基于D-S证据理论的不确定数据清洗方法
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究意义 | 第8-12页 |
| 1.1.1 不确定数据典型应用 | 第8-9页 |
| 1.1.2 不确定数据产生的原因 | 第9-10页 |
| 1.1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 D-S证据理论 | 第14-19页 |
| 2.1 信度函数与似然函数 | 第15-16页 |
| 2.2 置信区间与不确定性度量 | 第16-17页 |
| 2.3 Dempster合成规则 | 第17-19页 |
| 第三章 基于D-S证据理论的检测区间计算 | 第19-32页 |
| 3.1 不确定性数据库 | 第19-20页 |
| 3.2 辨别框架构建 | 第20-23页 |
| 3.2.1 理论基础 | 第20-22页 |
| 3.2.2 算法描述 | 第22-23页 |
| 3.2.3 算法分析 | 第23页 |
| 3.3 错误数据检测 | 第23-27页 |
| 3.3.1 理论基础 | 第23-24页 |
| 3.3.2 算法描述 | 第24-27页 |
| 3.4 基于Bayes近似法的错误数据检测 | 第27-32页 |
| 3.4.1 理论基础 | 第27-28页 |
| 3.4.2 算法描述 | 第28-31页 |
| 3.4.3 算法分析 | 第31-32页 |
| 第四章 实验分析 | 第32-35页 |
| 第五章 总结与展望 | 第35-37页 |
| 5.1 总结 | 第35页 |
| 5.2 展望 | 第35-37页 |
| 参考文献 | 第37-40页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第40-41页 |
| 致谢 | 第41页 |
