【摘 要】
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针对复杂信息系统信源为涉及多个不同专业背景的多源异类、异构信息,融合过程必须将多个异构模型集成起来进行联合问题求解的特点,提出了一种新的复杂信息系统分布式层次化决
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针对复杂信息系统信源为涉及多个不同专业背景的多源异类、异构信息,融合过程必须将多个异构模型集成起来进行联合问题求解的特点,提出了一种新的复杂信息系统分布式层次化决策融合模型,实现了集成神经网络组与专家系统及改进的分布式D-S证据推理模型的融合、特定领域中理论及经验模型与上述模型的融合,改进的D-S证推理模型解决了当证据矛盾时导致错误结果的问题.油田剩余油分布及潜力预测的应用,表明提高了预测的精度和可靠性,为复杂融合系统的工程实现提供了重要的提示.
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