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连续属性离散化是粗集理论应用中面临的主要问题之一.对连续数据知识挖掘可采用模糊C均值聚类将其离散化,再应用粗集理论将其属性进行约简提取有用规则.将此方法应用于雷达信号类型识别,可以直接从原始数据中得到识别信息,仿真实验结果证明利用此离散化方法得到的识别规则对雷达信号识别是有效和可靠的. 相似文献
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通过对影响空袭目标威胁排序因素的分析,针对定性与定量因素并存的情况,提出利用粗糙集理论进行威胁排序的方法.将已有决策表转化为成对比较表,利用优势属性集来推理决策规则,从而确定各目标的排序.案例表明此方法有效地解决了空袭目标威胁排序中的如何处理不确定信息的问题,大大提高了决策的准确性和客观性. 相似文献
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针对数字多功能雷达的目标识别问题,提出了基于DSm理论的综合识别算法。将不同类型的识别结果置于统一的辨识框架中,并利用经典DSm组合规则进行信息组合,采用冲突按比例重分配规则重新分配组合结果,应用基于广义基本信任分配的决策规则进行判决。仿真结果表明,该方法避免了层次化识别结构带来的信息损失,识别结果中含有更丰富的目标信息。 相似文献
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为解决防空反导体系对于目标意图识别中多源信息处理的问题,提出了一种新的防空目标识别方法——置信规则库(Belief Rules Base)识别模型,该方法是基于BRB专家知识系统的自学习方法,可以有效处理多源不确定性信息。同时,为了提高其识别效率,建立了一种与之相匹配的参数优化模型,并选择差分进化算法作为BRB识别模型的优化引擎。此外,在BRB识别模型中,专家意见也被引用到模型的初始化和推理过程中。最后采用一个实例对BRB识别模型的准确度进行验证。研究表明:该方法具有较强的实用性,可为防空反导体系的目标意图识别提供有力支撑。 相似文献
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在防空作战中为了有效地对空中目标的类型进行识别,利用直觉模糊集理论对目标识别信息的不确定性进行量化处理,并在直觉模糊数排序方法研究基础上,提出了一种基于直觉模糊集理论的空中目标类型识别方法。实例分析表明,该方法能够定量描述目标判断信息的不确定性以及在避免信息丢失的同时有效地处理不确定性程度较高的目标判断信息,可为防空作战中目标类型识别提供理论参考。 相似文献
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基于Dempster组合规则的电子目标识别算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在军事目标识别中,必须综合考虑目标的电磁辐射信息和红外图像信息,并采用有效的识别算法,才能准确识别电子目标。提出了基于Dempster组合规则的电子目标综合识别方法,完成了基于Dempster组合规则的电子目标自动识别综合处理算法研究,并进行了仿真实验,试验结果表明,该算法是可行的。 相似文献
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基于模糊信息论的空中目标识别模型研究 总被引:1,自引:1,他引:0
空中目标识别是防空作战辅助决策的关键环节之一。针对目标识别中不确定信息,建立基于模糊信息论的空中目标识别模型。该模型利用模糊信息论中的模糊数,基于贴近度的模糊模式识别对待识空中目标进行初步识别,同时为解决不确定信息本身对目标识别结果稳定性的影响,采用模糊信息熵对目标识别结果修正,从而进一步提高了空中目标识别结果的稳定性和可信度。 相似文献
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