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不确定性推理方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
对3种最常用的不确定性推理方法进行了分析和评述:概率推理、D-S证据推理和模糊推理。分别针对不同类型的不确定性。概率推理针对的是"事件发生与否不确定"这样的不确定性。D-S证据推理针对的是"分不清"或"不知道"这样的不确定性。模糊推理则是针对概念内涵或外延不清晰这样的不确定性。概率推理的理论体系是严密的,但其推理结果有赖可信的先验概率和条件概率。D-S证据推理是不可信的,但在一定条件下可以转化为概率推理问题来处理。模糊推理是一种很有发展潜力的推理方法,主要问题是推理规则需要具体设计,且设计好坏决定推理结果。 相似文献
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针对小型无人飞行器位置姿态估计问题,提出了一种基于视觉图像目标特征的相对位姿估计算法。应用Camshift算法获取目标初始位置,利用非线性尺度空间下的KAZE特征进行跟踪区域特征点提取,与源目标特征点进行匹配,得到精确的目标位置信息,实现了在图像平面内的目标快速跟踪,并得到机体轴系下无人飞行器与目标间相对位置和姿态角的估计值。对算法进行了实验验证,具有优良的跟踪性和实时性。 相似文献
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增强信誉机制对信誉信息的有效聚合能力是信誉系统成功的基础。已有的基于局部信誉信息的信誉系统难以有效处理节点的复杂策略不诚实推荐行为,并且可能把提供诚实推荐的节点错误划分为不诚实节点。对此,提出了一种可信度增强的信誉机制CERep。该机制中,节点基于自身的经验产生的直接信任评价,包含直接信任评价值和关于此评价值的信心因子两个部分。在此基础上,提出了新的基于信誉的信任评价算法和推荐可信度计算模型,并给出了信誉机制的分布式实现策略。分析和模拟实验表明,CERep信誉机制能够有效应对复杂策略的不诚实推荐行为,提高信任评价的准确性,实现对节点推荐可信度更公平的评价。 相似文献
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油料消耗量的精确预测直接影响装甲部队后勤保障能力的提升,而传统预测模型精度不高,应用范围也有一定的局限,难以满足信息化战争精确保障的需要。提出一种装甲部队油料消耗预测的组合模型,对历史油料消耗数据和油耗影响因素进行统计分析,求出各影响因素与油耗量的关联度作为权重系数;通过改进GM(1,1)模型预测某部队下一次军事行动的油耗量;用GM(1,1)模型的预测值、加权后的各影响因素值和油耗实际值训练网络,对下一次想定的军事行动油耗量进行预测。通过平均相对误差计算表明,组合预测模型比单一的GM(1,1)模型预测精度高,能够较好地指导部队进行下一步的油料供管工作。 相似文献
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