一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法
CSTR:
作者:
作者单位:

海军航空工程学院 a. 信息融合研究所,b. 电子信息工程系,c. 基础部,d. 训练部,山东烟台264001.

作者简介:

郭强

通讯作者:

中图分类号:

TP18

基金项目:

教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET-11-0872);国家自然科学基金重点项目(61032001);国家自然科学基金项目(61102166, 61471379).


A recognition fusion method of multi heterogeneous knowledge based on condition evidential network
Author:
Affiliation:

a. Research Institute of Information Fusion,b. Electronics and Information Department,c. Department of Basic Science,d. Department of Training,Naval Aeronautical and Astronautical University,Yantai 264001,China.

Fund Project:

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    摘要:

    针对融合识别领域中不同框架下多源异类传感器的不确定证据信息无法有效融合的问题, 提出一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法. 该方法将战场协同作战中不同框架下多源异类传感器的领域知识统一在证据网络的结构下, 形成多源异类知识融合识别模型, 对多源异类传感器的不确定性证据信息进行基于条件证据网络的融合推理, 得到识别结果. 仿真实例验证了所提出方法的优越性.

    Abstract:

    Aiming to solving the problem that multi heterogeneous sources information under different frames can’t fuse effectively in the domain of recognition fusion, a recognition fusion method of multi heterogeneous knowledge based on the condition evidential network is proposed. The method combins domain knowledge of multi heterogeneous sources in cooperative combat under different frames into the frame of evidential networks, and forms the recognition fusion model of multi heterogeneous knowledge. The recognition results can be obtained by the fusion and inference of uncertain evidence information of multi heterogeneous sources. The simulation instance verifies the superiority of the proposed method.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

郭强 关欣 潘丽娜 丁彪 孙贵东.一种基于条件证据网络的多源异类知识融合识别方法[J].控制与决策,2015,30(12):2153-2160

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  • 收稿日期:2014-09-28
  • 最后修改日期:2014-12-02
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  • 在线发布日期: 2015-12-20
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