一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法

• 作者: 丁彪 关欣 孙贵东 潘丽娜 郭强
• 来源期刊: 控制与决策
• 学科: 工学
• 关键词: 证据网络 知识融合 知识框架 信息融合 多源异类知识
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 2153-2160
• 页数: 8页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.1495

摘要

针对融合识别领域中不同框架下多源异类传感器的不确定证据信息无法有效融合的问题,提出一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法.该方法将战场协同作战中不同框架下多源异类传感器的领域知识统一在证据网络的结构下,形成多源异类知识融合识别模型,对多源异类传感器的不确定性证据信息进行基于条件证据网络的融合推理,得到识别结果.仿真实例验证了所提出方法的优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	丁彪	海军航空工程学院训练部	12	49	3.0	6.0
2	关欣	海军航空工程学院电子信息工程系	104	1013	17.0	28.0
3	潘丽娜	海军航空工程学院基础部	23	233	7.0	15.0
4	孙贵东	海军航空工程学院电子信息工程系	17	40	4.0	5.0
5	郭强	海军航空工程学院信息融合研究所	22	125	6.0	10.0