《基于粗糙集和D-S证据理论的井下风险评估方法》PDF+DOC

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2. 《用D-S证据理论方法实现多传感器数据融合》PDF+DOC 对 Dempster- Shafer证据理论用于多传感器数据融合进行了分析 ，并将其应用于飞机目标识别的数据融合中。结果证明 ，多传感器融合后降低了识别结果的不确定性 ，较单一传感器的识别效果好。说明这一方法是一种有效的数据融合方法...
3. 《基于D-S证据理论的振动目标识别研究》PDF+DOC 提出了一种基于D-S证据理论对数据进行融合处理的方法。通过采用多个地振动传感器对人、车辆等目标发出的振动信号进行采集，然后对传感器采集到的地振动信号进行处理，解决目标识别问题并提高目标的识别率，实验结果表明文中提出的方法是有效的。...
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5. 《D-S证据理论在煤矿水害预测中的应用》PDF+DOC 针对煤矿井下水灾、水害形成原因的复杂性和不确定性，应用多源数据融和技术，探讨D-S证据理论对多传感器目标识别的不精确推理方法，即通过对一些事件的概率加以约束以建立信任函数而不必究其精确关系，应用D-S证据理论将多传感器所采集到数据进行融合，并根据一定的决策规则，判断出影响煤矿井下的安全状态因子，给出......
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7. 《基于神经网络与D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC 针对目标识别中基本可信度分配需要专家知识在实际中难以实现的问题，提出一种基于神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器数据融合的方法.该方法利用D-S理论来表示和处理不精确的、模糊的信息，发挥神经网络的自学习、自适应和容错能力，提高了系统识别率.最后通过实验，利用神经网络来处理证据理论中的基本可信度分......
8. 《D-S证据理论方法在目标识别中的应用》PDF+DOC D-S证据组合理论已经成为不确定性推理的一种重要方法，基于该理论的多传感器决策层数据融合已得到广泛应用.介绍了D-S证据理论及其有关概念和D-S合成法则，阐述了基于D-S证据组合理论的数据融合一般步骤及决策层判决方法，运用D-S证据理论对目标进行了融合识别.与单一传感器的目标识别结果相比较，上述方法......
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