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D-S证据理论在目标识别中的应用 总被引:10,自引:0,他引:10
根据地面目标运动引起的地震动信号的特征信息,应用多传感器信息融合的方法将目标正确分类。首先根据地震动信号在频域和时频域的多种特征,应用BP神经网络模式识别法,将地面车辆目标分为轮式车、轻型履带式车和重型履带式车。设计了一种以神经网络正确识别率作为基本概率赋值的方法,并应用D-S证据理论进行识别信息融合,训练样本和识别样本分别取自外场实验所获得真实有效的数据,通过对识别信息融合,以较高的可信度得到与识别样本相一致的识别结果,这表明所设计的获取基本概率赋值的方法及信息融合算法是有效的,该方法可以推广应用于其他多传感器或多信息源的探测识别系统中。 相似文献
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研究了D-S证据理论在多属性、多传感器模式识别中的应用。在基于D-S推理的信息融合中.其关键问题是基本概率赋值函数的构造。文中基于灰关联分析的思想提出了一种新的基本概率赋值函数的构造方法,并将它应用于辐射源型号识别,仿真实验结果验证了这一方法的正确性和有效性。 相似文献
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基于目标识别的D-S数据融合 总被引:1,自引:0,他引:1
目标识别是雷达信号处理的重要组成部分.详细地阐明了D—S证据理论的决策方法,重点研究了D—S证据理论应用于目标识别的方法.通过实例分析,指出了将D—S证据理论应用于目标识别具有实际应用前景。 相似文献
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A Modified Multi-data Fusion Method Based on D-S Theory 总被引:1,自引:0,他引:1
The D-S evidential reasoning algorithm is invalid when the evidence is completely contradicted. Therefore, a modified algorithm is proposed based on the elemental correlation and the influence of elemental weights in the evidence. The modified algorithm is more powerful ability to rectify errors and less computational complexity in the circumstance of multi-evidence fusion processing than those of the D-S evidential reasoning algorithm. 相似文献
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对证据推理理论用于故障诊断识别进行了论述和仿真。介绍了证据理论的相关重要概念,给出了一种常用构造基本概率赋值函数的方法以及分类规则的选取。应用D-S证据理论方法对系统进行故障分析,首先要解决的问题是要分析系统识别框架和故障特征向量的构造。以航空电源某故障为例,进行了诊断识别仿真和对比实验,验证了证据推理用于故障诊断的可行性。仿真结果表明,将证据推理方法应用于航空电源状态监测和故障诊断中,可大幅度提高故障诊断的准确性和置信度。 相似文献