[1] |
田阔, 吴英晗, 胡枫. 基于证据理论的多层超网络影响力节点识别方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2024, 44(1): 182-189. |
[2] |
王思蕊, 程世娟, 袁非梦. 基于改进证据融合的高可靠产品可靠性评估方法[J]. 《计算机应用》唯一官方网站, 2023, 43(7): 2140-2146. |
[3] |
陈晓楠, 胡建敏, 陈茜, 张威. 基于LightGBM算法的网络战仿真与效能评估[J]. 计算机应用, 2020, 40(7): 2003-2008. |
[4] |
杨磊, 赵红东. 基于轻量级深度神经网络的环境声音识别[J]. 计算机应用, 2020, 40(11): 3172-3177. |
[5] |
李旭峰, 宋亚飞, 李晓楠. 考虑决策者时序偏好的时域证据融合方法[J]. 计算机应用, 2019, 39(6): 1626-1631. |
[6] |
张利, 孙军, 李大伟, 牛明航, 高一丹. 基于融合型深度学习的滚动轴承亚健康识别算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(8): 2224-2229. |
[7] |
王莎莎, 冯子亮, 傅可人. 基于图节点中心性和空间自相关的显著性检测方法[J]. 计算机应用, 2018, 38(12): 3547-3556. |
[8] |
邰滢滢, 庞影, 段苛苛, 付云鹏. 基于改进权重的D-S证据理论的动态负载平衡算法[J]. 计算机应用, 2018, 38(10): 2976-2981. |
[9] |
王剑, 张志勇, 乔阔远. 降低相似度碰撞的证据融合方法[J]. 计算机应用, 2018, 38(10): 2794-2800. |
[10] |
熊宁欣, 王应明. 基于改进模糊熵和证据推理的多属性决策方法[J]. 计算机应用, 2018, 38(10): 2801-2806. |
[11] |
邓达平, 谢小云, 郭子璇. 直觉模糊环境下考虑有限理性特征的决策方法[J]. 计算机应用, 2017, 37(5): 1376-1381. |
[12] |
王续乔, 王瑾琨. 基于D-S证据理论的室内组合定位算法[J]. 计算机应用, 2017, 37(4): 1198-1201. |
[13] |
朱轮. 基于后悔理论和证据理论的犹豫模糊决策方法[J]. 计算机应用, 2017, 37(2): 540-545. |
[14] |
高明霞, 陈福荣. 基于信息融合的中文微博可信度评估方法[J]. 计算机应用, 2016, 36(8): 2071-2075. |
[15] |
阮闪闪, 王小平, 薛小平. 基于证据理论信任模型的众包质量监控[J]. 计算机应用, 2015, 35(8): 2380-2385. |