| 基于动态聚类和合理性差别的证据理论改进算法 |
| |
| 引用本文： | 王利华,罗景青,李俊武.基于动态聚类和合理性差别的证据理论改进算法[J].现代雷达,2014,36(10). |
| |
| 作者姓名： | 王利华 罗景青 李俊武 |
| |
| 作者单位： | 1. 中国洛阳电子装备试验中心,河南洛阳,471032
2. 电子工程学院505教研室,合肥,230037 |
| |
| 摘 要： | 针对证据高度冲突时利用DS证据理论直接进行融合会得出不合理结果的问题,文中提出了一种新的证据融合方法.首先,利用动态聚类对证据进行分类,将含证据最多的类称为主类,其余类称为旁类.当旁类的证据个数与总的证据个数的比值小于或等于设定的阈值时,认为上述证据不合理并删除;当比值大于这一阈值时,则保留该旁类中的证据.然后,提出基于重心距离的方法确定剩余证据的可信度,求出期望证据,最后对其迭代融合.计算机仿真结果验证了该方法的有效性.
|
| 关 键 词： | 证据理论 动态聚类 合理性判别 期望证据 |
An Improved Algorithm of Evidence Based on Dynamic Clustering and Rationality Discriminant |
| |
| WANG Lihua,LUO Jingqing,LI Junwu.An Improved Algorithm of Evidence Based on Dynamic Clustering and Rationality Discriminant[J].Modern Radar,2014,36(10). |
| |
| Authors: | WANG Lihua LUO Jingqing LI Junwu |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | evidence theory dynamic cluster evidence rationality expectation evidence |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ |
|
