《D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用》PDF+DOC
作者:黄瑛,陶云刚,周洁敏,苏登军
单位:南京航空航天大学
出版:《南京航空航天大学学报》1999年第02期
页数:6页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFNJHK902.0100
DOC编号:DOCNJHK902.0109
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《D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用》PDF+DOC1999年第Z1期 黄瑛,陶云刚,周洁敏
《推广的多传感器数据融合算法》PDF+DOC1997年第10期 唐雪梅,刘波
《D-S证据理论及其改进算法研究》PDF+DOC2010年第10期 曾元鉴
《基于D-S证据理论的多特征数据融合算法》PDF+DOC2010年第07期 宋建勋,张进,吴钦章
《数据融合技术中Dempster-Shafer证据理论的应用》PDF+DOC2009年第16期 郭涛,李龙飘,费庆国,高鹏
《基于参数估计的多传感器数据融合算法研究》PDF+DOC2007年第01期 廖惜春,丘敏,麦汉荣
《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+DOC2007年第02期 黄志彦,张柏书,于开山,刘世仁
《基于D-S证据理论的传感器网络数据融合算法》PDF+DOC2006年第07期 宿陆,李全龙,徐晓飞,过晓春
《基于参数估计的数据融合算法研究》PDF+DOC2006年第10期 廖惜春,丘敏,麦汉荣
《基于神经网络的数据融合算法在管道缺陷损伤识别上的应用》PDF+DOC2013年第11期 王庆红,车威威,王子文
近年来,许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法,最常用的算法是贝叶斯决策检验法,国际上已提出将证据理论用于数据融合,但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Dempster-Shafer方法是对Bayes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知及精确反映证据收集过程等方面显示了很大的灵活性。文中阐述了D-S证据理论的数学性质,给出了可信度公理及D-S综合规则,并进行了计算机仿真实验,实验结果说明这种判决方法非常实用,用于数据融合算法非常有效
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