious rule;
机译:基于Dempster-Shafer证据理论的基于传感器融合和分类器组合的火花塞故障识别
机译:比较信念分类器融合框架下的依赖组合规则
机译:基于Dempster-Shafer证据理论的振动和声学信号分类器融合,用于行星齿轮的故障诊断和分类
机译:Dempster-Shafer组合规则作为分类器组合的工具
机译:软硬数据融合的分析框架:Dempster-Shafer信念理论方法
机译:基于混合分类器集成和改进的Dempster-Shafer理论的轴承故障诊断
机译:使用基于优化的t范数的组合规则在Dempster–Shafer框架中进行分类器融合
机译:基于多分类器Dempster-shafer融合的E-Nose蒸汽识别。