利用经典Dempster组合规则容易易产生悖论,存在几种典型的悖论情况: ①常规冲突问题:当多个证据的基本信任分配函数存在强烈的冲突时,融合后会产生的结果是明显不合理的,甚至不能使用合成规则进行合成(完全冲突,即 K=1)。 ②一票否决问题:如果存在一条证据的某一命题的基本信任分配为 0 的情况时,则不管其它证据的该命...
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简介:【数据融合】基于DS证据理论实现数据融合附matlab代码 1 简介 将多传感器信息融合技术引用到军事领域,介绍了基于 D-S 证据理论的多传感器多个测量周期的信息融合(时空信息融合)的方法,并将该方法应用于多个雷达的信息融合。模拟实验结果表明,与单个传感器相比,基于 D-S 证据理论的多传感器时空信息融合的结果具有较...
DS证据理论是一种用于处理不确定性和不完全性信息的理论框架。它通过将每个传感器的观测数据视为一个基本概率分配函数(BPAF),然后利用组合规则将多个BPAF进行合并,从而得到一个综合的决策结果。DS证据理论具有以下优点:能够处理不同传感器之间的信息冗余和互补;能够处理不确定性和不完全性信息;能够有效地融合不同类型的...
DS证据理论是一种基于概率的推理方法,它通过组合不同证据的基本概率分配(BPA)来得出结论。该理论能够处理不确定性和不完全性信息,具有灵活的模型结构和强大的推理能力。在多传感器数据融合中,DS证据理论能够将来自不同传感器的数据信息进行综合分析,提高决策的准确性和可靠性。 三、多传感器数据融合算法研究 基于DS证据...
已广泛应用于各种数据融合系统中 本文对基于Ds方法的融合模 型、Ds方法的算法实现,以及Ds方法的拓展等方面,进行了比较全面的论述最后从数据融合角度对Ds方法进行了 简要的述评,并指出将Ds方法与其它相关理论进行有机的结合是其主要发展趋势之一 关键词: 数据融合;DS方法;不确定性推理 中国分类号: ...
Keywords: 数据融合,DS方法,不确定性推理 Full-Text Cite this paper Add to My Lib Abstract: DS方法作为一种重要的融合方法,已广泛应用于各种数据融合系统中.本文对基于DS方法的融合模型、DS方法的算法实现,以及DS方法的拓展等方面,进行了比较全面的论述.最后从数据融合角度对DS方法进行了简要的述评,并指出...
DS证据理论分配融合权重 ds证据理论数据融合,1.课题背景及研究的目的和意义1.1课题背景证据理论源于20世纪60年代美国哈弗大学的数学家A.P.Dempster利用上、下概率来解决多值映射问题方面的研究工作。后来他的学生G.Shafer对证据理论引入了信任函数和似然函数的概念,形成
DS证据理论是一种基于概率论和集合论的推理方法,用于处理不确定性和不完全性信息。该理论通过将每个命题的信任度分配给一个或多个基本事件集(mass function),来描述对命题的信任程度。在多传感器数据融合中,DS证据理论可以有效地融合来自不同传感器的数据信息,提高数据的可靠性和准确性。 三、基于DS证据理论的多传感...
该理论基于概率论和信念函数,具有强大的数据处理能力。 在DS证据理论中,每个传感器或数据源都被视为一个独立的证据,它们提供的信息被视为一个假设空间中的不同假设的概率分布。通过将这些概率分布进行组合,可以得到一个综合的假设概率分布,这就是我们所需的融合结果。 三、多传感器数据融合算法 基于DS证据理论的多...