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《大连理工大学》 2010年
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基于基本概率赋值调整的数据融合方法及应用

王玉波  
【摘要】: 数据融合作为一门新兴交叉学科在近年来得到了广泛关注和飞速发展。数据融合技术能够综合多个传感器提供的互补和冗余数据,获得观测对象更全面、更准确的数据,从而得到准确、快捷的决策和判断。针对数据融合中基本概率赋值获取困难及不能自动调整学习问题,本文提出基于基本概率赋值调整的数据融合方法。 本文首先对数据融合的基本原理、概念进行了阐述,并对数据融合的关键技术,常用融合算法进行了分类总结。分别对数据融合算法、神经网络方法和证据理论方法进行了详细阐述,同时对神经网络的结构设计进行了深入研究,对神经网络和证据理论方法优缺点进了分析,具体内容包括:针对数据融合中基本概率赋值难以获取的问题,给出了一种利用神经网络技术获取基本概率赋值的方法;提出了一种基于基本概率赋值调整的数据融合方法,给出了利用该方法进行学习的公式,构建了网络结构;将该数据融合方法应用到反洗钱领域,给出了交易行为识别的步骤,构建了分布式环境下交易行为识别系统。 仿真结果表明该方法的可行性及有效性,具有自我学习能力。该方法克服了现有的依赖专家经验获取基本概率赋值主观性强的缺点。
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