广义证据推理融合结构

来源 :智能系统学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：cl157967874

【摘要】

：

针对Dempster-Shafer理论(DST)及Dezert-Smarandache理论(DSmT)难以处理不确定信息的问题,定义了辨识框架中的不确定因子,提出了2种自适应通用分配法则(AUPR).并提出了证据理论的广义融合框架,并在此基础上构建了广义证据推理机.以Pioneer 2-DXe机器人为实验平台,绘制了实验场景的信度分布图.实验结果验证了所提方法的有效性和实用性,为构建统一的信息融合

【作者】

：

黄心汉李鹏王敏

【机构】

：

华中科技大学控制科学与工程系

【出处】

：

智能系统学报

【发表日期】

：

2010年06期

【关键词】

：

证据推理融合框架地图构建信息融合 evidence reasoning fusion frame map building information

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