基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包括以下步骤: 1.数据预处理:对来自不同传感器的原始数据进行预处理,包括去噪、滤波、特征提取等操作,以提高数据的可靠性和准确性。 2.构建基本概率分配函数:根据预处理后的数据,为每个传感器构建一个基本概率分配函数(BPAF),表示该传感器对不同决策的支持程度。 3.组合基本...
(一)无法解决证据冲突严重和完全冲突的情况 该识别框架为{Peter,Paul,Mary},基本概率分配函数为m{Peter},m{Paul},m{Mary} 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...
基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包含以下几个步骤: 1.数据预处理:对各个传感器的数据进行清洗、转换和标准化处理,以便进行后续的融合处理。 2.特征提取:从预处理后的数据中提取出有用的特征信息,这些特征信息将被用于后续的假设空间构建。 3.假设空间构建:根据提取的特征信息,构建一个假设空间,每个假设对应...
证据理论最早由Dempster提出主要用来解决不确定性问题的主要工具,后来被Shafer改进,现在被称为D-S证据理论。D-S证据理论的突出优势就是能够刻画信息的不确定性和未知性,该理论试图用一个概率范围而不是单一的概率值去模拟不确定性。 问题引入 通过一个小例子来学习D-S证据理论。 设有规则: 如果一个人流鼻涕那么他...
江苏南京 210094;3. 辽宁省通信网络与信息处理重点实验室,辽宁大连 116622) 摘 要:本文针对 DS 证据理论在证据高度冲突的情况下无法获得正确的诊断结果问题,提出了一种基于改进 DS 证据理论的协同故障诊断决策融合算法,该算法将贴近度与 DS 证据理论算法相结合,根据诊断信息重要性分配权重,在减少冲突信息的同时保留...
1.算法原理 基于DS证据理论的多传感器数据融合算法主要包括以下步骤:首先,对来自不同传感器的数据进行预处理,提取出有用的信息;然后,利用DS证据理论将不同传感器的数据进行融合,形成综合的决策结果;最后,根据决策结果进行后续处理,如目标跟踪、态势评估等。 2.算法特点 (1)多源信息融合:基于DS证据理论的多传感器数据融...
< 基于扩展DS证据融合算法的网络异常入侵检测研究搜索 山东大学硕士学位论文基于扩展D-S证据融合算法的网络异常入侵检测研究姓名: 赵鹏申请学位级别: 硕士专业: 计算机应用技术指导教师: 张华忠20080405 阅读原文 下载APP
具体研究内容如下:1.对现有DS证据理论进行分析,并提出改进的方法,包括算法优化和先验知识的获取和利用等。2.开发基于改进DS证据理论的多传感器数据融合算法,并与传统的融合算法进行对比。3.对所提出的改进算法进行实验验证,测试其性能和有效性。预期成果:1.改进DS证据理论的算法模型,包括优化算法和先验知识的建立和...
DS证据理论在数据融合中的应用及改进 基于调和贴近度和DS证据理论相结合的故障诊断决策融合方法 一种基于DS证据理论的滚动轴承故障诊断方法 改进D-S证据理论的决策融合算法研究及应用 多传感器数据融合中DS证据理论算法的改进与应用 一种基于条件证据理论的信息融合故障诊断方法 基于贝叶斯网络和DS证据理论的电网故障诊断模...
本论文以教育部国防基础科研某项目为背景, 主要研究多传感器数据融合中D S 证据理论算法。 内容安排如下:①系统组成在对系统整体结构分析的基础上, 针对电子侦查、 分布式干扰等关键技术进行系统阐述, 引出本文的主要研究对象, 即多传感器数据融合。 对系统节点的软硬件进行分析设计。②基于权值分配和基于矩阵分析的...