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公开(公告)号：CN101996157B
公开(公告)日：2013-08-21
申请号：CN201010531280.0
申请日：2010-10-23
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种证据高冲突环境下多源信息融合方法，它是根据证据距离来确定证据的相互支持度，并以证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量为证据的权重向量，其中权重系数最大的证据为关键证据，进而求得各证据的相对折扣因子，然后对各证据信息进行打折扣处理，再用D-S规则对多源传感器数据进行信息融合，以提高证据高冲突状态下对监测命题判断的准确性及精确性，该方法可以有效消除多源信息的不确定因素，提高信息评价的准确度，克服证据高冲突状态下利用传统D-S证据理论不能得出正确评价结果的局限性，且具有算法简单、收敛速度快等优点。
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公开(公告)号：CN101996157A
公开(公告)日：2011-03-30
申请号：CN201010531280.0
申请日：2010-10-23
Applicant: 山东科技大学
Abstract: 本发明公开了一种证据高冲突环境下多源信息融合方法，它是根据证据距离来确定证据的相互支持度，并以证据支持度矩阵模最大特征值对应的特征向量为证据的权重向量，其中权重系数最大的证据为关键证据，进而求得各证据的相对折扣因子，然后对各证据信息进行打折扣处理，再用D-S规则对多源传感器数据进行信息融合，以提高证据高冲突状态下对监测命题判断的准确性及精确性，该方法可以有效消除多源信息的不确定因素，提高信息评价的准确度，克服证据高冲突状态下利用传统D-S证据理论不能得出正确评价结果的局限性，且具有算法简单、收敛速度快等优点。
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