由D-S证据理论的基本概念和组合规则进行解析 可以看出虽然在W1,W2目击中,peter和mary都为0.99,但是存在严重的冲突,造成合成之后的Bel函数值为0,这显然与实际情况不合,更极端的情况如果W1中m{peter)=1,W2中m{Mary}=1,则归一化因子K=0,D-S组合规则无法进行 (二)难以辨识模糊程度 由于证据理论中的证据模糊主要...
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高的准确度和可信度。 编辑 编辑 2 部分代码 function DS_out(Result,ec1,ec2)%功能:由Result结果和ec1 ec2做出判断 [nx,mx]=size(Result);if 1~=nx disp('Result应为行向量'); return;end[data,index]=sort(Resul...
核心: Dempster合成规则——将多个主体(可以是不同的人的预测、不同的传感器的数据、不同的分类器的输出结果等等)相融合 不知道为什么);满足比Bayes概率理论更弱的条件,即 “不必满足概率可加性” 2、可以融合多种数据和知识(正如核心中所述) 还没有理解感受到)。 缺点: 1、证据必须是独立的 2、证据合成规则...
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题的基本信任分配值是多少,融合结果都将为 0,这体现了证据理论的...
【信息融合】基于BP神经网络和DS 证据理论实现不确定性信息融合问题附matlab代码,1内容介绍针对多传感器信息融合的基本可信度分配在实际应用中难以解决的问题,提出了一种基于D-S证据理论与BP网络相结合的多传感器信息融合的改进方法.该方法充分发挥BP神经网络自学习,自适应
ds证据理论数据融合python代码ds证据理论分配权重 简单理解D-S证据理论前言一、D-S证据理论基础1.识别框架2.基本信任分配函数二、D-S证据理论证据合成计算1.Dempster合成规则2.计算实例3. 合成计算中存在的问题总结 前言证据理论是由著名学者 Dempster 与 Shafer 建立起来的,因此又称为D-S证据理论。它主要是把命题...