《基于BP神经网络与D-S证据理论的车辆识别模型设计》PDF+DOC

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4. 《BP和D-S结合的多传感器协同目标识别推理机制》PDF+DOC 针对多传感器协同目标识别的基本概率赋值在实际应用中存在容易导致决策可信度低等难以解决的问题，提出一种基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器协同目标识别的推理机制。简述了BP神经网络理论和D-S证据理论，构建了目标识别推理框架，推理了算法可行性，进行了实例仿真，通过信息融合，不确定性的基本概率赋值......
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6. 《基于D-S证据理论的多传感器雷达辐射源识别模型》PDF+DOC 针对复杂电磁环境下多传感器获得的雷达辐射源信息具有不确定性的情况，利用灰色定权聚类法对大量的传感器数据进行处理，以简化雷达辐射源特征数据，在此基础上，探讨了通过灰关联分析确定证据理论中基本概率赋值函数的方法，并应用修正的D-S证据理论实现目标识别，通过仿真验证了该模型能够有效减小雷达辐射源所受的噪声......
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8. 《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......
9. 《BP神经网络和D-S证据理论的目标识别》PDF+DOC 目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分，针对现代战争对抗手段不断增强的特点，运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法。前端采用3层BP神经网络结构，以传感器接收数据为输入，以神经网络输出作为证据，后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合，得到待识别目标的识别概率。经由M AT......
10. 《基于BP神经网络和D-S证据理论的滚动轴承故障诊断方法研究》PDF+DOC 针对单一传感器对滚动轴承故障信息的识别具有不确定性的缺陷，提出了基于BP神经网络与D-S证据理论的多传感器信息融合的方法。将BP神经网络的输出结果进行归一化处理作为各焦元的基本概率分配，轴承的5种故障类型作为系统的识别框架，根据Dempster合成法则进行决策级融合。试验结果表明，利用该方法对轴承的......