作者：刘海燕,陈红林,史志富,梁华强 单位：中国航空工业洛阳电光设备研究所 出版：《电光与控制》2009年第03期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDGKQ2009030110 DOC编号：DOCDGKQ2009030119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于贝叶斯网络的多传感器目标识别算法研究》PDF+DOC2007年第04期 史志富,张安,何胜强 《基于参数学习贝叶斯网络的对敌空中目标融合识别》PDF+DOC2014年第06期 狄方旭,王小平,李瑾,刘哲 《基于贝叶斯网络的特征分类器》PDF+DOC2001年第09期 雷杰 ,王明哲 ,孙德宝 《用D-S证据理论方法实现多传感器数据融合》PDF+DOC2003年第05期 孙慧影,张彦军,崔平远 《贝叶斯网络在火灾报警系统中的应用》PDF+DOC2011年第10期 陈静,付敬奇 《支持向量机在目标融合识别中的应用》PDF+DOC2011年第S1期 魏晓明,王明皓 《基于贝叶斯Noisy Or Gate网络的多传感器目标分类识别》PDF+DOC2011年第06期 康长青,方磊,华丽,张其林,赵永标 《基于模糊贝叶斯网络的态势威胁评估模型》PDF+DOC2008年第05期 康长青,郭立红,罗艳春,王心醉 《基于支持向量机的多传感器空中目标识别研究》PDF+DOC2009年第08期 刘海燕,陈红林,史志富,何艳萍 《雷达目标识别中获取基本概率赋值的方法》PDF+DOC2008年第08期 梁发麦,张静,王国宏

    • 为了对充满不确定性与模糊性的空中目标识别数据进行处理，提高空中目标多传感器融合的准确性和可靠性，提出以模糊贝叶斯网络为基本结构的多传感器数据融合模型。该模型能够对清晰连续变量通过模糊化和去模糊化操作变换成离散变量，而且基于模糊贝叶斯网络的建模方法能够组合多种证据进行不确定性表达和推理。通过详细分析空中目标识别的推理规则，建立了空中目标识别的贝叶斯网络拓扑结构，提出了贝叶斯推理算法对多种证据进行融合计算的模型。识别实例表明该模型能够融合不同信息源的数据，有效地提高空中目标识别的效率。

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