發(fā)布時(shí)間：2018-02-07 11:42

  本文關(guān)鍵詞： 能量函數(shù) 約簡(jiǎn) DS(Dempster-Shafer DS)證據(jù)理論 組合規(guī)則　出處：《系統(tǒng)工程與電子技術(shù)》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了同時(shí)利用證據(jù)焦元的基本概率賦值和焦元的基數(shù)信息解決DS(Dempster-Shafer,DS)證據(jù)理論高沖突問題,并考慮數(shù)據(jù)融合的抗噪聲和干擾能力,提出采用基于焦元信息能量的先驗(yàn)信息比值演變函數(shù)對(duì)證據(jù)源和組合規(guī)則進(jìn)行修正的算法。為了進(jìn)一步降低算法計(jì)算量,利用多元素焦元信任值向單元素焦元分配以及決策集約簡(jiǎn)方法,進(jìn)一步優(yōu)化算法性能,提高算法大數(shù)據(jù)量適應(yīng)能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了優(yōu)化算法的正確性和有效性。
[Abstract]:In order to solve the problem of high conflict of evidence theory of DSN Dempster-Shafern DSs by using the basic probability assignment of evidence focal element and the cardinality information of focus element simultaneously, the anti-noise and interference ability of data fusion is considered. In order to further reduce the computational complexity, a priori information ratio evolution function based on focal element information energy is proposed to modify the evidence source and combination rules. The algorithm performance is further optimized and the adaptability of the algorithm to large amount of data is improved by using multi-element focal element trust value assignment to single element focal element and decision reduction method. The experimental results verify the correctness and effectiveness of the optimization algorithm.
【作者單位】： 信息工程大學(xué)信息系統(tǒng)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61601516) 國(guó)家科技重大專項(xiàng)(2014ZX03006003)資助課題
【分類號(hào)】：TP301.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1494295