基于开放识别框架证据理论的信息融合算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 信息融合研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 证据理论研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第17页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 信息融合相关理论 | 第19-31页 |
| 2.1 信息融合基本理论 | 第19-25页 |
| 2.1.1 信息融合的原理 | 第19页 |
| 2.1.2 信息融合的级别 | 第19-21页 |
| 2.1.3 信息融合相关算法介绍 | 第21-25页 |
| 2.2 D-S证据理论基础 | 第25-29页 |
| 2.2.1 识别框架 | 第25页 |
| 2.2.2 基本信任分配函数 | 第25-26页 |
| 2.2.3 信任函数 | 第26-27页 |
| 2.2.4 似然函数 | 第27页 |
| 2.2.5 D-S证据理论合成规则 | 第27-29页 |
| 2.3 证据理论存在的问题 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 开放识别框架 | 第31-45页 |
| 3.1 识别框架的完备性 | 第32页 |
| 3.2 开放识别框架的概念 | 第32-33页 |
| 3.3 现有开放识别框架研究方法分析 | 第33-38页 |
| 3.3.1 空集分配法 | 第34-35页 |
| 3.3.2 识别框架分配法 | 第35页 |
| 3.3.3 证据框架法 | 第35-37页 |
| 3.3.4 基于综合可信度的决策框架 | 第37页 |
| 3.3.5 冲突命题结合法 | 第37-38页 |
| 3.4 未知命题预处理法 | 第38-42页 |
| 3.4.1 信息熵 | 第39页 |
| 3.4.2 证据一致量与证据冲突量 | 第39-40页 |
| 3.4.3 未知命题预处理 | 第40-42页 |
| 3.5 算例与仿真比较 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 冲突证据融合方法的改进 | 第45-53页 |
| 4.1 现有改进方法分析 | 第45-48页 |
| 4.1.1 基于合成规则修改的改进 | 第45-47页 |
| 4.1.2 基于证据源修正的改进 | 第47-48页 |
| 4.2 一种新的冲突证据融合方法 | 第48-51页 |
| 4.2.1 证据间可信度 | 第48-49页 |
| 4.2.2 证据的综合可信度 | 第49-50页 |
| 4.2.3 改进的D-S融合方法 | 第50-51页 |
| 4.3 开放识别框架下融合过程 | 第51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 实验与信息融合模型设计 | 第53-63页 |
| 5.1 实验对比 | 第53-58页 |
| 5.1.1 证据构造 | 第53-54页 |
| 5.1.2 实验 | 第54-58页 |
| 5.2 结果分析 | 第58-59页 |
| 5.3 融合模型 | 第59-62页 |
| 5.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录A 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 附录B 攻读学位期间参与的科研项目 | 第70-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
