發(fā)布時(shí)間：2017-11-02 11:08

  本文關(guān)鍵詞：基于迭代合成的D-S證據(jù)理論改進(jìn)方法

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【摘要】：針對(duì)D-S算法中折扣因子不能準(zhǔn)確度量證據(jù)重要性和一次合成不夠精確等問(wèn)題進(jìn)行了研究,提出一種基于迭代合成的D-S改進(jìn)算法。該算法使用復(fù)合折扣因子進(jìn)行證據(jù)重要性度量,并用融合結(jié)果不斷修正復(fù)合折扣因子,通過(guò)多輪迭代合成最終結(jié)果。最后用模擬算例驗(yàn)證了算法具有很好的融合效果,算法的迭代次數(shù)不會(huì)隨著融合精度的提升而激增,也不會(huì)隨著證據(jù)規(guī)模的增大而增多,說(shuō)明算法是有效的、穩(wěn)定的和可擴(kuò)展的,適用于大規(guī)模證據(jù)合成。
【作者單位】： 國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 證據(jù)理論 合成規(guī)則 沖突證據(jù) 折扣因子 迭代
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61202482) 國(guó)家“863”計(jì)劃資助項(xiàng)目(2012AA01A50606)
【分類號(hào)】：TP202
【正文快照】： Dempster-Shafer(D-S)證據(jù)理論[1,2]產(chǎn)生于20世紀(jì)60年代,已發(fā)展成為一種有效的不確定性推理方法,較傳統(tǒng)貝葉斯推理方法能夠更好地把握問(wèn)題的未知性和不確定性[3],在人工智能、信息融合、模式識(shí)別和決策分析等多個(gè)方面得到了廣泛應(yīng)用[4,5]。經(jīng)典D-S證據(jù)理論無(wú)法有效處理高度沖

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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10 王沅召;基于D-S證據(jù)理論和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的電機(jī)故障診斷研究[D];沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué);2014年

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本文編號(hào)：1131274