基于多类SVM和D-S证据理论的决策融合算法研究

• 作者: 康红艳 欧阳宁
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 决策融合 D-S证据理论 多类支持向量机
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 页码范围: 20-22,26
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3858字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2008.06.006

摘要

D-S证据理论是决策融合领域研究较多的一种有效方法.然而,如何根据实际情况构造D-S证据理论中的基本概率赋值函数是必须面对的一个重要课题.本文提出了一种基于多类支持向量机和D-S证据理论的决策融合算法,将多类支持向量机作为局部判决器,构造了相应的基本概率赋值函数,然后用D-S证据理论对各初步判决结果进行融合,得出对目标的最终识别结论.最后与投票表决法对比,做出仿真,并进行分析,验证了算法的合理性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	欧阳宁	桂林电子科技大学信息与通信学院	86	577	14.0	20.0
2	康红艳	桂林电子科技大学信息与通信学院	2	16	2.0	2.0