| 基于投影分解与k最近邻距离的异常证据检测算法 |
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| 引用本文： | 叶清,吴晓平,李墨泚,杨金宝.基于投影分解与k最近邻距离的异常证据检测算法[J].海军工程大学学报,2015(3):9-13. |
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| 作者姓名： | 叶清 吴晓平 李墨泚 杨金宝 |
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| 作者单位： | 1. 海军工程大学 信息安全系,武汉,430033
2. 海军司令部,北京,100841 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61100042)；湖北省自然科学基金资助项目(2011CDB052)；博士后基金资助项目(2012M512132)。 |
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| 摘 要： | 为降低异常证据对合成结果的影响,提出了基于投影分解与k最近邻距离的异常证据检测算法。该算法在对证据集中所有证据进行焦元单一元素投影分解的基础上,重新构造证据的基本概率赋值,然后利用证据之间形成的欧式距离,采用k最近邻距离算法对异常证据进行检测。无线传感器网络应用实验分析表明:该算法可有效地对异常证据进行检测。对检测前后的证据利用证据合成规则进行融合对比结果发现,剔除了异常证据的合成结果并具有良好的峰值性和可分辨性,合成结果有利于融合决策。
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| 关 键 词： | DS证据理论 异常证据 投影分解 k最近邻距离 |
Abnormal evidence detection algorithm based on projection decomposition and k nearest neighbors distance |
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| YE Qing,WU Xiao-ping,LI Mo-ci,YANG Jin-bao.Abnormal evidence detection algorithm based on projection decomposition and k nearest neighbors distance[J].Journal of Naval University of Engineering,2015(3):9-13. |
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| Authors: | YE Qing WU Xiao-ping LI Mo-ci YANG Jin-bao |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | DS theory of evidence abnormal evidence projection decomposition k nearest neighbors |
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