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文檔簡介
1、近年來隨著應(yīng)用需求的不斷增加,多傳感器信息融合技術(shù)得到了空前迅速的發(fā)展。信息融合技術(shù)通過對多個傳感器提供的冗余信息數(shù)據(jù)進(jìn)行充分的互補,能夠得到更為客觀、更為精確的數(shù)據(jù)。本文首先通過對多傳感器信息融合的介紹,在此基礎(chǔ)上對D-S證據(jù)理論、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及遺傳算法的相關(guān)理論進(jìn)行了研究。通過研究分析三種信息融合常用算法,采取了相互結(jié)合的的方法以便能夠更好的解決多傳感器信息融合中存在的問題。
本文主要的的研究工作如下:
1、本
2、文在分析了D-S證據(jù)理論的方法基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種改進(jìn)的基于權(quán)重系數(shù)的證據(jù)合成算法。該方法通過引入證據(jù)的相互支持度的概念,對相應(yīng)證據(jù)的權(quán)重進(jìn)行合理分配,并對干擾證據(jù)的有效的處理。在解決高度沖突證據(jù)下的合成問題上起到了比較好的效果。
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備強大的非線性映射的能力,在信息融合領(lǐng)域取得了廣泛的應(yīng)用。本文設(shè)計了一種改進(jìn)的D-S證據(jù)理論與分組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的算法。其主要思想是:對采集到信息的特征向量進(jìn)行分組,各組建立相應(yīng)的子神經(jīng)
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