Agent目标判别的神经网络-证据理论法

• 作者: 张伟 赵晓哲 陈彦辉
• 来源期刊: 指挥控制与仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 数据融合 证据理论 神经网络 多Agent系统(MAS)
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 理论研究
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 535字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-3819.2006.02.012

摘要

重点研究了目标识别领域中证据理论与模糊神经网络相结合的多Agent数据融合方法.作为传统Bayes理论的推广,证据理论由于满足更弱的信息来源条件,尤其是在区分不确定与未知方面显示了很大的灵活性,因此备受关注.然而,基本可信度的分配是一个与实际应用密切相关的问题,也是较难操作的一步.本文通过对模糊神经网络的训练来处理证据理论的基本可信度分配问题,经计算机仿真表明这是一种行之有效的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵晓哲		84	444	12.0	16.0
2	张伟		6	15	2.0	3.0
3	陈彦辉		1	0	0.0	0.0