【摘 要】
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D-S证据理论信度函数分配的取值是得到较为准确的融合结果的关键,然而传统方法如采用隶属度函数、正态分布等得到的信度函数分配都具有较大的主观性。为使信度函数分配更具客
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D-S证据理论信度函数分配的取值是得到较为准确的融合结果的关键,然而传统方法如采用隶属度函数、正态分布等得到的信度函数分配都具有较大的主观性。为使信度函数分配更具客观性,在总结其它方法的基础上,提出了基于典型样本的信度函数分配构造方法。首先采集各目标模式下的样本,并判断每一模式下的各条证据服从何种概率分布,利用相应的概率公式计算待识别目标模式的各条证据的概率密度,然后进行归一化处理,最后利用联合规则得到融合结果。实例表明利用此法可得到较为准确的融合结果,不仅提高了判别结果的准确性,而且降低了不确定度,并再
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