《一种新的度量证据相似性测度方法》PDF+DOC

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2. 《基于加权信度熵的传感器数据冲突度量与融合》PDF+DOC 目标识别中，来自多传感器的数据通常包含诸多不确定性。在D-S证据理论框架下，提出一种基于加权信度熵的传感器冲突数据融合与目标识别方法。首先，将辨识框架(FOD)中包含的不确定信息融入新近提出的Deng熵模型；随后，采用加权Deng熵量化不同传感器数据源中的不确定性；最后，实现传感器冲突数据融合与目标......
3. 《基于加权的目标综合识别技术》PDF+DOC 在基于证据理论的目标综合识别系统中，综合考虑信息源权重对识别结果有重要的影响。提出了基于加权的目标综合识别技术，总结了几种常用的主观权重和客观权重获取方法，给出了组合权重的计算公式，针对D-S证据理论仿真验证了基于证据加权思想对合成结果的改进效果。研究表明，在进行目标综合识别时考虑信息源的权重是必要......
4. 《基于Dezert-Smarandache理论的的递递归目标识别融合方方法法》PDF+DOC 多源信息融合的一个主要应用方向是目标识别，Dezert-Smarandache理论(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.在经典DSmT的融合过程基础上提出3种递归时空信息融合的方法：集中式、分布式无反馈和分布式有反馈的融合方法.当系统引入完整性约束条件时，需......
5. 《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......
6. 《改进的D-S证据理论在战场目标识别中的应用》PDF+DOC 战场目标识别中多传感器信息融合面临各种不确定冲突信息。为此，提出了一种基于权重的证据调整方法，给予证据分配不同的权重，重新修正基本概率分配函数，利用Dempster组合规则实现信息融合。通过数值验证并与其他的改进算法对比，结果更为理想，能有效的减小冲突证据的不良影响，同时具有较高的收敛速度，降低了决......
7. 《基于D-S证据理论的多传感器多特征目标识别》PDF+DOC 传统多传感器环境下的目标识别方法主要有两种：利用多传感器获得的数据进行数据融合、利用每个传感器信号的特征向量进行特征融合。但这两种方法均存在目标识别精度不高的问题。针对这一问题，本文提出了一种基于D-S证据理论两次组合规则的融合方法。该方法在提出多传感器目标识别系统模型的基础上，运用D-S证据理论对......
8. 《基于权值改进D-S理论的对空目标识别融合》PDF+DOC 针对传统证据理论证据高冲突性问题，提出了一种基于权值改进型Dempster-Shafer(DS)理论的对空目标识别方法。在研究D-S证据理论数学模型基础上，依据泛函距离空间理论，更新计算各个传感器的信度函数可靠性权值，对各个传感器的基本概率赋值函数进行修正，最后利用D-S合成公式对各个传感器进行融合......
9. 《改进的证据组合方法》PDF+DOC 针对在空中目标识别中，证据理论不能正确处理高度冲突的证据以及冲突因子度量冲突的方法存在不合理性等问题，提出了改进的证据组合方法。该方法包括冲突度量方法及证据组合规则，基于Jousselme距离的冲突度量方法通过计算证据与证据均值的距离，求出各证据间的冲突；基于Lefevre方法框架的证据组合规则定义......
10. 《基于神经网络与改进D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC 研究基于神经网络(NN)和D-S证据理论相结合对多传感器多测量周期进行数据融合的目标识别方法.采用中心式融合算法，利用神经网络对单个传感器不同周期的目标进行融合识别；利用D-S证据理论对识别信息进行全局融合，得到综合的目标识别，达到对目标识别的目的，并通过实例证明了该方法的有效性。...