证据理论与神经网络的结合 基于数据的 Markovian 与 Dirichlet 混合方法实现对证据理论质函数的赋值。 三、理论+实践过程: 设m1和m2是由两个独立的证据源(传感器)导出的基本概率分配函数,Bel1和Bel2为识别框架 θ 上的信任度函数,则Dempster组合规则可以计算这两个证据共同作用产生的反映融合信息的新的基本概率分配函...
别称:证据理论、Dempster-Shafer理论、DS理论。 优点:简单理解,我们通过实验获取数据比理论推导要更直观更容易一些,而证据理论的核心——Dempster合成规则,能综合不同专家或者数据源的知识或者数据,这就使得证据理论在专家系统、信息融合等领域中得到了广泛应用。 局限性: 证据/数据必须是独立的,而这有时不易满足; 证...
Shafer在Dempster研究的基础上提出了证据理论,把Dempster合成规则推广到更为一般的情况,并与1976年出版《证据的数学理论》,这一著作的出版标志着证据理论真正的诞生,为了纪念两位学者对证据理论所做的贡献,人们把证据理论称为Dempster-Shafer证据理论(D-S证据理论)。 自从证据理论诞生以来,在将近四十年的发展中,很多学者...
最近在看百度Apollo的传感器融合部分代码的时候,里面提及了Dempster–Shafer theory,这个理论是决策学领域比较重要的理论。使用这个理论,可以对自动驾驶车中传感器数据进行融合。目前传感器采集到的数据都是带有噪声的,比如LiDAR采集的点云的内部噪声有收集的距离误差、intensity校准、时间对齐,点云外部噪声比如定位误差和运动...
证据理论，又称Dempster-Shafer理论或DS理论，是一种直观理解的理论。我们通过实验获取数据，比理论推导更直观、容易。DS理论的核心是Dempster合成规则，它能够综合不同专家或数据源的知识和数据，广泛应用于专家系统和信息融合等领域。然而，证据理论也有其局限性。首先，证据或数据必须独立，但这在实际应用中...
dempster-shafer theory: 别称:证据理论、Dempster-Shafer理论、DS理论。 优点:简单理解,我们通过实验获取数据比理论推导要更直观更容易一些,而证据理论的核心——Dempster合成规则,能综合不同专家或者数据源的知识或者数据,这就使得证据理论在专家系统、信息融合等领域中得到了广泛应用。 局限性: 证据/数据必须是独立的...
信息融合理论，如Dempster–Shafer理论，在自动驾驶领域扮演着重要角色，尤其在传感器数据融合中。自动驾驶车辆在行驶过程中，各种传感器如LiDAR、雷达和摄像头采集的数据可能带有噪声和不确定性。例如，LiDAR点云的内部和外部噪声，雷达的横向速度和标定误差，以及相机的occlusion、逆光和低光问题。为了做出准确...
提出了一种基于Dempster-Shafer's理论和模糊Kohonen神经网络分类融合的方法。该方法融合了非监督神经网络模型和在Dempster-Shafer证据理论框架中使用邻域信息的思想,即当一个待识别模式的每个邻域被划分为支持识别框架中某一类的一个证据体时,该证据体支持关于该模式隶属关系的某一假设。
采用异步传感器到全局融合策略,以便在高级融合架构内立即处理传感器数据,为驾驶辅助系统提供关于车辆环境的最新信息。跟踪到跟踪的融合算法被独特应用于动态状态融合,其中信息矩阵融合算法产生了与低级中心卡尔曼滤波器方法可比拟的结果。一个基于Dempster-Shafer证据理论的新方法用于融合对象的存在概率,考虑了在融合过程中各个...