基于云模型和證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合算法研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩58頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、我們通常把21世紀的今天稱為信息時代,在這個信息爆炸的時代,有信息、有數(shù)據(jù)的地方,就會存在數(shù)據(jù)融合,信息無處不在,數(shù)據(jù)融合無處不在。數(shù)據(jù)融合技術(shù)的關(guān)鍵是算法。
  本文以數(shù)據(jù)融合為切入點,對數(shù)據(jù)融合方法和融合等級進行了研究并比較了它們的優(yōu)缺點,決定使用決策級數(shù)據(jù)融合,具體的方法上采用D-S證據(jù)理論進行數(shù)據(jù)融合。在證據(jù)的合成方面為了盡量避免證據(jù)之間的沖突,對D-S證據(jù)理論進行了改進。主要研究內(nèi)容包括:研究云模型和證據(jù)理論的相關(guān)理論知

2、識、數(shù)據(jù)融合的基本知識,云模型中的云模型的概念、正向云模型、逆向云模型、X條件云,證據(jù)理論中的三個基本函數(shù)BPA、Bel、Pl,證據(jù)合成方法、改進的證據(jù)合成方法,數(shù)據(jù)融合領(lǐng)域的方法、數(shù)據(jù)融合的層次、權(quán)重的獲取以及基于云模型和證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合方法。
  由于云模型是針對定性定量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化發(fā)展而來的方法,因而決策級的數(shù)據(jù)融合中的特征提取方面采用云模型。使用逆向云模型來進行數(shù)字特征的提取,使用X-條件云來產(chǎn)生量綱化的數(shù)據(jù)及單個證據(jù)的形成

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論