一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法

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针对融合识别领域中不同框架下多源异类传感器的不确定证据信息无法有效融合的问题,提出一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法.该方法将战场协同作战中不同框架下多源异类传感器的领域知识统一在证据网络的结构下,形成多源异类知识融合识别模型,对多源异类传感器的不确定性证据信息进行基于条件证据网络的融合推理,得到识别结果.仿真实例验证了所提出方法的优越性. Aiming at the problem that the uncertain evidence information of multi-source heterogeneous sensors under different frameworks in the field of fusion recognition can not be effectively fused, a multi-source heterogeneous knowledge fusion recognition method based on conditional evidence network is proposed. This method combines multi- The domain knowledge of source heterogeneous sensor is unified Under the structure of evidence network, a multi-source heterogeneous knowledge fusion recognition model is formed, and the fusion reasoning of conditional evidence network is applied to the uncertainty evidence information of multi-source heterogeneous sensors, and the recognition result is obtained. The superiority of the proposed method.
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