【摘要】：針對(duì)目標(biāo)特征參數(shù)具有不同數(shù)據(jù)類型而不易識(shí)別的問題,提出一種基于云模型和D-S證據(jù)理論的目標(biāo)特征參數(shù)建模與融合識(shí)別方法.該方法首先利用云模型對(duì)數(shù)字信息和語義信息進(jìn)行統(tǒng)一建模,從而獲得測量參數(shù)的隸屬度;然后將隸屬度轉(zhuǎn)化為基本概率賦值;最后利用證據(jù)理論融合處理得出決策結(jié)果.仿真結(jié)果表明所提的方法是有效的,其既能處理參數(shù)為單值或單區(qū)間值的情況,也能處理參數(shù)為多值或多區(qū)間值的情況.
[Abstract]:In order to solve the problem that the target feature parameters are difficult to be recognized because of their different data types, a method of target feature parameter modeling and fusion recognition based on cloud model and D / S evidence theory is proposed. In this method, the cloud model is used to model the digital information and semantic information, so as to obtain the membership degree of the measurement parameters, and then the membership degree is transformed into the basic probability assignment. Finally, the decision results are obtained by using the evidence theory fusion processing. The simulation results show that the proposed method is effective, and it can deal with not only the case where the parameters are single value or single area value, but also the case where the parameter is multi-value or multi-area value.
【作者單位】： 電子工程學(xué)院;
【分類號(hào)】：TN971

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2495694