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90篇 您的检索式：作者名="DENOEUX"

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	题名	作者	年代	出处	被引量
1	基于证据理论的聚类集成方法显示文摘单个聚类方法得到的结果会存在不稳定性等问题,为了克服这些问题,本文在证据理论(又称为信任函数理论)的基础上提出了一种新的聚类集成方法.多数情况下,聚类集成方法主要包含2个关键步骤:得到一组基划分,以及结合基划分得到最终聚类结果,本文的方法重点考虑第2步.在第1步得到基划分之后,将其转换成一种中间表示,可以称这种中间表示为关系表示.在证据理论中,我们认为得到的关系表示是不可靠的,可以用折扣过程对关系表示进行预处理,然后就可以用不同的结合法则融合关系表示.从融合后的关系表示中提取信任矩阵或似然矩阵,将其视为样本间的互相关矩阵.为了能够充分利用样本间的传递性,将得到的互相关矩阵视为一个模糊关系,对其做传递闭包处理,从而得到一个模糊等价关系.将模糊的等价关系视为新的相似性数据,用能够处理相似性数据的聚类方法得到最终的结果.通过实验,表明了该聚类集成方法的稳定性和有效性.	李锋李寿梅 Thierry Denoeux	2019	南京信息工程大学学报(自然科学版)2019，11，3：	2
2	ECM: An evidential version of the fuzzy c-means algorithm 显示文摘	Masson M H Denoeux T	2008	Pattern Recognition2008，41，4：	1
3	Striated lichenoid keratosis 显示文摘	Duperrat B Carton FX Denoeux JP	1977	Ann Dermatol Venereol1977，104，89：	1
4	A k-nearest neighbor classification rule based on Dempster-Shafer theory显示文摘	Denoeux T	1995	Systems Man and Cybernetics IEEE Transactions on1995，25，5：	1
5	Representing uncertainty on set-valued variables using belief functions 显示文摘	Denoeux T Younes Z Abdallah F	2010	Artificial Intelligence2010，174，78：	1
6	A Neural Network Classifier Based on Dempster-Shafer Theory 显示文摘	THIERRY Denoeux	2000	IEEE Transactions on System Man and Cybernetics2000，10，2：	1
7	Modeling vague beliefs using fuzzy-valued belief structures显示文摘	Denoeux T	2000	Fuzzy Sets and Systems2000，116，2：	1
8	A k-nearest neighbor classification rule based on Dempster-Shafer theory显示文摘	DENOEUX T	1995	IEEE Transctions on System Man and Cybernetics1995，25，05：	1
9	Clustering intervalvalued proximity data using belief functions 显示文摘	Marie-Helene Masson Thierry Denoeux	2004	Pattern Recognition Letters2004，25，2：	1
10	Reasoning with imprecise belief structures 显示文摘	Denoeux T	1999	International Journal of Approximate Reasoning1999，20，：	1
11	Classifier fusion in theDempster-Shafer framework using optimized t-norm based combination rules显示文摘	Quost B Masson M H Denoeux T	2011	International Journal of Approximate Rea-soning2011，52，：	1
12	Pairwise classifierc Ombination using belief functions显示文摘	Quost B Denoeux T Masson M H	2007	Pattern Recogn Itionletters2007，8，5：	1
13	ECM:an evidential version of the fuzzy C-means algorithm显示文摘	Marie-Hélène M Denoeux T	2008	Pattern Recognition2008，41，4：	1
14	Classification using belief functions:The relationship between the case-based and model-based approaches显示文摘	Denoeux T Smets P	2006	IEEE Trans on Systems Man andCybernetics-Part B: Cybernetics2006，36，6：	1
15	Fault Diagnosis in Railway Track Circuits Using Dempster-Shafer Classifier Fusion显示文摘	OUKHELLOU L DEBIOLLES A DENOEUX T		0，，1：	1
16	A k-nearest neighbor classification rule based on dempster-shafer theory显示文摘	DENOEUX T	1995	IEEE Transactions on Systems Man and Cybernetics1995，25，5：	1
17	Belief rule-based classification system: extension of FRBCS in belieffunctions framework显示文摘	Jiao Lianmeng Pan Quan Denoeux T	2015	Information Sciences2015，309，：	1
18	Clustering Interval-Valued Proximity Data using Belief Functions显示文摘	MASSON M H DENOEUX T	2004	Pattern Recognition Lett2004，，25：	1
19	K-nearest neighbor classification rule based on D-S theory显示文摘	Denoeux T A	1995	IEEE Trans on SMC1995，25，5：	1
20	ECM: An evidential version of the fuzzy c-means algorithm 显示文摘	Masson M H Denoeux T	2008	Pattern Recognition2008，41，4：	1

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