利用模糊推理的证据理论信息融合算法

• 作者: 李云彬 李辉 王云飞
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊信息 证据理论 信息融合 隶属函数
• 年，卷（期）: 2010,（36）
• 页码范围: 144-146
• 分类号: TP212
• 字数: 3130字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.36.039

摘要

证据理论具有比较强的理论基础,能处理随机性或模糊性所导致的不确定性.但证据理论应用中基本概率分配函数(mass函数)难以确定,针对这一问题,提出了一种基于模糊推理的证据理论信息融合算法.该方法利用模糊理论中的高斯隶属度函数来获得模糊观测下具有概率特性的似然函数,并且由此似然函数得到每个传感器提供信息的可信度;再将各传感器的可信度转化成基本概率赋值函数即mass函数;最后利用证据理论对多传感器信息进行融合.对目标识别的仿真试验表明该方法获得的结果比直接结果具有更高的精度和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李辉	西北工业大学电子信息学院	173	1257	17.0	28.0
2	王云飞	西北工业大学电子信息学院	6	20	2.0	4.0
3	李云彬	西北工业大学电子信息学院	3	15	2.0	3.0