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《基于d-s證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合算法的研究》由會(huì)員上傳分享,免費(fèi)在線(xiàn)閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、學(xué)校代碼:分類(lèi)號(hào):_im—笛級(jí);公扣UDC;621.3<學(xué)號(hào)110i-:27’|;?i哪再菊r;y.^.兩‘‘-''-’.?wèi)簦骸蓿剑郑墸?,f氣i.?shī):廣如j女東南:k嗦霄工程碩±學(xué)位論文基于D-S證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合算法的研究0革位論文形式:應(yīng)用巧)研究生姓名;胡嘉體導(dǎo)師姓名;李新德盛云峰申請(qǐng)學(xué)位類(lèi)別工巧碩±學(xué)化授予單位東南大學(xué)工程領(lǐng)域名稱(chēng)控制工括論文答辯日期2016年4月26日D-S證20研究方向據(jù)椎巧學(xué)位授子日期16年月日
2、答辯委員會(huì)主席楊肖峰評(píng)閱人陳巧巧嚴(yán)小東205月‘日/昨7k?乘兩:參碩db學(xué)位論文基于D-S證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合算法的研究專(zhuān)業(yè)名務(wù):控制工程研究生姓名:胡嘉撥導(dǎo)師姓名:李新德副教授盛云峰高級(jí)工程TheDataFusionMe化odResearchBasedonD-SEvidenceTheoryAThesisSubmitedtoSoutheastUniversityFortheAcademicDegreeofEngineeringMaster
3、BYHU-化aijSuervisedbpyt-AssociaePorf.LIXindeSenio-rEnineerSHENGYunfenggSchoolofAutomationSoutheastUniversityApril2016東南大學(xué)學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研巧工作及取得的研究成果。盡我所知,除了文中特別加W標(biāo)注和致謝的地方外,論文中不包含其他人己經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的研究成果,也不包含為獲得東南大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書(shū)而使
4、用過(guò)的材料。與我-同工作的同志對(duì)本研巧所做的任何貢獻(xiàn)均己在論文中作了明確的說(shuō)明并表示了謝意。研究生簽名讀日期?:立〇1扛、已.學(xué)東南大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明東南大學(xué)、《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊(光、中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研巧所(含萬(wàn)方數(shù)據(jù))、國(guó)家圖書(shū)館盤(pán)版)》電子雜志社有限公司有權(quán)保留本人所送交學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文擋,可[^采用一致影印、縮印或其他復(fù)制手段保存論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相。除在),保密期內(nèi)的保密論文外,允許論文被査閩和借閱可W公布(包括W電子信息形式刊登論)文的全部?jī)?nèi)容或中、英文摘要等部分內(nèi)容
5、。論文的公布(包括W電子信息形式刊登授巧東南大學(xué)研巧生院辦理。"研巧生簽名rji解?巾簽壽三'禹.^基于D-S證據(jù)理論的數(shù)據(jù)融合算法的研究工程碩±:胡嘉撰導(dǎo)師:李新德,盛云峰東南大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院摘要Dempster證據(jù)合成理論因其在不確定性問(wèn)題上表述、姐合等方面的優(yōu)勢(shì)而廣泛地應(yīng)用于信息融合、檢測(cè)診斷和人工智能等領(lǐng)域。但其在證據(jù)商度沖突的情況下存在的反直一觀,甚至錯(cuò)誤的問(wèn)題。首先emster,本文從Dp證據(jù)合成規(guī)則展開(kāi)分析,提出了種基于夾角余弦的證據(jù)合成方法。在該方法中,首先利用Pignistic
6、概率分析證據(jù)源,通過(guò)夾角余弦與闊值比較識(shí)別沖突證據(jù),并利用證據(jù)間相關(guān)性對(duì)沖突證據(jù)進(jìn)行修正,同時(shí)保留非沖突證據(jù)。最后利用Dempster證據(jù)合成規(guī)則完成融合汁算。一Pisti然后,提出種基于信息賄的證據(jù)聚類(lèi)合成方法,在該方法中,首先利用ignc概率分析證據(jù)源,,并通過(guò)信息賄解析證據(jù)相似度矩陣識(shí)別沖突證據(jù)利用聚類(lèi)值將證據(jù)源分成非沖突和沖突證據(jù)兩大類(lèi)。類(lèi)內(nèi)采用Dempster規(guī)則合成,兩類(lèi)間則根據(jù)加權(quán)系數(shù)最終實(shí)現(xiàn)證據(jù)合成。實(shí)驗(yàn)表明,兩種方法可W有效的處理高度沖突證據(jù),尤其是在多個(gè)沖突證據(jù)的情況下也能獲得很好的合成效果。
7、最后將這兩種方法應(yīng)用于汽車(chē)智能故障診斷系統(tǒng),通過(guò)實(shí)。際應(yīng)用案例,證明兩種方法具有可行性關(guān)鍵字S證據(jù)理論,夾角余弦相似度,可變修正因子,信息痛,聚類(lèi)合成IAb巧巧ctta-TheDaFusionMethodResearchBasedonDSEvidenceTheory-Gradua--te:HUJiajiSupervised;LIXinde,SHENGYunfengSchoolofAutomationSoutheastUniversityAbstract-Shaf化Dem
8、stererevide打cesn化esistheoriswidelusedi打efieldsofinformationpyyy