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会议论文
基于模糊集和改进的D-S理论的数据融合方法
基于模糊集和改进的D-S理论的数据融合方法
来源 :2006年航空试验测试技术学术交流会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wukuiyuxing
【摘 要】
:
基于模糊集理论和改进的Dempster-Shafer证据理论,有效实现了多传感器模糊信息的数据融合.该方法首先将每个传感器获取的隶属度函数转化为基本概率指派(BPA),然后采用改进的D
【作 者】
:
罗蓉
蒲小勃
孙东
邓勇
【机 构】
:
成都飞机设计研究所,成都,610041
【出 处】
:
2006年航空试验测试技术学术交流会
【发表日期】
:
2006年期
【关键词】
:
模糊集理论
数据融合
基本概率指派
多传感器
隶属度函数
组合推理
证据理论
有效实现
模糊信息
方法
转化
证明
验算
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基于模糊集理论和改进的Dempster-Shafer证据理论,有效实现了多传感器模糊信息的数据融合.该方法首先将每个传感器获取的隶属度函数转化为基本概率指派(BPA),然后采用改进的Dempster-Shafer理论来组合推理,从而得出融合结果,最后用一个实验算例证明了该方法的有效性.
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