【摘 要】
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针对目前多传感器系统中常用的信息融合方法,识别率较低、网络稳定性不好、不能很好地处理不确定性等问题,提出一种基于神经网络和DS方法的信息融合算法。该方法兼顾神经网络
【机 构】
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哈尔滨工业大学数学系,哈尔滨工业大学计算机学院
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针对目前多传感器系统中常用的信息融合方法,识别率较低、网络稳定性不好、不能很好地处理不确定性等问题,提出一种基于神经网络和DS方法的信息融合算法。该方法兼顾神经网络和DS推理二者的优势,有效地解决了目前信息融合方法对大噪声不确定性传感器测量信息的误识别问题。仿真实验结果验证了该算法在提高目标识别率和抗噪能力方面的有效性。
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