基于证据理论的信息融合研究及其在水质监测中的应用
随着各种面向复杂应用背景的多传感器融合系统的出现,融合算法的研究已成为研究热点。本文对D-S证据理论及其相关技术进行深入分析、研究,指出其存在的不足,并提出相应的改进方法。首次将信息融合技术引入到水质监测数据处理过程中,从信息融合的角度,将本文提出的信息融合方法应用到水质监测数据处理中,分析其可行性、有效性。主要研究内容及结论如下:(1) 提出一种基于修改模型的冲突证据组合方法。该组合方法满足结合律和交换律,充分利用冲突证据信息,解决了冲突证据组合中的三类问题。(2) 引入相似度,提出一种基于相似度的模糊证据推理方法。在信任函数对某些焦点元素的显著变化敏感及从模糊焦元变化中获取更多的信息方面,该方法比其它模糊扩展方法有效。(3) 依据Vague焦元的特点,提出一种确定Vague焦元信度函数的方法,讨论其具有的性质并进行了证明。基于Vague集的相似性度量,提出Vague焦元的组合规则。通过实验分析,验证了该方法的合理性和可行性。
(本文共140页)
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