简介：摘要：在目标识别领域的数据融合技术当中，D-S证据理论被广泛应用，主要在于D-S证据理论可以有效的处理不确定信息。可有效处理复杂环境下引起的不确定问题，使其处理不确定信息时更加的高效。其缺点是在高冲突的证据发生时，得不到有效结果。本研究为探寻一种能够优化证据理论的方法，使其达到高冲突证据环境中，还能得到不偏离现实的有效融合结果的目的，研究并整理了大量相关文献，研究过程中发现有学者针对此方向有过探究，但效果不甚理想。基于此，本文经查阅大量国内外相关文献，为探寻一种解决高冲突证据问题的方法后分析和整理成为本篇综述。

简介：D-S证据理论在红外紫外传感器信息融合中的改进,因此基于D-S证据理论的信息融合,D-S证据理论用于多传感器时-空信息融合

简介：介绍了D-S证据理论的基本概念、基本理论,讨论了基于D-S证据理论信息融合的故障诊断方法,并将其应用于液压泵故障诊断中。结果表明,基于D-S证据理论的信息融合诊断方法可以充分利用多个传感器信息的冗余性与互补性,实现比单一传感器神经网络诊断更为准确和可靠的诊断结果。

简介：在多传感器信息融合中，D-S证据推理方法依靠其在不确定性处理算法中的优势，成为现在信息融合的最重要的方法。本文重点阐述证据理论中焦元爆炸问题，针对这一问题，提出基于模糊神经网络的D-S证据理论的信息融合结构。实验数据表明，这种信息融合结构，有效地提高了目标的识别能力。

简介：针对经典D-S证据理论融合冲突证据时会导致融合结果与客观实际情况不相符的问题。通过引入证据相关度和全局信任度等概念使得改进后的D-S证据理论能够充分考虑到包括冲突证据以内的任意证据的可信度,从而使得融合后的结果更加符合客观实际。并以矿用皮带机运行中常见的三种故障原因进行数值计算,分析得知:当证据存在冲突情况时,改进后的D-S证据理论相较于其他方法更能快速、有效的处理冲突证据,从而提高了矿用皮带机故障诊断的准确性和可靠性。

简介：安全性是对雷达装备的一项重要要求，涉及到雷达的设计、生产、使用、管理等诸多方面。鉴于影响安全的因素多和不确定性，提出用模糊综合评判法进行量化处理，对雷达装备安全性进行综合评价。根据影响装备安全的因素建立了安全性指标体系，并建立了模糊综合评判模型，利用D—S证据融合法确定评价因素的权重，对装备安全性进行综合评估。根据评估结果，以指导雷达系统的安全性设计、生产与使用。

简介：针对传感器网络信息融合问题，运用D—S证据理论建立了一种有效的基于矩阵分析的传感器信息融合算法，该方法正确性通过了严格的数学证明，可大大提高了运算速度。

简介：针对技术成熟度评估中识别关键技术这一多属性群决策问题，提出了采用证据理论的一种新方法，解决了由于专家意见具有发散性和冲突性而导致的意见难以合成的问题．通过引入和分析不确定度的概念和含义，给出新的不确定度的计算方法，有效地解决了评价中的证据冲突问题．最后通过一个算例给出了应用的步骤和方法．

简介：摘要：为了提升目标类型识别的准确率，提出了一种综合的目标类识别方法。在单传感器层面上采用基于灰色关联理论进行初步识别，最后采用D-S证据理论对多传感器目标类型进行综合识别。仿真结果表明，本文方法能够提高目标类型识别的准确性。

简介：为了对网上商品基本信息进行评估,找出推理商品基本信息效用度的评估方法。对商品信息进行了系统分析,面向用户需求,提出了商品基本信息的网络结构,借助于证据理论,构建了一种商品基本信息评估模型,融合了各类不确定信息对评估结果的影响。获得了基本信息的效用度区间和商品的期望效用,并给出了商品的可推荐因子。通过实验算例分析,验证了该方法的有效性和准确性,为C2C消费者决策和第三方评估商品提供了一种新思路。

简介：摘要：提出一种适应多维数据融合系统的多维数据融合算法。定义适应安保工作特点的信息共享策略,存储策略和应用模式。解决的就是多种数据资源、跨平台业务、非标系统等带来的数据壁垒问题。实际上，突破不同属地、不同数据源、不同网络、不同厂商的数据融合，打造可规模化实战应用的解决方案。实现车、卡口数据、特征值数据在同一平台下全面打通人、车、物多维数据的融合分析。

简介：雷达分布式检测的融合准则一般采用的是Neyman-Pearson准则,首先简单分析融合规则和各局部传感器判决规则之间的关系,并利用遗传算法实现融合准则和各局部传感器判决规则的最优搜索,但目前分布式检测各种融合算法只适用于单目标,因此,提出利用区域映射法将检测区域进行分区检测,使单目标分布式检测融合算法与多目标区域检测联合检测,同时单个区域分布式检测采用遗传算法进行优化,最终达到对多目标的分布式检测最优融合。最后给出了数值仿真,仿真结果表明,该方法具有一定的可行性。

简介：摘要研究目的基于专家主观信息在当前土地评估中的关键作用，将专家信任度和评估数据的主观信息进行分组合并，提高评估结果的准确性和可信度。研究方法基于模糊测度理论，分析土地评估中“专家信息”整合中需要解决的问题，建立融合准则和信息融合模型。研究成果推导了专家评估信息融合的基本算法，并对专家评估信息进行了有效建模和集成，并将其应用于实际的土地评估中。研究结论该方法可以提高专家主观评价的可信度，提高评价的准确性，挖掘和利用更高层次专家信息的价值。

简介：摘要:随着工业4.0的推进，在工业中对伺服电机的应用更加普及，特别是机床、印刷设备、包装设备、纺织设备、激光加工设备、机器人、自动化生产线等行业。对于印刷设备、卷绕设备等配合多组伺服电机，对伺服电机的转速有精确的要求的企业生产中，需要满足对设备产品的规格要求来降低生产浪费。通过高精度融合算法对伺服电机进行控制，可以实现对伺服电机的精确控制，相互配合使完成生产要求。

简介：摘要：电力系统设备某些部分的温度异常升高与存在故障相符，电气设备的关键部件的高温会导致电力设备的性能下降或损坏，影响电力系统的健康状况。因此，监测电气设备的温度是支持电力系统安全稳定运行的重要手段之一。

简介：摘要：针对同类多传感器测量中含有的噪声,提出了多传感器数据自适应加权融合估计算法,该算法不要求知道传感器测量数据的任何先验知识,依据估计的各传感器的方差的变化,及时调整参与融合的各传感器的权系数,使融合系统的均方误差始终最小,并在理论上证明了该估计算法的线性无偏最小方差性。仿真结果表明了本算法的有效性,其融合结果在精度、容错性方面均优于传统的平均值估计算法。

简介：摘要为了消除和减小滑坡变形多点监测中的误差，正确评价滑坡体的整体工程地质特性及其时效性，采用基于交互式融合算法对西南某滑坡变形进行动态分析。在融合了监测年间的水平位移和垂直位移数据后，综合判断滑坡体的依时性工程特性。融合结果表明该滑坡体先后经历了缓慢变形期、匀速变形期、加速变形期和急剧变形期，表明该滑坡体具有阶段性变化的特点，且降雨入渗是引起该滑坡发生位移变形的主要因素，结果符合滑坡体变形特征的自然规律。同时修正了传统方法不考虑传感器自身因素的局限性，合理利用融合方法的互补性，消除了部分传感器采集数据的模糊性、不确定性和随机性，证明了该方法在滑坡动态变形监测与分析中具有有效性和可行性。

简介：本科毕业论文是本科教学中重要的环节之一，因此，构建科学合理的本科毕业论文质量管理和评价体系具有一定的研究价值，本论文将D—S证据理论用于本科毕业论文的成绩评定融合决策中，充分地利用专家的证据资源进行决策融合以得到最终的评定结果。研究表明，该方案的实施，可以有效地促进毕业论文评定工作的客观化和公正化，从而促进本科毕业论文质量管理工作的不断提高。

简介：比如Java和Matlab的跨语言调用、Eclipse插件技术等,其中M文件编辑和编译插件、系统帮助插件、结果显示和比较插件只依赖于Eclipse平台,并以M文件的编辑和编译插件为例示范了如何开发Eclipse插件

简介：粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中，对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波，然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明，粗糙中值滤波有较强的去噪能力，且较好地保持了图像的细节信息，在此基础上进行小波融合，使得融合结果图像具有良好的效果。