基于Dempster-Shafer证据推理的水中目标多特征融合识别技术

摘要

多特征融合是将各种信息以某种优化准则组合起来,产生对观测目标的一致性解释和描述,从而形成比单一信息源更精取、更完整的估计和判决;文章重点研究了Dempster-Shafer证据理论,讨论了它的可应用性,在此基础上把决策融合策略与模糊自适应共振(FART)神经网络、所获取的特征知识相结合,实现了对三类目标的分类识别,实验表明通过决策融合后可使识别率比原来提高2％左右,提高了识别的可靠性,显示了该方法在实现水中目标识别上的重要应用前景.