可拓学理论在数据融合中的应用研究

摘要

基于D-S证据推理的信息融合算法在处理证据冲突和选取基本概率分配函数时存在困难,而可拓学善于处理不相容问题,因此将可拓学理论引入到信息融合中是可行的.本文探讨了可拓集理论和关联函数的本质,提出对关联函数进行归一化处理,并以此作为证据体对分类命题的可信度分配,利用Dempster组合规则生成总体可信度分配,从而得出正确的识别结论.仿真实验结果表明,该算法优于传统D-S证据推理方法.