1.一种基于D-S证据理论的特征融合识别方法,其特征在于,包括: 对训练样本图像和测试图像进行几何归一化,对图像进行γ校正,对图像进行差分高斯滤波,对图像进行对比度均衡化; 提取所述训练样本图像和所述测试图像的不变矩特征,并根据所述不变矩特征建立不变矩特征基本概率分配函数; 提取所述训练样本图像和所述测试图...
摘要 针对D-S证据理论对于高冲突证据融合失效的问题,基于证据加权平均处理的方法,对D-S算法进行了改进。提出了一种新的相似度函数来表示证据的相似度,并通过归一化处理得到证据的支持度,对证据进行预处理,再采用Dempster规则融合证据。通过数值验证并与其他的改进算法对比,结果更为理想,它能有效地减小伪证据的不良影响...
提出了一种基于D-S证据理论的多类支持向量机融合方法.首先构造多个多类支持向量 机分类器,然后采用一种新的基于成对类别概率的基本概率赋值方法,应用D-S证据理论将它们融合.仿真结 果验证了该方法可以得到更高、更稳定的识别率. 关键词:信息融合;支持向量机;D-S证据理论;基本概率赋值 中图分类号:O235;TN957 ...
基于D-S证据理论的多类支持向量机融合方法
D-S证据理论中冲突证据融合新方法
基于D-S证据理论的脆弱性态势数据融合方法研究
D-S 证据理论中冲突证据融合新方法 杨国宁 冯秀芳 【摘要】摘要:针对经典 D-S 证据理论(Dempster-Shafer Theory)在合成高 度冲突证据时得到与直观结果相悖的问题,提出一种新的冲突证据融合方法。 该方法综合了修改原始证据源和改进 Dempster 合成规则两类方法的优点,通 过引入冲突因子和证据间一致性系数等概念定义...
一,D-S证据理论由于其较好的性能而应用广泛。论文首先讨论了D-S证据理论的基本概念 及基于它进行数据融合的基本合成规则。然后,通过计算机仿真对比得出其相对于单传感器 检测的优势。最后,针对本地信噪比差的传感器会对检测结果造成很大的不良影响这一问题, 提出了一种基于各传感器本地信噪比的改进的D-S方法。经过仿真...
基于D-S证据理论信息融合的故障诊断方法
在不同的服务器上配置Filebeat 以及logstash 对日志文件进行采集，利用日志中蕴含的用户稳定的行为信息分，抽取出用户兴趣性、行为性以及倾向性的三个维度的标签，主要方法为经过D-S 证据体算法对采集的异构数据文件进行融合生成了用户画像里兴趣性、倾向性和行为性三个维度的标签值，为融合日志文件获取用户的消费习惯...