基于距离和与证据理论的超市异常客户检测研究

西安工业大学硕士学位论文基于距离和与证据理论的超市异常客户检测研究姓名：任佳申请学位级别：硕士专业：企业管理指导教师：石宝丽;李纯青20070316基于距离和与证据理论的超市异常客户检测研究作者：任佳学位授予单位：西安工业大学相似文献(10条)1.期刊论文张晓明.王航宇.ZHANGXIAOMING.WANGHANGYUD-S证据理论在多平台协同数据融合中的应用-微计算机信息2006,22(36)为解决多平台协同数据融合问题,采用基于D-S证据理论的数据融合方法,分析了该理论在多平台协同数据融合中的应用原理,并将此方法运用于舰船类型的识别.通过MATLAB仿真计算对D-S方法在多平台协同数据融合和单平台数据融合中的应用进行了比较,验证了该理论在多平台协同数据融合中的有效性和实用性.2.学位论文周智洋证据理论在WSN数据融合中的应用研究2009本文主要研究了传统多传感器数据融合中的经典算法--证据理论在WSN数据融合中的应用。在WSN实际应用中，往往要处理各种不确定信息，需要通过数据融合来得到合理有效的结果，而DS方法为不确定信息的表达和合成提供了自然而强有力的融合方法，因此研究它在WSN数据融合中的应用对提高WSN的性能有重大意义。WSN数据融合的两种主要数据分发策略分别为分簇融合和聚合树融合，因此本文分别就证据理论在这两种策略中的应用做了相关研究。证据理论在WSN数据融合中可以处于主导位置，即以获得证据理论的更好融合效果为目的，设计相应的数据分发策略，也可以作为辅助工具，即用证据理论来评价当前数据分发策略的数据融合效果，从而指导WSN拓扑的建立。本文首先介绍了多传感器数据融合的融合模型和无线传感器网络数据分发算法的概念以及一些有代表性的算法。全面介绍了证据理论的基本概念和在数据融合中的基本应用模型，并在说明原始证据理论的各种缺陷的基础上，逐一介绍了现有的相应对策。然后逐步提出了针对证据理论的WSN分簇算法，基于数据融合利润的融合时机控制算法和适用于具有数据融合功能的WSN聚合树重构判定算法，并通过OPNET仿真软件对本文提出的算法进行了仿真，通过与已有算法的比较证明，本文提出的算法可以能够取得更好的效果。3.会议论文汪洋.郑亲波.张钧屏采用基于证据理论的数据融合技术进行目标识别2001数据融合技术是空间碎片特征表征目标识别的关键技术,是当前多传感器目标识别系统发展的一个新趋势.独立单波段的可见光和红外成像识别技术日趋成熟,并在众多领域得到了广泛的应用.然而,单波段系统也存在着低探测率、高虚警率等难以克服的问题.解决如何综合利用多波段信息进行目标识别与跟踪已是一个新的发展趋势,并且这也是目前信号处理领域研究的一个难点与热点.根据空间碎片特性表征项目的需要,我们采用智能推理的融合理论-证据理论进行目标识别,设计出基于证据理论的三传感器的数据融合算法,并进行软件实现.证据理论是一种决策理论,与传统的贝叶斯理论相比,不但能够处理由于知识的不准确引起的不确定性,而且能够处理由于不知道引起的不确定性,能满足比贝叶斯理论更弱的公理系统,本文开发了基于证据理论的目标识别数据融合系统.首先,确定判别框架可能出现的目标类别,对来自三个传感器的图像进行特征提取,根据提取的每一个特征针对所有的目标类别按证据组合规则进行第一层次的融合,然后对所有特征进行第二层次的融合,根据融合结果进行决策分析,判定目标类别.4.期刊论文张晓明.王航宇.黄达.ZHANGXiaoming.WANGHangyu.HUANGDa基于D-S证据理论的多平台协同数据融合-计算机工程2007,33(11)对D-S证据理论用于多平台协同数据融合进行了分析,提出了多平台协同数据融合的设计思想和结构,将其用于舰船类型的识别.通过MATLAB仿真,证明了多平台协同数据融合降低了识别结果的不确定性,比传统的单平台数据融合效果好,验证了这一理论在多平台协同数据融合中的有效性和正确性.5.学位论文李冲祥神经网络和证据理论集成的数据融合故障诊断方法研究2003该文首先对数据融合的基本原理、基本概念进行了阐述,总结了数据融合的层次和模型结构形式,并对常用的融合算法进行了总结分类;分别对数据融合算法—神经网络方法和证据理论方法—进行了详细的阐述,同时对神经网络(BP网络)的结构设计进行了深入研究;然后对神经网络和证据理论方法优缺点进行了分析,在此基础上为了实现两种算法优势互补,提高诊断的准确率,提出了神经网络和证据理论集成的数据融合故障诊断法,并详细阐述了这种方法的诊断原理.为了验证神经网络和证据理论集成的数据融合诊断方法用于液压泵诊断的有效性,该文分析了柱塞泵常见故障机理,提出了液压泵的诊断域,建立了诊断的模型,并对诊断网络的结构进行了构造.最后将此方法应用于材料实验机液压伺服系统MCY14-B轴向柱塞泵故障诊断上,对该液压泵的脱靴故障进行了模拟诊断试验,试验结果表明此方法的诊断效果良好.6.期刊论文郭璘.方廷健.叶加圣.孙丙宇.GUOLin.FANGTing-jian.YEJia-sheng.SUNBing-Yu基于最小二乘支持向量机和证据理论的交通数据融合-中国科学技术大学学报2007,37(12)针对基于浮动车辆数据(floatingcardata,FCD)的城市道路交通信息采集系统存在的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和证据理论的数据融合方法,通过融合地感线圈采集的交通流量信息,提高FCD系统交通速度信息采集的准确性.利用LS-SVM回归得到速度-流量关系曲线的临界速度参数,再根据历史数据库用统计方法计算出流量-速度关联规则的可信度矩阵,在得到这些经验知识的基础上,定义了两种证据源的基本概率分配函数.最后,通过D-S证据理论对两种证据源进行数据融合,获得融合后的速度信息.实地跑车实验结果论证了融合算法的有效性和可靠性.7.期刊论文石爱业.徐立中.杨先一.黄凤辰.SHIAi-ye.XULi-zhong.YANGXian-yi.HUANGFeng-chen基于神经网络-证据理论的遥感图像数据融合与湖泊水质状况识别-中国图象图形学报2005,10(3)为了进一步提高湖泊水质状况识别的准确性,提出了一种基于神经网络-证据理论的遥感图像数据融合处理方法,并以太湖水质监测数据为例进行了实证分析.该方法先对不同的遥感输入图像,采用各自相应的神经网络进行处理,然后对神经网络输出的结果做归一化处理,再利用D-S证据理论进行数据融合,最终给出水质的识别结果.该方法的优点为(1)可增加水质识别的容错性;(2)由于融合了多源水质遥感图像的数据,因而水质状况识别的可信度更高.8.学位论文赵永一多源数据融合的辐射源及目标识别技术2005近年来装备部队的传感器种类越来越多，使得多种传感器的数据融合技术的讲究取得很快的发展。本文讨论了多源数据融合系统中的目标识别技术，主要包括辐射源识别、平台识别等问题。针对辐射源识别，把人工神经网络、模板/模糊匹配方法和DS证据理论结合起来。提出一种雷达型号的三级识别模型。首先．用神经网络进行粗分类，得到与待识别雷达相似的子集。其次，用模板/模糊匹配方法从该子集中识别出雷达的型号；重点研究了径向基神经网络学习算法，梯形曲线、柯西曲线、高斯曲线等模糊匹配算法，确定了公式中的参数值。最后，用DS证据理论融合多个不同时刻辐射源信息，以增强识别效果。DS证据理论算法，给出了DS证据理论的概率赋值方法。在获得辐射源型号后，应用专家系统知识，采用模糊产生式规则推理，完成平台识别。平台具有记忆辐射源历史信息，完成对战场环境信息实时更新的功能。最后给出了系统设计和详细的验收测试报告。结果表明该模型提高了数据融合中的雷达型号识别率和可靠性，具有良好的应用前景。9.会议论文马志刚D-S证据理论改进算法在数据融合中的应用2008D-S证据推理作为一种重要的处理不确定性问题的数据融合方法，已经广泛应用于各种数据融合系统中。文章详细阐述了D-S证据理论的证据组合原理；针对D-S证据理论的不足，介绍了一种改进的证据组合方法；通过实例证明，该改进方法能够用于组合冲突比较大的多个证据，并提高融合的性能和可靠性。10.期刊论文裴江山.PEIJiang-shan一种基于证据理论的目标识别加权数据融合-长沙航空职业技术学院学报2006,6(1)在分析证据理论数学内涵的基础上,给出一种不确定性的目标识别加权数据融合方法,即先对不同传感器赋予不同的可信权值,形成新的mass函数,再通过D-S合成公式进行数据融合.理论分析和实践检验证明,该方法可有效地提高目标识别的准确性.本文链接：授权使用：上海海事大学(wflshyxy)，授权号：497cab3b-fca0-4f3c-a9c9-9df700add4f2下载时间：2010年9月20日