证据理论与模糊神经网络相结合的身份估计方法

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摘要：重点研究了在数据融合身份估计领域中D-S证据理论与模糊神经网络相结合的多传感器数据融合方法.Dempster-Shafer证据理论方法是对Beyes决策检验法的推广,证据理论比概率论满足更弱的公理系统,并且在区分不确定与不知道等方面显示了很大的灵活性,但是在基于证据理论的身份估计融合中,基本可信度的分配是一个与应用密切相关的问题,也是实际应用中最难的一步.利用模糊神经网络来处理证据理论中的基本可信度分配问题,并对几种空中目标进行了身份估计数据融合,经计算机仿真实验证实了该方法的有效性.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/91376X/200301/7502571.html

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关键词：神经网络 相结合 神经网 cqvip 计算机仿真 D-S证据理论 基本可信度分配 模糊神经网络 数据融合 身份估计