高级搜索

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

用证据理论实现相关信息的融合

罗志增 叶明

罗志增, 叶明. 用证据理论实现相关信息的融合[J]. 电子与信息学报, 2001, 23(10): 970-974.
引用本文: 罗志增, 叶明. 用证据理论实现相关信息的融合[J]. 电子与信息学报, 2001, 23(10): 970-974.
Luo Zhizeng, Ye Ming . FUSION OF DEPENDENCY INFORMATION USING DEMPSTER-SHAFER EVIDENTIAL REASONING[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2001, 23(10): 970-974.
Citation: Luo Zhizeng, Ye Ming . FUSION OF DEPENDENCY INFORMATION USING DEMPSTER-SHAFER EVIDENTIAL REASONING[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2001, 23(10): 970-974.

用证据理论实现相关信息的融合

FUSION OF DEPENDENCY INFORMATION USING DEMPSTER-SHAFER EVIDENTIAL REASONING

  • 摘要: 用D-S(Dempster-Shafer)证据理论进行多信息融合有一个严格的要求,即要求各传感器所提供的证据相互独立。这在很多实际场合中却很难实现。本文简要地阐述了基于D-S证据理论的多传感器信息融合算法,提供了一种基于D-S理论的推广方法以解决信息融合的相关性问题。并用机器人的力觉和热觉传感器作实验,对该方法的有效性进行了研究。
  • L.A. Klein, Sensor and data fusion concepts and applications, Proc. of SPIE, 1993, TT-14,125-128.[2]G.A. Shafer, A Mathematical Theory of Evidence., Princeton, NJ., Princeton Univ. Press, 1976,Chapter 3. [3]R.M. Fung, et al., Metaprobability and Dempster-Shafer in Evidential Reasoning, Uncertainty in Artificial Intelligence, North-Holland, Elsevier Science Publishers, 1986, 295-302.[3]邵远,何发昌,罗志增,多传感器信息融合浅析,电子学报,1994,22(5),73-79.[4]段新生,证据理论与决策、人工智能,北京,中国人民大学出版,1993,第二章.[5]Y.Q. Cheng, Y. G. Wu, et al., Generalized integration method of evidence with dependency information, Proc.[J]. of SPIE.1992,1828:288-
  • 加载中
计量
  • 文章访问数:  2282
  • HTML全文浏览量:  108
  • PDF下载量:  412
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  1999-08-27
  • 修回日期:  2000-05-25
  • 刊出日期:  2001-10-19

目录

    /

    返回文章
    返回