一种基于云模型和证据理论的融合识别方法

发布时间：2019-06-09 16:15

【摘要】：针对目标特征参数具有不同数据类型而不易识别的问题,提出一种基于云模型和D-S证据理论的目标特征参数建模与融合识别方法.该方法首先利用云模型对数字信息和语义信息进行统一建模,从而获得测量参数的隶属度;然后将隶属度转化为基本概率赋值;最后利用证据理论融合处理得出决策结果.仿真结果表明所提的方法是有效的,其既能处理参数为单值或单区间值的情况,也能处理参数为多值或多区间值的情况.
[Abstract]:In order to solve the problem that the target feature parameters are difficult to be recognized because of their different data types, a method of target feature parameter modeling and fusion recognition based on cloud model and D / S evidence theory is proposed. In this method, the cloud model is used to model the digital information and semantic information, so as to obtain the membership degree of the measurement parameters, and then the membership degree is transformed into the basic probability assignment. Finally, the decision results are obtained by using the evidence theory fusion processing. The simulation results show that the proposed method is effective, and it can deal with not only the case where the parameters are single value or single area value, but also the case where the parameter is multi-value or multi-area value.
【作者单位】：电子工程学院;
【分类号】：TN971

【参考文献】

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【共引文献】

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