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。荀瑞新现代计算机:上下旬...
3. D-S证据理论在空中目标识别中的应用现状: 目前,D-S证据理论在空中目标识别中的应用主要集中在以下几个方面: 3.1 传感器数据融合: 空中目标识别中常常需要通过多个传感器获取目标信息,例如红外传感器、雷达等。D-S证据理论可以对不同传感器获取的信息进行融合,提高目标识别的准确性和鲁棒性。 3.2 不确定性推理: ...
D_S证据理论数据融合方法在目标识别中的应用
摘要 D-S证据组合理论已经成为不确定性推理的一种重要方法,基于该理论的多传感器决策层数据融合已得到广泛应用.介绍了D-S证据理论及其有关概念和D-S合成法则,阐述了基于D-S证据组合理论的数据融合一般步骤及决策层判决方法,运用D-S证据理... 关键...
利用多平台 协同数据融 合系统的优势,解决了单一平台获取目标信息上的不足.对各平台传感器获取信息 采用证据加权 的方法,以获得较好的传感器可信度基本概率赋值,提高D—S证据理论在多传感 器目标识别上的 准确性.实验证明了方法的正确性和有效性. 关键词:证据理论;平台协同;加权证据;数据融合 中图分类号:0213.2...
D—S证据理论在目标识别中的应用 分析了D—s证据理论用于多传感器数据融合的基本概念和理论,构造了一种融合结构。该结构通过预处理先对单一传感器在时域上融合,再对预处理后的数据进行多传感器数据融... 马健,许蕴山 - 《电子工程》 被引量: 12发表: 2009年 ...
D—S证据理论在目标特征数据分析中的应用
D-S证据理论方法在目标识别中的应用 维普资讯 http://www.cqvip.com
而信息处理过程中很多信息是不确定的,D-S算法就是对不确定信息处理的一个理论工具,是用于对不确实信息做智能处理和数据融合典型方法。下面列举一些应用范围:法律案件分析,模式识别,风险分析,图像处理,目标识别等; 好啦,相信大家已经大概对D-S理论实际应用和重要性有了一定认识,所以下面对其进行基本的一些概念,背景进...
于各种数据融合系统中。文章详细阐述了D-S证据理论的证据组合原理;针对D-S证据理 论的不足,介绍了一种改进的证据组合方法;通过实例证明,该改进方法能够用于组合冲突 比较大的多个证据,并提高融合的性能和可靠性。 关键词:D-S证据1理论;数据融合;证据组合 1 引言 D-S证据理论又称D-S数据理论或信任函数...