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荀瑞新 《电脑与微电子技术》2011,(20):20-22
为解决空中目标识别问题.引入特征值这一概念。Dempster—Shafer证据理论是不确定推理的重要方法.通过Dempster合成规则将不确定性信息进行重新分布,将来自测量分系统的目标特征值.通过D—S证据理论进行融合,应用于目标识别。实验结果表明该方法误判率低、分类精度高,能较好地实现空中目标的分类。 相似文献
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张居晓 《计算机光盘软件与应用》2010,(2):4-5
多传感器信息融合广泛应用于自动目标识别、战场监视、机器人、工业过程控制、遥感、图象处理、模式识别等领域。采用信任函数作为度量的证据理论可处理由不知道所引起的不确定性。本文对信息融合技术的概念以及重要融合方法进行初探。 相似文献
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D-S证据理论是决策融合领域研究较多的一种有效方法。然而,如何根据实际情况构造D—S证据理论中的基本概率赋值函数是必须面对的一个重要课题。本文提出了一种基于多类支持向量机和D—S证据理论的决策融合算法,将多类支持向量机作为局部判决器,构造了相应的基本概率赋值函数,然后用D—S证据理论对各初步判决结果进行融合,得出对目标的最终识别结论。最后与投票表决法对比,做出仿真,并进行分析,验证了算法的合理性和有效性。 相似文献
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基于D2S 证据理论的移动机器人
多传感器信息融合方法研究与应用 总被引:4,自引:0,他引:4
针对全自主式移动机器人,以首届CCTV全国机器人电视大赛为背景,提出了通过D-S证据理论和模糊集合理论相结合的方法,对多传感器信息进行融合,较好地解决了机器人在复杂环境下运动的多传感器信息融合问题,实现了移动机器人的准确定位。 相似文献
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近年来,信息融合技术已经成为全球的研究热点之一,而D—S证据理论以其在不确定性的表示、测量和组合方面的优势而受到重视。本文较系统地介绍了基于D—S证据理论的信息融合算法.分析了解决D—S理论证据冲突方法的特点。 相似文献
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基于预处理模式的D-S证据理论改进方法 总被引:2,自引:0,他引:2
D-S证据理论是决策融合的主要方法之一,但典型的D-S理论不大适应高冲突证据组合.本文提出一种基于预处理模式的方法,在利用Dempster组合规则进行证据组合之前,将冲突焦元的基本概率赋值部分转移到焦元并集,采用证据之间的冲突额度来确定证据组合顺序.由于该方法将冲突化解为不确定的知识表示,可以处理冲突证据的组合问题. 相似文献
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针对现有D-S证据理论算法在信息融合应用中缺乏系统性的问题,提出了一种基于D-S证据理论的层次式融合算法。该算法模型采用多维属性信息的分域、层次融合方式,利用初始信息确定高层融合所需的概率分布的近似算法对数据进行融合处理,并对于可能存在的证据冲突问题,给出了算法的修正。仿真结果表明,该算法收敛速度快,准确度高,在低虚警率下具有较好的检测率。 相似文献
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为解决空中目标识别问题,引入特征值这一概念。Dempster-Shafer证据理论是不确定推理的重要方法,通过Dempster合成规则将不确定性信息进行重新分布,将来自测量分系统的目标特征值,通过D-S证据理论进行融合,应用于目标识别。实验结果表明该方法误判率低、分类精度高,能较好地实现空中目标的分类。 相似文献
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针对机载光电传感器获得的图像信息的不确定性与模糊性,提出利用D-S证据理论对多图像传感器信息进行融合处理的方法.首先对各图像传感器获得的同一场景图像分别进行预处理,然后对预处理后的图像提取其矩特征,通过与目标图像数据库中图像特征的对比分析,利用灰色系统理论方法获取各传感器的基本概率赋值,最后根据D-S证据理论的组合规则与决策规则获得多图像传感器的融合识别结果.仿真结果表明该方法能提高目标识别的准确度,降低传感器获取的信息的不确定性. 相似文献
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多传感器系统与单传感器系统相比能够更大限度地获取被探测目标的信息量,但在空战中无人机传感器探测得到的数据在一定程度上具有欺骗性,利用博弈融合技术对多传感器数据进行融合,能够获得更加符合空战实际需要的信息。为此,研究了一种基于改进D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多源空战信息博弈融合技术,在信息融合前采用Jousselme距离进行预处理,并利用费雪信息进行冲突数据博弈,所得策略集使空战数据更加可靠。在此基础上,根据邓熵方法对基于D-S证据理论的融合方法进行改进,与传统D-S证据理论方法相比,融合数据符合空战实际。最后对存在冲突的多源空战信息进行博弈融合仿真,仿真结果验证了该方法的可行性与优势。 相似文献
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D-S证据理论的改进算法在时-空信息融合中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
研究基于D—S证据理论的时-空信息融合,即多传感器多测量周期的信息融合,给出了三种时-空信息融合的方法:集中式、分布式无反馈和有反馈的融合算法。采用这些传统的时-空信息融合方法时,最终的融合结果会产生概率分配过分集中的现象,而且证据冲突时还会产生有悖常理的结果。本文在传统证据理论的合成公式的基础上给出了一个有效的合成规则,并由此提出了改进的融合方法。证据冲突的概率按照各个命题的平均支持程度加权进行分配,从而提高了融合结果的可靠性与合理性。 相似文献
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提出了一种新的冲突证据合成方法;信息融合中证据源的可靠性可能不同,直接利用传统的合成方法可能得到与实际相悖的结果;新方法通过贴近度表示证据间相关程度,证据贴近度的值可以判断证据的冲突程度,进一步通过相关算法转化贴近度为反映证据重要程度的证据权值,根据权值对原始的基本概率赋值函数进行重新分配,降低冲突证据的重要性,再通过改进的合成公式,对重新概率分配的证据进行合成,得到合成结果;仿真实验表明,新方法能客观反映证据重要程度,在正常与冲突证据情况下都能很好地得到合成结果,与其它方法相比,具有更好的适用性、可靠性和较快的收敛速度。 相似文献