D-S证据理论方法在目标识别中的应用

D-S证据组合理论已经成为不确定性推理的一种重要方法,基于该理论的多传感器决策层数据融合已得到广泛应用.介绍了D-S证据理论及其有关概念和D-S合成法则,阐述了基于D-S证据组合理论的数据融合一般步骤及决策层判决方法,运用D-S证据理论对目标进行了融合识别.与单一传感器的目标识别结果相比较,上述方法能明显提高目标识别能力,同时降低目标识别的不确定性,提高目标识别的可靠性.

几种数学模型在管理决策中的简单应用

介绍了期望值法、极值法、shapley值法、D-S合成法则四种数学模型,并通过实例进行了简单应用。最后,研究了期望值和极值综合应用的方法,以及D-S合成法则的嵌套使用。