广义证据推理融合结构

• 作者: 李鹏 王敏 黄心汉
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 证据推理 融合框架 地图构建 信息融合
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 487-491
• 分类号: TP242.6
• 字数: 4089字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2010.06.004

摘要

针对Dempster-Shafer理论(DST)及Dezert-Smarandache理论(DSmT)难以处理不确定信息的问题,定义了辨识框架中的不确定因子,提出了2种自适应通用分配法则(AUPR).并提出了证据理论的广义融合框架,并在此基础上构建了广义证据推理机.以Pioneer 2-DXe机器人为实验平台,绘制了实验场景的信度分布图.实验结果验证了所提方法的有效性和实用性,为构建统一的信息融合框架提供了有力的依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王敏	华中科技大学控制科学与工程系	297	3374	28.0	48.0
2	黄心汉	华中科技大学控制科学与工程系	151	2823	27.0	48.0
3	李鹏	华中科技大学控制科学与工程系	51	374	9.0	18.0