作者：杨中杰 单位：中国航天科工集团公司第十七研究所 出版：《计算机仿真》2017年第05期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJZ2017050440 DOC编号：DOCJSJZ2017050449 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 对分布式多维空间传输信息融合方法的研究，能够有效提高复杂信息调度和聚类分析能力。对分布式多维空间传输数据的准确融合，需要根据数据传感器的测量复杂信息特征，并进行适当分组，完成对传输信息的融合。传统方法通过组建隶属度函数，来获得多维空间数据库提供信息的可信度，但忽略了对数据库中信息进行分组，导致融合效果不理想。提出基于神经网络的分布式多维空间传输信息融合方法。获取各多维空间数据传感器对模糊命题的支持程度，计算出不同传感器关于复杂信息目标独立支持程度之间的距离，得到数据传感器在模糊命题下的优化度，根据分布式多维空间数据传感器的测量复杂信息特征，进行适当分组，对输出通过相应的数据处理，应用证据理论进行分布式多维空间传输信息空间域与时间域的融合。实验结果表明，所提方法获得的复杂信息融合结果具有更高的精度和可信度。

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