专利名称::基于模糊隶属函数的证据理论bpa生成方法技术领域::本发明属于信息融合范畴,涉及自动目标识别领域。背景技术::D-S证据理论能够比概率论更有效的表示和处理不确定信息,使得其在目标识别领域得到广泛应用,而正确获得基本概率指派(BPA)是应用证据理论的基础,BPA是否合理直接关系到融合结果是否合理。BPA生成总体来看...
一种在DS证据理论中基于转置BPA矩阵的管理冲突的方法.pdf,本发明公开了一种在DS证据理论中基于转置BPA矩阵的管理冲突的方法。本发明中,改进BPA测定方法:引入nrBPA测定方法,以提高准确性和信息含量。这包括基于函数的方法和基于智能算法的方法。这将帮助提高原始数据的转换,
本文针对证据理论中基于BPA的决策问题,重点研究了BPA之间的关联度表示以及BPA到概率分布转换的算法设计:分析了证据理论中命题的信度函数和似真函数构成的区间信息,提出了一种新的区间相关系数,实现对证据之间关联程度的有效度量;提出了基于信度函数和似真函数的BPA转换概率方法以及基于BPA的分布离散度的概率转换方法,上述...
基于模糊隶属函数的证据理论BPA生成方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于模糊隶属函数的证据理论BPA生成方法说明:本发明公开了一种基于模糊隶属函数的证据理论BPA生成方法,首先建立模型库的模糊模型标记,然后确定传感...专利查询请上爱企查
D-S证据理论在多传感器的数据融合中有着广泛的应用.但其中的基本概率分配多为领域专家按经验指定,存在一定的主观性,通用性不强.为解决这一问题,提出一种新的概率分配方法.新方法使用已有的样本数据构造了属性类别的正态分布描述,基于待测样本和已构造的正态曲线之间的交点生成嵌套结构的BPA函数.新方法可以有效克服主...
一种新的D-S证据理论的BPA生成方法 摘要 D-S证据理论在多传感器的数据融合中有着广泛的应用。但其中的基本概率分配多为领域专家按经验指定,存在一定的主观性,通用性不强。为解决这一问题,提出一种新的概率分配方法。新方法使用已有的样本数据构造了属性类别的正态分布描述,基于待测样本和已构造的正态曲线之间的...
1、本发明的目的在于:为了解决上述提出的问题,提供一种在ds证据理论中基于转置bpa矩阵的管理冲突的方法。 2、本发明采用的技术方案如下:一种在ds证据理论中基于转置bpa矩阵的管理冲突的方法,所述在ds证据理论中基于转置bpa矩阵的管理冲突的方法包括以下步骤: 3、s1:建立高斯分配填充函数模型,建立初始高斯bpa测定模型。
D-S证据理论的基本概率赋值(Basic Probability Assignment,BPA)是在命题的幂集上分配的,这个特点使得BPA能够比只在单子集命题上分配的概率更有效地表示和处理不确定信息,因而在信息融合和人工智能的不确定推理等领域得到了广泛应用。但是如何基于BPA做出决策依然是一个有待解决的问题,将BPA转化为概率函数进行决策是一个...