【摘 要】
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为解决证据理论存在的鲁棒性差、证据源冲突程度过大时融合结果不佳等问题.提出了一种鲁棒性证据理论,该理论所具有的鲁棒性弥补了D-S证据理论的不足,使冲突证据源合成结果更
【出 处】
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辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
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为解决证据理论存在的鲁棒性差、证据源冲突程度过大时融合结果不佳等问题.提出了一种鲁棒性证据理论,该理论所具有的鲁棒性弥补了D-S证据理论的不足,使冲突证据源合成结果更理想,鲁棒性更强.并将鲁棒性证据理论与多神经网络相结合建立了一种煤层底板突水预测模型,实验结果表明:所提出的基于鲁棒性证据理论的突水预测模型较已有的基于D-S证据理论的突水预测模型预测结果准确率相对更高,效果更好.
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