期刊文献+

一种快速分层递阶DSmT近似推理融合方法(C) 被引量:4

A fast approximate reasoning method in hierarchical DSmT(C)
原文传递
导出
摘要 针对超幂集空间中部分不确定焦元或者混合焦元具有信度赋值的情形,将混合焦元转化为统一形式;根据纯不确定焦元平分原则进行平分信度赋值,并将新的或固有的冲突焦元的信度赋值分配到相应的单子焦元上;利用二叉树分组技术对单子焦元进行刚性分组,实现细粒度超向粗粒度超幂集空间的映射;运用DSmT组合规则和比例冲突分配规则对粗化超幂集空间的多个信息源进行融合,保存该融合结果作为父子之间节点连接权值;对每个分组焦元信度赋值归一化处理,通过设定树的深度,来确定分层递阶的次数;最后从计算效率、信息损失和相似度的角度分别就新、老方法进行比较,结果验证了新方法的优越性. 针对超幂集空间中部分不确定焦元或者混合焦元具有信度赋值的情形,将混合焦元转化为统一形式;根据纯不确定焦元平分原则进行平分信度赋值,并将新的或固有的冲突焦元的信度赋值分配到相应的单子焦元上;利用二叉树分组技术对单子焦元进行刚性分组,实现细粒度超向粗粒度超幂集空间的映射;运用DSmT组合规则和比例冲突分配规则对粗化超幂集空间的多个信息源进行融合,保存该融合结果作为父子之间节点连接权值;对每个分组焦元信度赋值归一化处理,通过设定树的深度,来确定分层递阶的次数;最后从计算效率、信息损失和相似度的角度分别就新、老方法进行比较,结果验证了新方法的优越性.
出处 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S2期150-152,156,共4页 Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)
基金 国家自然科学基金资助项目(60804063 61175091) 江苏省自然科学基金资助项目(BK2010403) 图像信息处理与智能控制教育部重点实验室开放基金资助项目(200902) 航空科学基金资助项目(20100169001) 东南大学优秀青年教师教学 科研资助计划资助项目(3208001203) 东南大学创新基金资助项目(3208000501)
关键词 近似推理 信息融合 分层递阶 DEZERT-SMARANDACHE理论 不确定焦元 approximate reasoning information fusionk hierarchicalk Dezert-Smarandache theory(DSmT)
  • 相关文献

参考文献9

二级参考文献66

  • 1潘泉,于昕,程咏梅,张洪才.信息融合理论的基本方法与进展[J].自动化学报,2003,29(4):599-615. 被引量:181
  • 2邵远,何发昌,罗志增.多传感器信息融合浅析[J].电子学报,1994,22(5):73-79. 被引量:28
  • 3叶清,吴晓平,宋业新.基于权重系数与冲突概率重新分配的证据合成方法[J].系统工程与电子技术,2006,28(7):1014-1016. 被引量:32
  • 4郭华伟,施文康,刘清坤,邓勇.一种新的证据组合规则[J].上海交通大学学报,2006,40(11):1895-1900. 被引量:56
  • 5Smarandache F, Dezert J. (eds.). Advances and Applications of DSmT for Information Fusion, Vol.1 &= Vol.2, Rehoboth: American Research Press, 2004 & 2006, http://fs.gallup.unm.edu//DSmT.htm.
  • 6Dezert J, Smarandache F. A new probabilistic transformation of belief mass assignment. In Proc. Fusion 2008, Cologne, Germany, June 30-July 3, 2008.
  • 7Li X, Huang X, Dezert J. Smarandache F. Enrichment of qualitative beliefs for reasoning under uncertainty. In Proc. Fusion 2007, Quebec, Canada, July 9-12, 2007.
  • 8Herrera F, Martfnez L. A 2-Tuple fuzzy linguistic representation model for computing with words. IEEE Trans. Fuzzy Systems, 2000, 8(6): 746- 752.
  • 9Herrera F, Martlnez L. The 2-Tuple linguistic computational model. Advantages of its linguistic description, accuracy and consistency. Int. J. Uncertain., Fuzz. Knowl.-Based Syst., 2001, 9(Suppl.): 3349.
  • 10Herrera F, Martfnez L. A model based on linguistic 2-Tuples for dealing with multi-granular hierarchical linguistic contexts in multi-expert decision-making. IEEE Trans. Systems, Man, and Cybernetics, Part B: Cybernetics, 2001, 31(2): 227-234.

共引文献141

同被引文献48

  • 1潘泉,于昕,程咏梅,张洪才.信息融合理论的基本方法与进展[J].自动化学报,2003,29(4):599-615. 被引量:181
  • 2李新德,黄心汉,戴先中,孟正大.模糊扩展DSmT在移动机器人环境感知中的应用[J].华中科技大学学报(自然科学版),2008,36(S1):113-115. 被引量:2
  • 3刘大有,李岳峰.广义证据理论的解释[J].计算机学报,1997,20(2):158-164. 被引量:18
  • 4Lu X,Mo H,Deng Y.An evidential opinion dynamics model based on heterogeneous social influential power[J].Chaos,Solitons & Fractals,2015,73:98-107.
  • 5Smarandache F,Dezert J.Advances and Applications of DSmT for Information Fusion (Vol.1-3)[M].Rehoboth,USA:American Research Press,2004/2006/2009.
  • 6Liu Z,Dezert J,Pan Q,et al.Combination of sources of evidence with different discounting factors based on a new dissimilarity measure[J].Decision Support Systems,2011,52(1):133-141.
  • 7Li X,Huang X,Dezert J,et al.A successful application of DSmT in sonar grid map building and comparison with DST-based approach[J].International Journal of Innovative Computing,Information and Control,2007,3(3):539-551.
  • 8Li X,Dai X,Dezert J,et al.Fusion of imprecise qualitative information[J].Applied Intelligence,2010,33(3):340-351.
  • 9Liu Z,Pan Q,Mercier G,et al.A new incomplete pattern classification method based on evidential reasoning[J].IEEE Transactions on Cybernetics,2015,45(4):635-646.
  • 10Djiknavorian P,Grenier D.Reducing DSmT hybrid rule complexity through optimization of the calculation algorithm[A].Advances and Applications of DSmT for Information Fusion (Vol.2)[M].Rehoboth,USA:American Research Press,2006.365-429.

引证文献4

二级引证文献4

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部