a1webtemplates 简实模板下载

weixin_39820780 2020-09-09 03:30:42
a1webtemplates 简实模板
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a1webtemplates 简实模板
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【多源数据融合】基于Dempster-Shafer理论的信念对数相似度测量及其在多源数据融合中的应用（Matlab代码实现）
【多源数据融合】基于Dempster-Shafer理论的信念对数相似度测量及其在多源数据融合中的应用（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于Dempster-Shafer（D-S）证据理论的信念对数相似度测量方法展开，重点研究其在多源数据融合中的应用。该方法通过引入对数相似度函数，改进传统D-S理论在处理冲突证据时的不合理性问题，提升了多源信息融合的准确性与鲁棒性。文中结合Matlab代码实现，展示了该算法在实际数据融合场景中的建模、计算与验证过程，包括基本概率分配（BPA）构造、证据距离计算、相似度融合及决策输出等核心步骤，有效解决了传感器数据冲突、不确定性强等问题。; 适合人群：具备一定信息融合、人工智能或自动化背景，熟悉Matlab编程，从事科研或工程开发工作1-3年的研究生及技术人员。; 使用场景及目标：①应用于多传感器系统中的目标识别与状态估计；②解决复杂环境中不确定性信息的融合难题；③为智能决策系统（如自动驾驶、工业监测）提供可靠的融合算法支持。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段调试运行，深入理解BPA生成、证据冲突度量与融合规则的设计逻辑，并尝试在不同数据集上验证算法性能，进一步掌握D-S理论的实际应用技巧。
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