２Ｄ－Ｓ证据理论方法 ２．１基本内涵 Ｄ－Ｓ证据理论用“识别框架!”表示所感兴趣的命题集，它定义了一个集函数ｍ：２!→［０，１］满足：Ａ"!#ｍ（Ａ）＝１ ｍ（"）＝ $ & & & % & & & ’０ （１）基于模糊集合的证据理论信息融合方法 孔金生，李文艺 ＫＯＮＧＪｉｎ－ｓｈｅｎｇ，ＬＩＷｅｎ－...
本发明公开了一种基于模糊集合的证据理论智能巡检信息融合方法,它包括:步骤1,采集智能巡检中机器人获取的各个传感器信息;步骤2,利用模糊相关函数计算多传感器的相互支持度;步骤3,根据各传感器的测量数据计算出每个传感器所得数据的模糊隶属度,并用隶属度来表征各传感器提供信息的可信度;步骤4,将各传感器的支持度和可信...
一种基于证据理论和模糊集合的信息融合方法
针对证据理论应用中基本概率分配函数(mass函数)和多传感器信息融合中各传感器测量数据的可靠程度均难以确定的问题,提出了一种基于模糊集合的证据理论信息融合方法.该方法首先利用模糊理论中的相关性函数来计算多传感器的相互支持程度;然后由隶属函数得到每个传感器提供信息的可信度;再将各传感器的支持度和可信度转化成基本概...
基于模糊集合的证据理论信息融合方法 维普资讯 http://www.cqvip.com
提出了一种基于模糊集合的证据理论信息融合方法.该方法首先利用模糊理论中的相关性函数来计算多传感器的相互支持程度;然后由隶属函数得到每个传感器提供信息的可信度;再将各传感器的支持度和可信度转化成基本概率分配函数即mass函数;最后利用证据理论对多传感器信息进行融合.仿真结果表明,该方法获得的结果具有更高的精度和...
数据融合无线传感器网络针对证据理论应用中基本概率分配函数难以确定和多传感器之间相互支持程度计算绝对化的问题,提出了一种基于证据理论和模糊集合(FSB-DS)的信息融合方法.该方法首先利用相关性函数定义不确定信息的模糊支持区间和模糊支持概率,然后由隶属函数得到各个传感器提供信息的可信度,再将支持度和可信度转化为基本...
针对证据理论应用中基本概率分配函数难以确定和多传感器之间相互支持程度计算绝对化的问题,提出了一种基于证据理论和模糊集合(FSB-DS)的信息融合方法。该方法首先利用相关性函数定义不确定信息的模糊支持区间和模糊支持概率,然后由隶属函数得到各个传感器提供信息的可信度,再将支持度和可信度转化为基本概率分配函数,最后进行...
证据理论模糊集合mass函数数据融合无线传感器网络Focused on the problem that it is difficult to set up the basic probability assignment function in the evidence theory and the calculation of degree of mutual support is absolute, an information fusion method based on evidence theory and fuzzy set(FSB-...