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自动化数据处理、检测判决、推理决策要求对多种传感器和不同信息源进行有效集成.但由于环境的扰动、传感器的局限以及人为的干预,信源信息一般具有较强的不确定性、不完备性、冲突性,集中表现为证据的冲突,有必要对冲突证据的推理与决策进行研究.为解决证据理论不能有效融合冲突证据的问题,提出一种新的不确定性度量方法.首先,对现有的基于信息熵和区间距离的不确定性度量公式进行深入分析,总结现有方法的缺陷并进行相关证明;其次,基于定积分定义新的区间距离度量公式,并对公式的合理性进行证明;然后,基于所提出的区间距离公式给出新的不确定性度量方法,利用改进的不确定性度量方法给出冲突证据组合规则及算法流程;最后,通过算例分析验证改进算法的有效性和可行性. 相似文献
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为识别和提取红外图像中的有用信息,红外系统常采用各种算法处理采集到的数据。随着红外技术的不断发展,与红外相关的图像处理算法层出不穷。除了常规的图像处理算法外,为了提高人眼对红外图像的识别率,伪彩色编码技术也常被使用。为了便于在实际应用选取最佳的红外图像处理算法,基于FPGA设计了红外图像处理算法的测试系统,该系统能集成与红外相关的常见图像处理算法和实时添加的自定义图像处理算法,并利用显示终端对红外图像数据进行实时验证,通过对彩虹编码、热金属编码与图像锐化算法的测试试验,表明了该测试系统的实用性。 相似文献
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BF-TOPSIS算法结合置信方程和TOPSIS算法,能够有效处理多属性决策问题。加权BF-TOPSIS(WBFTOPSIS)算法是对BF-TOPSIS算法的有效推广,保留了BF-TOPSIS算法的优越性。文章首先对BF-TOPSIS算法的归一化问题进行详细推理分析,并给出BBAs构造的一种新的证明。通过分析BF-TOPSIS算法BBAs构造的实际意义,提出WBF-TOPSIS算法,并给出加权系数的最优化表达式。BF-TOPSIS算法是WBF-TOPSIS算法的一种特殊情况。相比于BF-TOPSIS算法,WBF-TOPSIS算法能够做出更优的决策结果;最后算例分析验证了所提算法处理多属性决策问题的优越性性。 相似文献
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