DsmT相关论文
The Dezert-Smarandache theory (DSmT) is a useful method for dealing with uncertainty problems. It is more efficient in c......
为准确掌握风电机组的实际运行状态,需要利用已有的运行数据对风电机组运行状态进行研究,从而为其他风电机组的安全经济运行提供依......
针对目前浅层机器学习理论在变压器故障诊断上精度不高以及大多数诊断方法参考的信息特征量单一的现状,提出一种基于AdaBoost-RBF......
针对供应商绩效评价这一不确定多属性决策问题,运用DSmT方法建立一个多属性融合模型。在DSmT框架下,首先将各指标对供应商的评价转......
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DSmT在组合结果中保留了冲突焦元,一方面提高了组合冲突证据能力,另一方面造成了冲突信息的积累,促使分配给主焦元的信度不合理地......
DSmT在组合结果中保留了冲突焦元,一方面提高了组合冲突证据能力,另一方面造成了冲突信息的积累,促使分配给主焦元的信度不合理地......
针对DSmT将关于目标身份的不精确、不确定、冲突的多源信息进行融合,尤其是在处理高冲突证据的融合时有很好的效果,给出了运用DSmT......
针对D～S证据理论（Dempster Sharer theory，DST）中Dempster组合规则在处理高冲突证据时的不足，以及DSm理论（Dezert—Smarandanche theory，D......
DSmT是一种有用的不确定推理方法，能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题。由于其在组合规则方面存在不足，影响了DSmT的应用。提出......
DSmT是一种有用的不确定推理方法，能较好地解决强冲突情况下的信息融合问题。由于其在组合规则方面存在不足，影响了DSmT的应用。提出......
针对DSmT组合规则存在的计算量大、收敛速度慢等不足之处,基于局部冲突再分配的原则提出一种有效的改进DSmT方法。该算法根据证据......
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针对多移动机器人探测静态未知环境,提出了多机器人的一类新的体系结构和机器人内部控制结构,采用分布式融合框架,引入了最近提出......
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针对D-S证据理论难以处理高冲突证据信息,而DSmT理论融合效率不高的问题,在分析D-S证据理论和DSmT理论优缺点的基础上,提出将两种......
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基于Dezert-Smarandache theory(DSmT)提出一种自然场景下多运动目标遮挡的跟踪方法。在DSmT和粒子滤波框架下,通过设计新的合并策......
针对核电站主冷却剂泵故障特征微弱难以有效辨识及DST仅能解决在无高冲突辨识框架下的单一故障诊断等问题,提出一种基于DSmT决策级......
针对移动机器人探测动态未知环境的问题,引入了一种由贝叶斯理论和Dempster-Shafer证据理论(DST)扩展而来的新的信息融合方法——D......
随着我国高速列车不断发展,人们时刻关注着列车运行中乘客的安全保障问题。而对于向机车提供动力的受电弓与接触网的检测与维护,一......
随着现代战场环境的复杂变化，如何快速准确地对目标进行识别显得尤为重要，而环境的复杂多变可能会产生冲突证据。针对目标识别中高冲......
证据分类算法已被广泛应用于模式识别中。针对传统证据近邻算法在证据权重和组合规则上的局限,研究了一种新的基于DSmT的证据K近邻......
由于信息的多样性和复杂性,使得对不确定信息的表示和建模都要通过相应的方法完成。由于方法的不统一,难以实现对异类不确定信息的......
针对DSmT在解决强冲突证据融合问题时存在的不足，提出了一种有效的冲突证据合成方法，即在保留冲突焦元的基础上对冲突量进行重新分配......
飞行目标识别与跟踪作为机器视觉和模式识别领域的一个重要研究内容,在敌我识别、智能防御、自动火炮等军事领域具有重要意义。在......
风电机组多安装在山地、海洋等区域,常年经受强风、潮湿、极端温差影响,导致机组故障频繁发生。齿轮箱是风机传动系统的关键部件,......
证据理论的随机集表示能够使不同类型的信息，采用统一的多源信息融合系统进行建模处理。根据现有的随机集理论统一表示模型和DSmT理......
本文介绍了DST和DSmT理论的基本概念及其适用模型,分析了Dempster、DSmH和PCR5三大规则的具体实现方法;采用这三种组合规则计算给......
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目标识别系统中所获得的信息常常是高度冲突和不确定的。基于DSmT理论的多传感器目标识别,可以解决证据高度冲突情况下的信息融合......
核动力装置是一个结构复杂的热力学系统。它由核反应堆、蒸汽发生器、主冷却剂泵、稳压器、汽轮机等主要设备及相关工艺回路构成,......
电力变压器担负着电力系统内电能的传输、分配及电压的变换等功能,其运行状况的好坏直接影响到整个电力系统整体的安全运行。随着......
针对DST与DSmT在不同的冲突情况下,融合效果各有优劣,提出综合利用DST与DSmT进行信息融合。在对不同融合算法进行分析之后,提出将......
根据目标属性信息的层次化特征,提出了一种用于目标综合识别系统的多级分层属性融合方法。依据目标属性信息的内在关系,对其进行分......
信息融合技术是上个世纪70年代末发展而来的一门新学科,它最早是从军事上的C3I(Command, Control, Communication and Intelligenc......
与其他推理方法相比，证据推理具有符合人推理决策过程，可以对其进行合理的信息论解释，能够区分确定与不确定区间，且不需要先验信息，能够......
Dempster-Shafer理论（DST）是一种信息融合方法。由于在不确定性信息的表示、度量和组合等方面所具有的优势,DST已在故障诊断领域有了......
面向智能空间中基于RFID(radio frequency identification)的物品定位任务要求,针对RFID在应用中难以确定标签与天线的相对位置这......
提出了一种基于BP神经网络和DSmT推理的序列图像目标识别算法。以修正的Hu不变矩为图像特征,利用数据融合的思想对来自目标的序列......
针对智能移动机器人探测未知环境的问题,引入了一种新的信息融合方法DSmT(Dezert-Smarandache Theo-ry),采用栅格地图,并根据声纳......
本文解决了多源信息融合时信息源选择的难题,提出了一种广义的证据支持贴近度过滤器来选择最一致的证据源,并耦合基于DSmT和PCR5的......
车辆识别技术是无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)智能交通应用中的关键技术.由于实际部署环境的复杂性,由传感器节点......
DSmT是一种有用的不确定推理方法,较DST能更好解决强冲突情况下的信息融合问题。本文在研究DST和DSmT的基础上提出一种将两种综合......
为有效融合高度冲突的证据,提出一种改进冲突证据合成的方法。根据目标焦元的冲突大小提出一种相互支持度,对总支持度归一化后获得......
DSmT可以很好地解决高冲突证据的组合问题,但是它存在计算量大和主焦元的mass函数难以收敛的问题.针对这些不足,提出快速mass函数......
通过对自动目标识别系统研究与分析,将DSmT引入到飞机序列图像识别中,构建基本置信指派及分类规则,提出了一种基于加权DSmT的序列......
针对复杂环境下多运动目标跟踪的高冲突信息组合问题,在DSmT的理论框架下,提出了一种将局部冲突在局部进行分配的改进证据合并方法......
利用单个信息源进行苹果分类,常常出现分类错误,即使分类正确,也不能给出综合标准下的分类结果。本文利用苹果大小及颜色两个信息......
