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对分布式多维空间传输信息融合方法的研究,能够有效提高复杂信息调度和聚类分析能力。对分布式多维空间传输数据的准确融合,需要根据数据传感器的测量复杂信息特征,并进行适当分组,完成对传输信息的融合。传统方法通过组建隶属度函数,来获得多维空间数据库提供信息的可信度,但忽略了对数据库中信息进行分组,导致融合效果不理想。提出基于神经网络的分布式多维空间传输信息融合方法。获取各多维空间数据传感器对模糊命题的支持程度,计算出不同传感器关于复杂信息目标独立支持程度之间的距离,得到数据传感器在模糊命题下的优化度,根据分