《D-S证据理论在公路车辆识别方面的应用》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. 《D-S证据理论在多传感器融合中的应用》PDF+DOC 详细介绍了Dempster Shafer证据理论 ，介绍了它在多传感器融合 (MSF)中的应用 ，并举了一个具体的例子 ，实验结果验证了其有效性...
4. 《基于D-S证据理论的多传感器数据融合》PDF+DOC D-S证据理论可以有效地处理不确定信息，是有效的数据融合方法之一，但在证据高度冲突时，其归一化过程会产生有悖常理的结果。针对这个问题，国内外的学者提出了许多不同的改进方法，基本上可分为两类：修改组合规则和修改融合模型。在此总结分析了相关的国内外典型文献的改进思想，并进行系统条理的分析，为证据理论的发......
5. 《D-S证据理论在气固流化床流态判别中的应用》PDF+DOC 基于D-S证据理论，并结合模糊数学的知识，给出了一种流化床流态判别的数据融合方法。通过差压传感器和电容层析成像传感器分别采集信号，利用提取的特征值对各传感器的信任度函数进行分配，再利用D-S证据理论进行目标融合，得到最终流态判别结果。通过单传感器判别结果与融合的判别结果比较，说明了这种方法具有一定的......
6. 《基于BP神经网络和D-S证据理论的火灾报警系统》PDF+DOC 将BP神经网络与数据融合理论中的D-S证据有机融合，提出一种决策级火灾报警识别方法。通过模拟实际输入信号的仿真结果发现，将BP神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器数据融合技术，可以显著提高火灾的识别能力，有效降低火灾误报率，而且该系统具有良好的适应性，达到了预期效果。...
7. 《D-S算法在信息融合中的研究与实现》PDF+DOC 多传感器的信息融合处理需要对目标进行有效识别仍是目前备受关注的问题之一，D-S证据理论作为一种重要的融合算法已被广泛应用。本文对D-S算法在目标识别问题中进行了较全面深入的研究，并从信息融合角度对D-S证据理论进行了实现和验证。...
8. 《D-S证据理论应用中的一种图解方法》PDF+DOC D-S证据理论是对概率论的进一步扩充，在多传感器数据融合中，有着广泛的应用。当利用D-S合成公式进行融合时，由于需计算的项数较多且不易直接判定具体该有哪些项，容易造成漏项或错项，引起计算错误。提出了一种直观、简单的图解法，可使需计算的项一目了然。...
9. 《基于D-S证据理论的多模复合制导目标识别》PDF+DOC 多传感器信息融合已成为现代条件下目标识别的重要手段。研究基于D-S证据理论的多传感器信息融合算法，提出一种基于Dempster-Shafer理论的推广方法以解决融合信息的证据冲突问题，并将其用于红外成像/毫米波复合制导系统，进行目标识别的决策信息融合，结果比较理想，能够有效地化解证据间的冲突问题。...
10. 《应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别》PDF+DOC 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。...