信息融合中提高信源置信度的方法研究

来源 :数学的实践与认识 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jst1984
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在分析信息融合和模糊神经网络理论的基础上,构造出具有质量信息的模糊神经网络信息融合结构.通过模糊神经网络对信源本身、环境因素、人为因素等各种因素的处理给出各个信源的置信度因子,再将置信因子与各信源的报告数据统一进行融合处理,可提高各信源的可信度,从而提高融合系统的可靠性和有效性,使系统的整体性能加强. Based on the analysis of information fusion and fuzzy neural network theory, a fuzzy neural network information fusion structure with quality information is constructed.Finally, by means of fuzzy neural network, various factors such as the source itself, environmental factors, human factors and so on are given Source of confidence factor, and then the confidence factor and the source of the report data unified fusion processing can improve the credibility of the various sources, thereby enhancing the reliability and effectiveness of the fusion system, the overall performance of the system to strengthen.
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