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      一種關聯(lián)系數(shù)預處理算法（融合D-S）

      2017-10-30 | rar | 0.81 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　隨著物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)融合也隨之發(fā)展起來、，證據(jù)理論是1967 年由Dempster 提出，并有Shafer改進的數(shù)學理論，是對概率論的進一步擴充，適用于專家系統(tǒng)、人工智能、模式識別和系統(tǒng)決策等重要領域。他在物聯(lián)網(wǎng)方面的雖然D_S 證據(jù)理論在不確定信息的表示和融合有其獨特的優(yōu)勢，但是其也有比較顯著的缺點。D_S 組合規(guī)則在組合高沖突證據(jù)時，常常會出現(xiàn)有悖常理、違反直覺的結論。有關這方面的研究，已經成為當前對D_S 研究的一個熱點。目前現(xiàn)存的對D_S 證據(jù)理論的改進方法主要歸I納為以下兩個方面［5~6并提出了一些改進方法：是從修正D_S 組合規(guī)則角度入手，這類方法要是認為D_S 組合規(guī)則的歸一化系數(shù)在遇到高度沖突證據(jù)源時表現(xiàn)不好。應該修正融合規(guī)則，如Yager提出的去掉歸一化因子1/（ 1-k ），并將k 在合成后被賦給m （X），將沖突分解給了未知領域，降低孫全定義了證據(jù)的可信度8，在了證據(jù)間的沖突。融合時若證據(jù)沖突較高，就：會主要用證據(jù)的均值進行融合。

      一種關聯(lián)系數(shù)預處理算法（融合D-S）

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