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证据理论与模糊神经网络相结合的身份估计方法 总被引:7,自引:0,他引:7
重点研究了在数据融合身份估计领域中D-S证据理论与模糊神经网络相结合的多传感器数据融合方法。Demp-ster-Shafer证据理论方法是对Beyes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知道等方面显示了很大的灵活性,但是在基于证据理论的身份估计融合中,基本可信度的分配是一个与应用密切相关的问题,也是实际应用中最难的一步。利用模糊神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题,并对几种空中目标进行了身份估计数据融合,经计算机仿真实验证实了该方法的有效性。 相似文献
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D-S证据理论是一种比概率论确定性弱的不确定性理论,它能将"不知道"和"不确定"两个认知学上的主要概念区别开来,在多传感器数据融合中具有广泛的应用前景.D-S证据理论在实际应用中却存在一个困难,当目标的个数较多时,需要计算的项数太多,容易造成漏项,引起计算错误.提出了一种确定计算项数的算法,作为验证计算结果的必要条件,并通过图解的方法找出需要计算的项. 相似文献
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D-S证据论在空中目标分类中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
首先叙述识别、分类空中目标时需使用多传感器融合技术,分析可利用的各类传感器和从其可得到的各种目标属性参数,以及各种数据融合方法.然后详细介绍了基于D-S证据论的3种多源信息融合分类空中目标方法,并对具体仿真应用结果作了比较. 相似文献
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本文提出的点目标状态下卫星及其伴飞锈饵的识别方法是基于BP网络与D-S理论相结合的信息融合方法。该方法采用目标的红外辐射特征,先用BP网络对目标进行粗分类,然后用D-S理论对BP网络的多次识别结果进行融合。仿真实验结果表明,D-S理论的最后输出比BP网络的输出识别率得到很大的改善,抗噪能力得到很大的提高 相似文献
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基于BPAF判决的决策层目标属性融合研究 总被引:4,自引:0,他引:4
在D-S证据理论框架下,研究了基于目标基本概率赋值(BPAF)判决的决策层目标属性融合问题。简要介绍了D-S证据组合理论框架,阐述了基于BPAF判决的决策层目标属性融合策略、步骤;分析了证据严重冲突时,Dempster证据组合规则不合理的本质原因;提出必须对D-S证据组合规则进行改善等需要继续深入探讨的几个问题。 相似文献
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在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上,较系统地论述了基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别的数据融合方法,并给出了具体的识别实例。实验结果证明了基于多传感器融合后的识别结果明显优于单传感器的识别结果,说明了D-S证据理论的有效性和先进性。 相似文献
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针对传统神经网络在故障诊断中因测点信息多而导致的网络庞大、收敛困难等问题,引入集成神经网络,提高了融合诊断效率;同时引入基于D-S证据理论,这种决策融合方法解决了集成神经网络各个子网诊断结果不一致的问题。在应用于柴油机故障诊断时,首先对测取的正常和故障样本进行小波包AR谱分析,同时提取各个特征频带的能量分别作为集成神经网络对应子网的输入进行诊断,当其无法确定诊断结果时,再运用证据理论进行决策融合输出最终诊断结果。试验证明:基于集成神经网络和D-S证据理论的两级综合诊断模型提高了诊断的准确性和可靠性。 相似文献
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基于矩阵分析的D-S证据理论的多传感器雷达体制识别 总被引:3,自引:1,他引:2
采用不确定推理的矩阵分析方法,建立了用于雷达体制识别的多传感器数据融合的数学模型,提出了一种基于矩阵分析的多传感器信息融合的新算法,结合多传感器多测量周期的雷达体制识别给出了具体的实例.识别结果说明了该算法的有效性. 相似文献