《基于神经网络和D-S证据理论的船舶类型识别》PDF+DOC

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2. 《基于神经网络与D-S证据理论的多传感器目标识别技术》PDF+DOC 为了满足目标识别的需要，多传感器的数据融合技术已经成为研究的热点。D-S证据理论是多传感器信息融合中最常用的一种处理不确定问题的方法，在基于D-S证据理论的目标识别融合中，基本概率赋值的获取是一个难点。使用神经网络中应用最广泛的BP神经网络来求基本概率赋值，再结合D-S理论进行目标识别。结果表明这种......
3. 《基于神经网络与D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC 针对目标识别中基本可信度分配需要专家知识在实际中难以实现的问题，提出一种基于神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器数据融合的方法.该方法利用D-S理论来表示和处理不精确的、模糊的信息，发挥神经网络的自学习、自适应和容错能力，提高了系统识别率.最后通过实验，利用神经网络来处理证据理论中的基本可信度分......
4. 《应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别》PDF+DOC 在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上，较系统地论述了基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别的数据融合方法，并给出了具体的识别实例。实验结果证明了基于多传感器融合后的识别结果明显优于单传感器的识别结果，说明了D-S证据理论的有效性和先进性。...
5. 《多模复合制导系统决策融合中的D-S证据理论》PDF+DOC 对决策融合领域最常用的几类方法进行了分析与比较，论述了D S证据理论和基于准贝叶斯结构的D S证据理论，并给出了D S证据理论在多模复合制导系统决策融合中的应用。仿真结果表明，基于准贝叶斯结构的D S证据理论能够有效地降低多模复合制导系统决策融合中目标识别的不确定性概率，提高目标的识别率。...
6. 《用D-S证据理论方法实现多传感器数据融合》PDF+DOC 对 Dempster- Shafer证据理论用于多传感器数据融合进行了分析 ，并将其应用于飞机目标识别的数据融合中。结果证明 ，多传感器融合后降低了识别结果的不确定性 ，较单一传感器的识别效果好。说明这一方法是一种有效的数据融合方法...
7. 《D-S证据理论在目标识别中的应用》PDF+DOC 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......
8. 《基于D-S证据理论的振动目标识别研究》PDF+DOC 提出了一种基于D-S证据理论对数据进行融合处理的方法。通过采用多个地振动传感器对人、车辆等目标发出的振动信号进行采集，然后对传感器采集到的地振动信号进行处理，解决目标识别问题并提高目标的识别率，实验结果表明文中提出的方法是有效的。...
9. 《D-S证据理论在目标识别中的应用》PDF+DOC D-S证据理论的应用过程与事件密切相关，针对目标识别这一特定领域，研究了证据理论中基本概率赋值的获取、组合规则及决策规则等问题。识别实例中，利用灰关联分析法来处理基本概率赋值的问题，对多传感器基本概率赋值进行组合后，最终通过决策完成对2种车型的类型识别，经计算仿真表明，D-S证据理论在目标识别中具有......
10. 《基于加权D-S证据理论的分布式多传感器目标识别》PDF+DOC 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......