《结合DSmT理论和系统建模的知识融合算法》PDF+DOC

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2. 《一种改进的基于权重系数的证据合成方法》PDF+DOC 针对D-S证据理论在多传感器目标识别系统中对证据高度冲突时会产生有悖于常理的结果的问题进行了研究，对现有的方法基础上给出了一种改进的融合算法。该算法通过引入证据可信度门阈值提高了证据合成的可靠性和合理性，可得到更为理想的合成结果。最后通过算例比较表明：该改进算法的有效性。...
3. 《基于D-S证据理论的多传感器目标识别信息融合方法》PDF+DOC 多传感器目标识别系统中多个信息源之间证据高度冲突时，采用传统的D-S证据理论进行信息融合有一定的缺陷。根据信息源间证据冲突的程度，提出了一种新的证据融合算法，该算法依据少数服从多数的原则，首先根据信息源间冲突程度的计算出各信息源权重，再采用D-S组合规则对加权后的信息进行组合。算例分析结果证明了该方......
4. 《经典DSmT证据组合规则的随机集表示》PDF+DOC 由于信息的多样性和复杂性，使得对不确定信息的表示和建模都要通过相应的方法完成。由于方法的不统一，难以实现对异类不确定信息的融合。寻找一种统一的理论实现多源异类信息的表示与建模，已成为信息融合领域中的关键问题。已有研究成果表明，随机集理论有望解决该难题。介绍了一种新的不确定推理理论-DSm理论，引入了......
5. 《D-S证据理论及其改进算法研究》PDF+DOC 在多传感器数据融合中，D-S证据理论对于处理不确定性问题是一种有效的方法。但是，当证据严重冲突或完全冲突时，利用D-S证据理论法计算容易给出错误的结果。改进的证据理论法虽然解决了上述问题，但通过分析数据试验发现改进方法在处理一般的证据时效果不理想。文章将经典证据理论和改进方法相结合，发挥两种方法的优......
6. 《基于证据组合理论的多传感器目标识别算法》PDF+DOC 为了提高多传感器目标识别的准确性，提出了证据加权数据融合的新方法。给出了证据理论的基本概念、组合规则、加权证据组合及决策规则，同时给出简单的多传感器信息融合模型。针对战场环境下多传感器系统获得的辐射源信息，通过仿真给出了文中方法的目标识别步骤及识别结果，仿真结果表明该算法提高了目标识别的准确性和有效......
7. 《一种新的基于DSmT的合成公式》PDF+DOC DSmT是一种有用的不确定推理方法，能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题。由于其在组合规则方面存在不足，影响了DSmT的应用。提出了一种新的合成方法，即在保留冲突焦元的基础上对支持证据冲突的概率进行重新分配。仿真分析表明，新的合成公式提高了目标识别的准确性，对于高度冲突的证据，也能够取得理想的合成......
8. 《基于DSmT的多传感器目标识别》PDF+DOC 在总结已有的冲突证据合成方法的基础上，提出了基于DSmT的多传感器目标识别方法。仿真表明，DSmT在系统存在伪证据(干扰)时仍然能够有效快速地识别出目标。...
9. 《D-S证据理论数据融合算法在某系统故障诊断中的应用》PDF+DOC 介绍了Dempster-Shafer(D-S)证据理论数据融合算法的基本原理，在此基础上以电压-码转换电路板为被诊断对象，探索了基于D-S证据理论多传感器数据融合算法的某系统电路故障元器件诊断方法。诊断结果表明D-S证据理论多传感器信息融合算法可有效地提高故障模式的识别能力，使故障元器件得以有效定位......
10. 《基于进化策略改进的D-S证据识别算法》PDF+DOC 提出了处理多传感器证据冲突的新方法，建立了获取传感器权重的优化模型，运用粒子群优化算法(PSO)求解传感器的权重分配，对Dempster-Shafter(D-S)证据理论进行改进。通过与其它改进算法的比较以及目标识别实例的仿真，验证了新方法的有效性和优越性。...