经典DSmT证据组合规则的随机集表示

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由于信息的多样性和复杂性,使得对不确定信息的表示和建模都要通过相应的方法完成。由于方法的不统一,难以实现对异类不确定信息的融合。寻找一种统一的理论实现多源异类信息的表示与建模,已成为信息融合领域中的关键问题。已有研究成果表明,随机集理论有望解决该难题。介绍了一种新的不确定推理理论-DSm理论,引入了随机集理论的基本概念和性质,以随机集为工具,给出了经典DSm组合规则的随机集表示,从而将DSmT纳入基于随机集理论的不确定信息统一表示与建模架构中。
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