【摘 要】
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为了有效处理目标识别中的不确定信息,将信息融合的D-S、DSmT规则与近邻分类相结合,提出了一种新的基于信息融合的目标识别算法。首先选取待识别目标在训练数据中的近邻样本,并构造各近邻的基本置信指派函数,然后使用D-S规则对各类别下的近邻证据进行组合,最后再应用DSmT规则将所有类别的组合证据进行融合,并根据融合结果和所建立的分类规则进行目标的识别判断。通过目标实测数据实验,将新算法与目前目标识别中
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为了有效处理目标识别中的不确定信息,将信息融合的D-S、DSmT规则与近邻分类相结合,提出了一种新的基于信息融合的目标识别算法。首先选取待识别目标在训练数据中的近邻样本,并构造各近邻的基本置信指派函数,然后使用D-S规则对各类别下的近邻证据进行组合,最后再应用DSmT规则将所有类别的组合证据进行融合,并根据融合结果和所建立的分类规则进行目标的识别判断。通过目标实测数据实验,将新算法与目前目标识别中应用最为广泛的SVME方法进行了对比分析,结果表明新算法能够有效提高目标的识别正确率。
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