Jun, 2024
基于高斯随机模糊数的证据时间事件预测模型
An evidential time-to-event prediction model based on Gaussian random fuzzy numbers
Ling Huang, Yucheng Xing, Thierry Denoeux, Mengling Feng
TL;DR我们引入了一种基于证据的模型，用于预测具有被审查数据的事件发生时间。该模型使用高斯随机模糊数量来量化事件时间的不确定性，这是一种新引入的与信任函数相关的实数随机模糊子集族，可以推广高斯随机变量和高斯可能性分布。我们的方法对于底层事件发生时间分布做出了最小化的假设。通过最小化同时考虑正常和被审查数据的广义负对数似然函数，我们对模型进行了拟合。对两个真实世界数据集进行的比较实验证明了我们模型相对于现有技术的非常好的性能。