基于D-S证据理论的多传感器数据融合 摘要:D-S" title="D-S">D-S证据理论可以有效地处理不确定信息,是有效的数据融合" title="数据融合">数据融合方法之一,但在证据高度冲突时,其归一化过程会产生有悖常理的结果。针对这个问题,国内外的学者提出了许多不同的改进方法,基本上可分为两类:修改组合规则和修改融合...
系统常见的决策方法有哪3种?相关知识点: 试题来源: 解析 答:DS证据理论合成规则具有以下基本性质:(1)交换性;(2)结合率;(3) 极化性;(4)鲁棒性。(4分) 常见决策方法:(1)基于信任函数的决策;(2)基于基本概率赋值的决策; (3)基 于最小风险的决策。(6分)反馈 收藏 ...
基于DS证据理论的数据融合系统常见的决策方法有哪3种?相关知识点: 试题来源: 解析 答:DS证据理论合成规那么具有以下根本性质:〔1〕交换性;〔2〕结合率;〔3〕极化性;〔4〕鲁棒性。〔4分〕 常见决策方法:〔1〕基于信任函数的决策;〔2〕基于根本概率赋值的决策;〔3〕基于最小风险的决策。〔6分〕反馈 收藏 ...
核心: Dempster合成规则——将多个主体(可以是不同的人的预测、不同的传感器的数据、不同的分类器的输出结果等等)相融合 不知道为什么);满足比Bayes概率理论更弱的条件,即 “不必满足概率可加性” 2、可以融合多种数据和知识(正如核心中所述) 还没有理解感受到)。 缺点: 1、证据必须是独立的 2、证据合成规则...
在众多数据融合算法中,基于DS(Dempster-Shafer)证据理论的数据融合算法因其独特的推理机制和良好的适用性,受到了广泛关注。本文将深入探讨基于DS证据理论的多传感器数据融合算法的研究与应用。 二、DS证据理论概述 DS证据理论是一种基于概率的推理方法,它通过组合不同证据的基本概率分配(BPA)来得出结论。该理论能够处理...
得出 D-S 证据理论中两传感器对各待诊断元件的信度函数分配,再利用D-S 联合规则得到融合后的信度函数分配,从而确定故障元件,并通过单传感器诊断结果与融合诊断结果比较,说明多传感器融合的优越性 关键词: D-S 证据理论;信度函数;数据融合;故障诊断中图分类号: TP1 ;TP274 文献标识码: A 文章编号: 0372-2112(...
证据理论度函数融合子集焦元 基于D-S证据理论的数据融合1D-S证据理论概述...12D-S证据理论的合成...
三、多传感器数据融合算法 基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包含以下几个步骤: 1.数据预处理:对各个传感器的数据进行清洗、转换和标准化处理,以便进行后续的融合处理。 2.特征提取:从预处理后的数据中提取出有用的特征信息,这些特征信息将被用于后续的假设空间构建。 3.假设空间构建:根据提取的特征信息,构建...
通过证据理论融合判决,认为最终一致性判决结果m1-m2为0.663 65,大于预设门限值,因此决策判别该曲线变化趋势是一致的。 4 结论 本文针对遥测时序数据判读复杂问题,提出了一种基于数据相关性分析的数据一致性自动判决方法。比较研究了3种相关系数,并通过构建Pearson相关系数、Spearman相关系数、Kendall相关系数等途径,对多次...
证据理论数据融合介绍了D-S证据理论基本原理,并在此基础上以某型号航空发动机为对象,建立了基于证据理论多传感器数据融合的发动机故障诊断系统,具体步骤为:确定故障空间→构造识别框架→确定故障征兆空间→选择证据体→确定出各证据的基本可信度分配→分别计算各证据的信度函数和似真度函数→信度函数的合成→制订诊断决策...