一种快速分层递阶DSmT近似推理融合方法(C)  

A fast approximate reasoning method in hierarchical DSmT(C)

作　　者：李新德[1] 杨伟东 Jean Dezert 

机构地区：[1]东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室,江苏南京210096 [2]法国航空实验室,帕莱索赛代克斯f91761

出　　处：《华中科技大学学报（自然科学版）》2011年第S2期150-152,156,共4页Journal of Huazhong University of Science and Technology(Natural Science Edition)

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60804063;61175091);江苏省自然科学基金资助项目(BK2010403);图像信息处理与智能控制教育部重点实验室开放基金资助项目(200902);航空科学基金资助项目(20100169001);东南大学优秀青年教师教学;科研资助计划资助项目(3208001203);东南大学创新基金资助项目(3208000501)

摘　　要：针对超幂集空间中部分不确定焦元或者混合焦元具有信度赋值的情形,将混合焦元转化为统一形式;根据纯不确定焦元平分原则进行平分信度赋值,并将新的或固有的冲突焦元的信度赋值分配到相应的单子焦元上;利用二叉树分组技术对单子焦元进行刚性分组,实现细粒度超向粗粒度超幂集空间的映射;运用DSmT组合规则和比例冲突分配规则对粗化超幂集空间的多个信息源进行融合,保存该融合结果作为父子之间节点连接权值;对每个分组焦元信度赋值归一化处理,通过设定树的深度,来确定分层递阶的次数;最后从计算效率、信息损失和相似度的角度分别就新、老方法进行比较,结果验证了新方法的优越性.针对超幂集空间中部分不确定焦元或者混合焦元具有信度赋值的情形,将混合焦元转化为统一形式;根据纯不确定焦元平分原则进行平分信度赋值,并将新的或固有的冲突焦元的信度赋值分配到相应的单子焦元上;利用二叉树分组技术对单子焦元进行刚性分组,实现细粒度超向粗粒度超幂集空间的映射;运用DSmT组合规则和比例冲突分配规则对粗化超幂集空间的多个信息源进行融合,保存该融合结果作为父子之间节点连接权值;对每个分组焦元信度赋值归一化处理,通过设定树的深度,来确定分层递阶的次数;最后从计算效率、信息损失和相似度的角度分别就新、老方法进行比较,结果验证了新方法的优越性.

关 键 词：近似推理 信息融合 分层递阶 DEZERT-SMARANDACHE理论 不确定焦元 

分 类 号：N55[自然科学总论]