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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.
基于模糊集和改进的D-S理论的数据融合方法
【摘 要】
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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D
【机 构】
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成都飞机设计研究所,成都,610041上海交通大学电子信息学院,上海,200030
【出 处】
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2006年航空试验测试技术学术交流会
【发表日期】
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2006年7期
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