《基于DSm理论的弹道导弹目标识别方法》PDF+DOC

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2. 《基于专家系统的弹道导弹目标识别方法》PDF+DOC 传统Dempster-Shafer(D-S)算法及其改进算法中，一般将冲突证据与不冲突证据统一融合，无论融合过程中冲突证据所占权重多小，这都将降低融合效率。针对这个问题，引入专家系统理论，面向信息融合中证据冲突的问题，将冲突证据与无冲突证据分组，构建了基于专家信任度的弹道导弹目标识别模型和专家知识库......
3. 《基于改进合成规则的弹头目标综合识别方法》PDF+DOC 为了提高多传感器弹头目标综合识别能力，提出了一种改进的证据合成规则。通过证据可靠性的AHP评估与分析，计算出证据的权重系数。并通过证据间的夹角余弦计算证据的可信度，得到证据的一致性偏差。根据证据的权重系数及一致性偏差计算其冲突概率分配系数。基于冲突概率的全局分配对多传感器的识别证据进行融合。实例分析......
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7. 《基于PNN-DS信息融合模型的目标识别方法》PDF+DOC 针对目标识别中常用BP-DS信息融合方法识别率低，运行速度慢，抗噪性差等问题，提出一种基于PNN网络和DS证据的信息融合方法。该方法不仅综合了证据理论在处理不确定信息方面的优点和神经网络在数值逼近上的长处，利用神经网络和证据推理算法获取了基本概率赋值，同时突出了PNN网络在处理多传感器信息的准确性和......
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