多源信息的加权证据理论融合识别方法

摘要

为了有效融合待识别系统的多源证据信息,提高模式识别的准确性,提出了一种多源证据信息加权融合的模式识别方法.该方法基于不同来源证据对辨识框架中各命题识别具有不同可靠性这一事实,将各证据对各命题识别的正确率转换成加权系数,通过研究证据理论的加权改进,构建加权融合的识别体系,保证各证据在模式识别过程中存在的不确定性经过融合后能够最大限度削弱,从而从理论上降低了模式识别的不确定性.实例分析表明,多源信息加权融合后的识别结果可信度明显增大、识别正确率显著提高,充分验证了该融合识别方法能够有效提高模式识别的准确性.