【摘 要】
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由于D-S融合算法采用的证据合成规则无法有效处理证据冲突问题,并且BP神经网络融合算法在样本波动情况下需要再次训练完成融合,容易出现局部最小值问题。因此,融合D-S融合算
【机 构】
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四川中医药高等专科学校,福建省信息处理与智能控制重点实验室闽江学院
【基金项目】
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This paper is supported by The ministry of education’s Ph.D.Foundation(20121101110037).
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由于D-S融合算法采用的证据合成规则无法有效处理证据冲突问题,并且BP神经网络融合算法在样本波动情况下需要再次训练完成融合,容易出现局部最小值问题。因此,融合D-S融合算法和BP神经网络融合算法,提出基于上下文权值的多信道多源信息复合融合算法,其先基于检测数据的上下文,采用D-S融合算法和BP神经网络融合算法,对对应上下文内的数据进行融合处理,获取的融合结果被设置相应的权值,再将多个并行融合结果进行加权汇总,得到最终的融合结果,并同设置的阀值实施对比,获取最终的判决结果。实验结果说明,所提算法可有效处理证
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