InstantCoffee 公司模板下载

weixin_39820780 2020-09-09 04:00:42
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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)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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