【摘 要】
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为了对电子目标进行准确识别,一般采取多传感器融合的D S证据理论方法。但是由于传统的D S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,造成识别结果不准确。变精度粗集模
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为了对电子目标进行准确识别,一般采取多传感器融合的D S证据理论方法。但是由于传统的D S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,造成识别结果不准确。变精度粗集模型是粗集模型的扩展,它允许一定程度错误分类率的存在,更符合实际数据的情况,将变精度粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真结果表明,该方法对电子目标识别有效,尤其在传感器受到干扰时,识别结果更加可靠。
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