《针对证据冲突状态的图像融合技术》PDF+DOC

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3. 《基于Dezert-Smarandache理论的的递递归目标识别融合方方法法》PDF+DOC 多源信息融合的一个主要应用方向是目标识别，Dezert-Smarandache理论(DSmT)是一种有用的不确定推理方法，能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题.在经典DSmT的融合过程基础上提出3种递归时空信息融合的方法：集中式、分布式无反馈和分布式有反馈的融合方法.当系统引入完整性约束条件时，需......
4. 《一种基于可信度矩阵的多传感器目标识别方法》PDF+DOC 为了解决多传感器目标识别中不同等级信息源数据的融合问题，在研究DSmT证据理论的基础上，引入证据可信度矩阵。依据可信度矩阵对证据进行转化，使之可以用传统的方法进行证据融合。将这种方法应用到等级不同的多传感器目标识别中，可以解决传统证据理论只能进行相同等级传感器目标识别的难题。仿真实验表明，该方法提高......
5. 《基于证据冲突度的多传感器冲突信息组合方法》PDF+DOC 针对Dempster组合规则在多传感器冲突信息融合方面的不足，提出了改进的证据冲突的定义及基于冲突系数和Jousselme距离的证据冲突度的计算式，给出了一种新的基于证据冲突度的证据加权融合方法。该方法首先利用证据冲突度构造证据相互支持度矩阵，进而计算证据的权重，最后利用Dempster规则对加权修......
6. 《基于证据理论的目标识别方法》PDF+DOC 当目标识别系统中传感器信息高度冲突时，仅利用D-S组合规则无法有效融合。提出一种基于证据理论的目标识别方法，该方法首先定义了冲突系数，在此基础上设计了目标识别方法。当冲突较小时，直接利用D-S组合规则进行融合识别；反之，根据冲突的具体情况对证据先折扣再融合识别。通过目标识别仿真实验与其他识别方法进行......
7. 《基于证据距离与不确定度的证据组合方法(英文)》PDF+DOC Dempster-Shafer证据理论是信息融合领域中的一种重要的理论与方法.然而在实际应用中，Dempster证据组合规则无法有效处理高冲突证据组合问题，往往引发反直观结果.针对这一问题，提出一种新的加权证据组合方法.该方法同时利用证据距离和证据不确定度来生成权重进而修正待征组合证据，并取得合理的......
8. 《改进的证据组合规则及其在融合目标识别中的应用》PDF+DOC 针对D-S理论在解决证据冲突时的局限性，提出了一种改进的证据组合规则。该方法充分考虑了证据源信息和冲突证据本身的信息，利用证据间的支持度矩阵，得到各证据的可信度，并以此对证据进行加权平均；在此基础上，将支持证据冲突的概率按各个命题在所有命题中所占的比重进行分配。仿真实验结果表明，该方法在处理冲突证据......
9. 《证据理论及其在目标识别中的应用》PDF+DOC 随着防空作战环境的日益复杂，快速准确地进行空中目标识别显得尤为重要。多元信息融合为目标识别提供了一个新的思路，信息融合可在像素级、特征级及决策级3个层次上进行。基于证据推理的决策级融合以其在自动目标识别中特有的优势而成为研究的热点。为了解决Dempster组合规则在高冲突证据下存在的问题，对组合规则......
10. 《基于改进证据理论的多传感器目标识别》PDF+DOC 由于证据理论融合冲突信息会得出不合理的结论，限制了其在目标识别中的应用。为解决这一问题，提出了一种改进融合方法。研究各证据与其他证据的联系，通过计算证据与其他证据均值的距离，求出此证据受其他证据的支持度。归一化支持度获得证据权值，加权平均原有证据后按Dempster规则融合，作出识别。针对空中目标识......