【摘 要】
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针对海量异构数据中难以得到目标综合识别结果问题,提出了一种证据关联挖掘方法。该方法将证据与待证事实进行关联性量化分析,提炼出反映目标综合识别信息不同侧面的证据。首
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20160148)资助项目
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针对海量异构数据中难以得到目标综合识别结果问题,提出了一种证据关联挖掘方法。该方法将证据与待证事实进行关联性量化分析,提炼出反映目标综合识别信息不同侧面的证据。首先,建立了证据历史信息分类模型和证据相关强度矩阵;然后,根据新证据信息对模型进行迭代更新,从而将识别信息源包含的数据和信息有效运用于证据理论,并得出目标综合识别的正确结论;最后,仿真试验表明该方法的可行性和有效性,可为多源异类信息融合处理提供参考。
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