联合信度推理证据网参数学习

摘要：

证据网络是证据理论的层次化推广，联合信任测度是证据网络中的一种推理方法，推理参数一般由专家经验给出。为了更准确地获得参数，提出一种将冲突大小作为评价函数，利用格雷编码遗传算法，通过评价输入来自动获取优化参数的方法。以机载多传感器平台为例的仿真实验表明，所提出方法的融合识别性能优于专家知识设定参数的方法，而且初始种群数量越大，越能获得好的识别结果。

关键词：证据网、联合信任测度、格雷编码、遗传算法

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61073186,61379057；教育部博士点基金优先发展领域课题20120162130008

在线出版日期：2014-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1419-1423