Vid klassificering av ofullständigt mönster kan de värden som saknas antingen spela en avgörande roll i klassbestämningen, eller ha endast lite inflytande (eller så småningom inget) på klassificeringsresultaten enligt sammanhanget. Vi föreslår en kredalklassificeringsmetod för ofullständigt mönster med adaptiv imputering av saknade värden baserat på trosfunktionsteori. Först försöker vi klassificera objektet (ofullständigt mönster) endast baserat på tillgängliga attributvärden. Som underliggande princip utgår vi från att den information som saknas inte är avgörande för klassificeringen om en viss klass för objektet endast kan hittas med hjälp av den tillgängliga informationen. I detta fall är föremålet engagerat i just denna klass. Om föremålet inte kan klassificeras utan tvetydighet innebär det dock att de saknade värdena spelar en viktig roll för att uppnå en korrekt klassificering. I detta fall kommer de saknade värdena att tillräknas baserat på K-nearest granne (K-NN) och självorganiserande karta (SOM) tekniker, och det redigerade mönstret med imputeringen klassificeras sedan. Mönstret (original eller redigerad) klassificeras efter varje träningsklass, och de klassificeringsresultat som representeras av grundläggande trosuppdrag sammansmältes med lämpliga kombinationsregler för att göra credalklassificeringen. Föremålet är tillåtet att tillhöra med olika massor av tro till de specifika klasserna och meta-klasserna (som är särskilda disjunktioner av flera enskilda klasser). Den kredal klassificering fångar väl osäkerhet och imprecision av klassificering, och minskar effektivt graden av felklassificeringar tack vare införandet av meta-klasser. Den föreslagna metodens effektivitet med avseende på andra klassiska metoder visas på grundval av flera experiment med hjälp av artificiella och verkliga datamängder.
I REF credal klassificeringsmetod för ofullständigt mönster med adaptiv imputering av saknade värden baserat på tro funktionsteori.
Adaptive imputation of missing values for incomplete pattern classification
{'venue': 'Pattern Recognition, Elsevier, 2016, 52', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}