【摘 要】
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Dempster-Shafer证据理论在水下多源目标识别领域有着广泛而重要的应用,但经典的证据理论在融合高度冲突的证据时往往会导致一些反常理的结果,如Zadeh冲突悖论;针对这一问题,
【机 构】
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中国电子科技集团公司第二十研究所数据链技术重点实验室
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Dempster-Shafer证据理论在水下多源目标识别领域有着广泛而重要的应用,但经典的证据理论在融合高度冲突的证据时往往会导致一些反常理的结果,如Zadeh冲突悖论;针对这一问题,综合考虑证据体之间的冲突程度和支持程度,提出一种证据异常度的概念并对原始证据集进行异常检测,基于检测结果对原始证据体进行权重分配,引入全集项,修正证据源;在保持Dempster组合规则不变的前提下,进行有效的证据预处理,实验仿真结果验证了算法的有效性;证明对证据体进行有效的修正,可以改进经典证据理论的缺点,达到更好的融合结果
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