融合粗糙集和DS方法的空中目标类型识别算法
来源期刊：控制与决策2008年第8期
论文作者：丛蓉 王秀坤 杨南海 孟祥宇
文章页码：915 - 1846
关键词：粗糙集;DS证据理论;目标识别;
摘 要：通过分析粗糙集和Dempster-shafe（DS）方法在描述不确定信息上的相似性,将这两种理论融合建立统一框架,提出了融合粗糙集和DS方法的空中目标类型识别算法.该算法通过知识库推导得出基本概率分配函数,采用基于粗糙集的信任函数作为可信度度量,使得改进后的算法更有理论深度.实验结果表明,算法具有良好的运行效果.
丛蓉，王秀坤，杨南海，孟祥宇
大连理工大学电子与信息工程学院海军大连舰艇学院教育技术中心
摘 要：通过分析粗糙集和Dempster-shafe（DS）方法在描述不确定信息上的相似性,将这两种理论融合建立统一框架,提出了融合粗糙集和DS方法的空中目标类型识别算法.该算法通过知识库推导得出基本概率分配函数,采用基于粗糙集的信任函数作为可信度度量,使得改进后的算法更有理论深度.实验结果表明,算法具有良好的运行效果.
关键词：粗糙集;DS证据理论;目标识别;
