【摘 要】
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D-S证据理论是决策融合领域研究较多的一种有效方法。然而,如何根据实际情况构造D-S证据理论中的基本概率赋值函数是必须面对的一个重要课题。本文提出了一种基于多类支持向
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D-S证据理论是决策融合领域研究较多的一种有效方法。然而,如何根据实际情况构造D-S证据理论中的基本概率赋值函数是必须面对的一个重要课题。本文提出了一种基于多类支持向量机和D-S证据理论的决策融合算法,将多类支持向量机作为局部判决器,构造了相应的基本概率赋值函数,然后用D-S证据理论对各初步判决结果进行融合,得出对目标的最终识别结论。最后与投票表决法对比,做出仿真,并进行分析,验证了算法的合理性和有效性。
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