当前位置:主页 > 科技论文 > 自动化论文 >

信任函数逼近的探究与应用

发布时间:2017-06-15 16:13

  本文关键词:信任函数逼近的探究与应用,由笔耕文化传播整理发布。


【摘要】:D-S证据理论作为一种有用的不确定性推理理论,以其对不确定性的表达和合成方面的优势被成功的应用到数据融合、目标识别和智能决策等领域中。但是当D-S证据理论应用到实际工程上时,经常会遇到各种冲突证据,而当证据之间具有比较大的冲突时,D-S证据组合规则可能得出有悖于常理的结论。因此,这一局限性限制了D-S证据理论的广泛应用。另外,由于D-S证据合成规则的计算复杂度随着识别框架基数的增大成指数增长,从而在证据融合时计算量大的问题也制约了证据理论在实际中的应用。因此,优化冲突证据的融合以及信任函数逼近的问题是本文主要研究的内容。首先,论文介绍了证据融合与信任函数逼近的研究背景与意义,简单叙述了证据理论的研究现状,及其基本知识。其次,根据D-S证据合成规则在处理冲突证据时的不足,先讲述了几种已有的证据融合的改进方法,分析其优缺点,给出基于局部冲突分配的一般合成规则。另外,提出一种新的基于局部冲突分配的证据合成方法,通过实例进一步说明了其有效性。然后,论文介绍了信任函数逼近问题的相关定义及定理,并通过分析已有信任函数逼近方法,针对其不足,提出一种基于大焦元分解的信任函数逼近方法。最后,通过可分离mass函数的性质及定理,给出一种基于可分离mass函数的信任函数逼近方法。
【关键词】:证据理论 D-S合成规则 信任函数逼近 能量函数 可分离mass函数
【学位授予单位】:江西师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:O174.41;TP202
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-8
  • 第一章 引言8-11
  • 1.1 课题研究的背景及意义8
  • 1.2 国内外研究现状8-9
  • 1.3 论文结构安排9-11
  • 第二章 证据理论的基本概念11-14
  • 2.1 基本概率赋值函数11
  • 2.2 信任函数和似然函数11-12
  • 2.3 众信度函数12-13
  • 2.4 D-S证据理论合成规则13-14
  • 第三章 证据融合的改进算法14-21
  • 3.1 已有的证据融合改进方法研究14-17
  • 3.1.1 基于修正证据源的改进方法14-15
  • 3.1.2 基于修改组合规则的改进方法15-17
  • 3.2 基于焦元重要度的证据组合改进算法17-18
  • 3.3 算法验证与结果分析18-20
  • 3.4 本章小结20-21
  • 第四章 信任函数逼近21-29
  • 4.1 信任函数的最佳逼近21-22
  • 4.2 已有的信任函数的逼近方法22-23
  • 4.2.1 概括逼近法22
  • 4.2.2 双逼近方法22
  • 4.2.3 基于能量函数的逼近方法22-23
  • 4.3 改进的信任函数逼近方法23-28
  • 4.3.1 一种基于大焦元分解的信任函数逼近方法23-25
  • 4.3.2 实例分析25-28
  • 4.4 本章小结28-29
  • 第五章 基于可分离mass函数的信任函数逼近29-37
  • 5.1 可分离mass函数的基本概念29-32
  • 5.2 基于可分离mass函数的信任函数逼近32-33
  • 5.3 实例分析33-35
  • 5.4 本章小结35-37
  • 第六章 总结与展望37-38
  • 6.1 本文的主要工作总结37
  • 6.2 研究工作展望37-38
  • 参考文献38-42
  • 致谢42-44
  • 在读硕士研究生期间公开发表论文及科研情况44

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 李毓荣;关于连续函数逼近命题条件的一点注记[J];天水师专学报;1987年00期

2 徐利治,杨家新;多元函数逼近研究近况述评[J];数学进展;1987年03期

3 李拃生;;瓦勒·布然算子对Z类函数逼近的阶[J];江西师范学院学报;1964年01期

4 施咸亮;;机械工程中的函数逼近问题[J];杭州大学学报(自然科学版);1977年01期

5 吴学谋;复函数逼近的一些研究(Ⅱ)[J];武汉建材学院学报;1980年04期

6 黄林颖;吴根秀;万宇文;李玮;;信任函数逼近方法的改进[J];江西师范大学学报(自然科学版);2006年01期

7 刘君尧;邱岚;;基于径向基函数神经网络的函数逼近[J];大众科技;2009年09期

8 樊建修;计算机常用函数逼近方法[J];包钢科技;1986年01期

9 李春鑫;李天伟;王孝通;;基于小波模糊网络的非线性函数逼近方法的研究[J];计算机测量与控制;2006年03期

10 ;在应用计算机的实时系统中函数逼近和预报的新方法[J];工学学报;1974年15期

中国重要会议论文全文数据库 前2条

1 冯英浚;翟军;李思彪;;基于CUSI神经元模型的函数逼近方法[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

2 满洪高;袁向荣;高勇利;卜建清;;由广义正交多项式函数逼近法识别桥上移动载荷[A];第八届全国结构工程学术会议论文集(第Ⅲ卷)[C];1999年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 黄梅;信任函数逼近的探究与应用[D];江西师范大学;2016年

2 朱文文;连续空间非参函数逼近方法研究[D];苏州大学;2014年

3 肖飞;用于强化学习的值函数逼近方法研究[D];苏州大学;2013年

4 朱稷涵;基于非参函数逼近的强化学习算法研究[D];苏州大学;2014年

5 陈桂兴;强化学习中值函数逼近方法的研究[D];苏州大学;2014年

6 李亚楠;高维小波函数逼近[D];北方工业大学;2012年

7 盛梦醒;基于TileCoding的函数逼近强化学习研究[D];苏州大学;2012年

8 段永柱;回归SDM模型及其在函数逼近和识别中的应用研究[D];南京航空航天大学;2002年

9 宋绪文;基于函数逼近的物流车辆路径规划方法及应用研究[D];苏州大学;2014年

10 戴芳;若干多元函数逼近的极值问题[D];华北电力大学;2013年


  本文关键词:信任函数逼近的探究与应用,由笔耕文化传播整理发布。



本文编号:452918

资料下载
论文发表

本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/zidonghuakongzhilunwen/452918.html


Copyright(c)文论论文网All Rights Reserved | 网站地图 |

版权申明:资料由用户089a8***提供,本站仅收录摘要或目录,作者需要删除请E-mail邮箱bigeng88@qq.com