基于改进D-S证据理论的多源空战信息博弈融合方法

多传感器系统与单传感器系统相比能够更大限度地获取被探测目标的信息量,但在空战中无人机传感器探测得到的数据在一定程度上具有欺骗性,利用博弈融合技术对多传感器数据进行融合,能够获得更加符合空战实际需要的信息。为此,研究了一种基于改进D-S(Dempster-Shafer)证据理论的多源空战信息博弈融合技术,在信息融合前采用Jousselme距离进行预处理,并利用费雪信息进行冲突数据博弈,所得策略集使空战数据更加可靠。在此基础上,根据邓熵方法对基于D-S证据理论的融合方法进行改进,与传统D-S证据理论方法相比,融合数据符合空战实际。最后对存在冲突的多源空战信息进行博弈融合仿真,仿真结果验证了该方法的可行性与优势。     

基于D-S证据理论的指纹图像分割方法

在对D-S证据理论进行简单分析之后，针对指纹图像提出了一种基于D-S证据理论的图像分割算法．该方法使用方向性和对比度两个信息分别作为两个分类器的特征，并利用模糊规则求出各分类器的基本概率分配函数，最后利用D-S证据理论的合成法则将两个分类器的结果进行融合判决．该方法具有较高的稳健性和精确度，最后给出的实验结果验证了算法的有效性．     

基于D-S证据理论的图像修复算法

图像的修复质量容易受到待修复区域边界上修复顺序的影响。针对该问题,提出一种基于D-S证据理论的图像修复算法。通过分析待修复区域像素点所在模块周围的图像特征,考虑图像修复优先级计算中纹理特征和结构特征各自所占的比重问题,采用D-S证据理论改进修复算法的优先级计算。实验结果表明,该算法能有效提高图像的修复效果。     

基于D-S证据理论的多发性硬化症病灶分割算法*

多发性硬化症是一种严重威胁中枢神经功能的疾病,对其病灶自动检测方法的研究正受到越来越多的关注.基于D-S证据理论和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出了一种融合T1和T2加权MR图像信息的多发性硬化症自动分割算法.首先运用FCM聚类算法分别分割T1和T2加权MR图像,然后利用根据D-S证据理论得到的融合两种加权图像信息...     

基于D-S理论多源信息融合的电气设备故障诊断模型

电力系统中电气设备的动作状态信息获取较为困难,希望在一次动作发生时尽可能多地获取各种信息,为故障诊断提供理论依据和技术支持.提出一种改进的证据合成方法,该方法定义一种修正证据基本可信度及加权的新规则,解决传统D-S证据理论融合中存在的悖论问题,实现冲突证据的有效融合.结合M-ELM方法,构建基于多源信息融合的电气设备故...     

D-S证据理论在指纹图像分割中的应用研究

有效的指纹分割能够提高特征提取精度和减少后续处理时间,针对这种情况,提出一种基于D-S证据理论的指纹图像分割算法。该算法首先用改进的灰度方差和均值进行初级分割,然后进行平滑;其次使用方向性和对比度两个信息分别作为两个分类器的特征,并利用模糊规则对各分类器的基本概率分配判断,最后利用D-S证据理论的合成法则将两个分类器的结果进行融合判决,实验结果验证了算法的有效性。     

基于D-S证据理论的遥感图像融合变化检测方法

基于像素级的遥感图像变化检测是利用配准后的不同时相遥感图像的原始像元灰度信息进行的变化检测,直观,易于理解,是目前应用较广泛的变化检测技术.由于现有算法无法在适应性、稳健性、准确性及时效性等方面实现性能全面占优,本文提出了一种基于D-S证据理论的融合变化检测方法,利用融合策略和规则在决策层对来自多种算法的检测结果进行综...     

基于模糊粗糙集和D-S证据理论的多源灌溉信息融合方法

针对多源灌溉信息决策过程中不确定性信息难以融合的问题,提出了一种基于模糊粗糙集和D-S证据理论相结合的决策融合方法。运用模糊粗糙集理论,建立基本概率分配函数,计算各灌溉因子与灌溉决策之间的依赖程度,构建多个融合灌溉因子对灌溉决策的识别框架;然后运用改进的D-S证据理论,进行多源灌溉信息决策层级的融合,最终解决不确定信息的表达和合成问题。应用上述方法对华北地区冬小麦土壤水分、光合速率和气孔导度等信息进行灌溉决策融合,结果显示：灌溉决策的不确定性由融合前的最高38%降至9.84%,该方法可有效地提高灌溉决策精度,降低灌溉决策的不确定性     

基于D-S证据理论的多平台协同数据融合

对D-S证据理论用于多平台协同数据融合进行了分析，提出了多平台协同数据融合的设计思想和结构，将其用于舰船类型的识别。通过MATLAB仿真，证明了多平台协同数据融合降低了识别结果的不确定性，比传统的单平台数据融合效果好，验证了这一理论在多平台协同数据融合中的有效性和正确性。     

基于加权D-S证据理论的分布式多传感器目标识别

针对分布式多传感器环境下的目标识别问题,提出了一种基于加权D-S证据理论组合规则的决策融合方法。分析了多传感器目标识别系统的信息模型,指出传感器的决策可信度由其被支持度及与目标间的距离确定。将该可信度体现为加权D-S证据理论组合规则中的证据权值,综合考虑传感器支持度及其与目标距离,给出了权值确定方法。仿真实验证明方法提高了融合效率,可较快完成识别任务。     

一种基于信息融合的多源遥感图像分类方法

基于D-S证据理论提出了一种多源遥感图像分类融合的新方法。首先通过人为选择感兴趣的分类区域，提取特征获取基本概率分配函数，将待分类的多源图像进行分类融合，从而得到最终的分类结果。试验表明，相比于K-mean分类方法，这种分类融合方法可以有效地减少分类过程中的不确定性信息，提高分类精度。     

多特征证据理论融合的视觉词典构建

现有的视觉词典构建方法一般是将多个特征构成整个向量并通过聚类形成视觉词典,这种方法在视觉聚类的过程中只考虑了特征的整体相似性而忽略了不同特征对构建视觉词典的影响。提出了一种基于Dempster-Shafer（D-S）证据理论的多特征融合的视觉词典构建方法。该方法应用证据理论融合不同特征的视觉相似性,构造出更加精确的视觉词典。在证据理论的基础上,使用两种特征实现了对视觉词典的再分,使得相似的特征更好地集中在一类中。与传统视觉词典构建方法相比,本文方法获得了更好的结果。应用以上视觉词典构造方法并将之应用于分类实验,在支持向量机与朴素贝叶斯分类器上取得的分类实验结果表明,应用本文方法构建的视觉词典能有效提高视觉词典的精确度,分类效果得到了很大的提高。     

一种基于证据理论的数据融合新算法研究

从决策级层次出发,给出一种新的基于证据理论的多传感数据融合算法.从传感器的重要度和各证据的可信度两方面综合考虑对融合结果的影响,并根据传感网络的实际应用情况给出了反映传感器重要度及证据可信度的融合系数,引入未知项,使新的算法能更好地实现多传感器的数据融合.通过举例与分析表明新算法能较好地解决证据冲突引起的失效问题.     

基于D-S证据理论的融合图像隐写分析

提出一种基于证据权的D-S证据理论的图像隐写分析方法,首先在空域,离散余弦变换（DOT）域和离散小波变换（DWT）域分别提取图像特征并各自进行预分类;然后对各域分类结果进行基本概率分配并进行证据权修正。利用D—S组合规则计算融合概率分配函数,形成最终的决策级融合分类结果．针对典型的隐写方法（如F5,JPHide,Jstego和YASS算法）进行检测,仿真结果显示,所提出的方法能显著提高单分类器的性能．     

基于D-S证据理论的掌纹识别

研究了掌纹识别问题,对掌纹图像特征提取、多特征的融合技术作了一定程度的探讨。采用数学形态学方法提取掌纹线特征;基于Gabor滤波器描述掌纹图像的纹理特征。利用掌纹的线特征和纹理特征两个信息分别作两个分类器的特征,利用模糊规则求出各分类器的基本概率分配函数,最后利用D-S证据理论的合成法则对两个分类器的结果进行融合判决。实验结果表明,这种方法是有效的,可行的。     

基于图论Isoperimetric算法的岩心图像分割

基于图论的图像分割算法是当前图像分割领域研究的热点,其中归一化分割（Ncut）是一种典型的图论分割算法。但Ncut分割的速度慢,分割结果容易受图像的噪声和虚假边缘的影响,难以应用到实际。为此,提出一种基于图论的等周（Isoperimetric）改进分割算法。该算法使用解线性方程的方法代替解特征向量的方法、用4-邻接的方法代替全连接,避免了复杂的空间滤波。该算法运用到岩心图像分割中,提高了分割的效率,取得了较好的分割效果。     

改进的一种图论分割方法在舌像分割中的应用

由于人舌体的特殊性质,从舌像中直接分割舌体时常存在过分割和过合并现象。针对舌像特点提出了一种结合图论分割和多分辨率分割的图像分割算法,用一种图论分割算法让舌像在两种分辨率下分别进行分割,根据两种分割的结果把它们进行交或者并处理,从而有效地分割出舌体。实验结果表明这种方法能够有效避免直接使用图论分割时出现分割过度或者欠分割的情况。     

基于模糊理论的图像分割方法

在图像信息隐藏研究领域,图像分割技术得到了广泛的应用.常用分割技术主观性较强,对图像的分割不够精确,利用模糊理论对图像进行分割可以有效解决这一问题.首先构造了图像的局部方差矩阵,然后根据模糊理论定义了平滑区、纹理区和边沿区3个模糊集,随后选取了适当的隶属函数并确定了其相关参数,科学、客观的确定了图像的分割阈值,进而实现了对图像的精确分割,最后通过实验数据验证了算法的有效性.     

基于包容性检验和证据理论的短期负荷预测

为了提高短期负荷的预测精度,提出一种包容性检验和证据理论的短期负荷组合预测模型(ET-DS).分别采用多个单一模型对短期负荷进行预测,采用包容性检验选择最合适的单一模型,利用证据理论获取单一模型的权值,实现短期负荷的组合预测,并采用短期负荷数据对模型性能进行仿真测试.仿真结果表明,相对单一模型及其它组合模型,ET-DS组合模型更加准确刻画了短期负荷变化趋势,提高了短期负荷预测精度,预测结果可为电力规划提供有价值参考意见.