D-S证据理论是对贝叶斯推理方法推广,主要是利用概率论中贝叶斯条件概率来进行的,贝叶斯条件概率需要知道先验概率。而D-S证据理论不需要知道先验概率,能够很好地表示“不确定”,被广泛用来处理不确定数据。 (对来自多传感器数据的融合处理) 适用于:信息融合、专家系统、情报分析、法律案件分析、多属性决策分析 1、D-S...
多传感器信息融合利器——D—S证据理论初探
D-S证据理论在信息融合中的应用研究
基于D- S证据理论的信息融合算法江 涛(国家数字交换系统工程技术研究中心NDSC 郑州450002)摘要 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...
基于D—S证据理论的信息融合算法
从事多传感器信息融合、故障诊断等研究刘永安等:信息融合的D-S证据理论综述627的基本可信度分配值、可信度;再根据Dempster合成规则计算所有证据联合作用下的基本可信度分配值、可信度;最后按照一定的判决规则选择可信度最大的假设作为融合结果.文献[63指出,在电子部件故障诊断领域,肛S方法作为不确定性推理算法具有独特的...
D-S证据理论信息融合在故障诊断中的应用 维普资讯 http://www.cqvip.com
基于D-S证据理论信息融合的故障诊断方法
仿真结果表明,改进后的D-S证据理论的组合准则,不仅能有效提高融合性能,而且有效地减少了多传感器在时空信息融合中的计算量。关键词信息融合;D-S证据理论;红外紫外毫米波;复合制导1引言现代战争中,随着光电干扰技术、隐身技术和反辐射导弹技术的发展,单一波段或单一制导体制的导引头受到日益严重的电子战的挑战,其固有...
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...