传感器的广义信度模型客观获取算法

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在运用Dezert-Smarandache理论(D-SmT)进行多源信息融合过程中,传感器的广义基本信度赋值(GBBA)数学模型的获取较困难,且存在主观性的问题。运用粗糙集理论,提出一种新的客观算法。通过分析传感器采集的大量客观数据之间的依赖关系,利用粗糙集理论的分类思想和协调决策等概念,按照一定规则离散化的传感器数据形成决策表,引入规则强度,计算证据的基本信度赋值,建立D-SmT广义基本信度模型,存入数据库中以备需要时查询。以P2-DX机器人为实验平台,以移动机器人本体上应用最广泛的声纳传感器为例
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