本文關鍵詞：基于向量沖突表示方法的證據(jù)組合規(guī)則

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【摘要】：針對Dempster組合規(guī)則在高沖突證據(jù)融合的情況下常常會得到違背直覺的結果,提出了一種基于向量沖突表示方法的Dempster(VCRD)組合規(guī)則。首先,通過實例分析了沖突因子和Jousselme距離存在的不足;然后,利用證據(jù)向量的相似性和差異性共同衡量證據(jù)之間的沖突程度,通過證據(jù)之間的沖突程度確定修正證據(jù)的權重因子,對融合證據(jù)進行預處理;最后,利用Dempster組合規(guī)則進行融合。理論分析和仿真實驗結果表明:與Dempster組合規(guī)則及其它改進算法相比,VCRD組合規(guī)則能夠合理地處理高沖突證據(jù)情況下的融合問題,降低了決策風險。
【作者單位】： 河南大學計算機與信息工程學院;
【關鍵詞】： 證據(jù)沖突 組合規(guī)則 沖突表示 沖突因子 權重因子
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61300214) 河南省高等學校重點科研項目資助計劃(16A510001) 河南省高校科技創(chuàng)新團隊支持計劃資助項目(13IRTSTHN021) 河南大學科學研究基金資助項目(2015YBZR026)資助
【分類號】：TP202
【正文快照】： 1引言隨著計算機技術和信息技術的迅速發(fā)展,各種面向復雜應用背景的多傳感器信息系統(tǒng)不斷涌現(xiàn),但傳感器在感知過程中存在多種不確定因素,因此系統(tǒng)獲取的數(shù)據(jù)具有不確定、高沖突和不可靠等諸多特點。為了從多傳感器信息中提取實時、有效和準確的信息來判定識別目標的屬性和特征

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本文編號：563092