【摘 要】
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在各类信息融合技术慢慢趋于成熟时,始终没有一个统一的方法或框架将各类推理方法结合。针对现有的推理与融合算法的多样化,单一推理方法存在弊端,通用性弱,局限性强,背景依
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在各类信息融合技术慢慢趋于成熟时,始终没有一个统一的方法或框架将各类推理方法结合。针对现有的推理与融合算法的多样化,单一推理方法存在弊端,通用性弱,局限性强,背景依赖强等现状,本文以如何建立一个通用性强、能结合各推理方法之优点、能提高推理与融合结果识别率的推理与融合框架与工具进行研究,并围绕以下方面进行了探讨:(1)总结四类不确定性信息,分别是随机不确定性信息,模糊不确定性信息,灰色不确定性信息和未确知不确定性信息。将四类不确定性信息分别对应概率、隶属度函数、区间三种表达形式。总结将这四类不确定性信息生成相应的基本概率指派与广义基本概率指派的方法。(2)在基于区间的证据理论基本概率指派生成方法的基础上,结合开放世界中广义证据理论,提出了基于区间的广义基本概率指派的生成方法,为广义基本概率指派的生成方法在基于模糊的生成方法之外提供了一个新的思路,并通过实验验证了该方法的合理性与有效性。(3)提出多模式智能推理与融合框架,采用广义证据理论推理机、贝叶斯网络推理机与神经网络推理机并行推理的方法,将推理结果采用基于广义证据理论的融合方法进行融合。(4)基于C++与Qt平台开发多模式智能推理与融合引擎软件,并结合机载导弹武器作战效能评估的背景,就基于广义证据理论的多模式智能推理与融合进行了验证实验。通过对多组对比测试实验的分析,得出使用多模式智能推理与融合在某一推理工具产生明显偏差时所具备的优势,显示了算法的稳定性与有效性。
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