基于D--S证据理论的多源信息融合方法研究

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摘要

1．1课题背景

1．2多源信息融合研究现状

1．3 D-S证据理论研究现状

1．3．1基本概率分配函数研究现状

1．3．2基本概率分配函数研究现状

1．4本文的主要工作

第2章多源信息融合基础及相关理论

2．1多源信息融合基础理论

2．1．1多源信息融合定义

2．1．2多源信息融合模型

2．1．3多源信息融合方式

2．2 D-S证据理论基础

2．2．1 D-S证据理论基本概念

2．2．2 D-S证据理论的运算特性

2．3本章小结

第3章证据基本概率分配函数生成方法研究

3．1基于模糊隶属度的基本概率分配函数构造的基本思路

3．2一种新的基本概率分配函数构造方法

3．2．1模糊集基本概念

3．2．2一种改进的α-截集方法

3．2．3基本概率分配函数构造方法流程

3．3仿真分析

3．3．1基本概率分配函数构造示例

3．3．2方法对比算例

3．3．3鸢尾花类别识别实例分析

3．4本章小结

第4章证据融合过程近似计算方法研究

4．1近似计算方法的基础

4．2一种基于改进能量函数的近似计算方法

4．2．1焦元控制规则

4．2．2抛弃焦元与保留焦元的集合关系

4．2．3抛弃焦元的基本概率分配函数的再分配

4．2．4近似计算方法流程

4．3仿真分析

4．4本章小结

第5章多源信息融合实例仿真分析

5．1一个故障识别信息融合系统实例

5．2信息融合系统实例仿真基本分析

5．2．1单个融合算例说明

5．2．2整体识别效果分析

5．3方法对比分析

5．3．1隶属函数对识别效果的影响分析

5．3．2不同近似计算方法处理下的结果分析

5．4本章小结

第6章总结与展望

参考文献

致谢