【摘 要】
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以条件事件代数和随机集理论为工具,在随机性、模糊性、条件性和经验性等不确定性信息的表示、融合和决策等方面开展研究.主要的研究工作如下:针对态势评估和威胁估计中的综
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以条件事件代数和随机集理论为工具,在随机性、模糊性、条件性和经验性等不确定性信息的表示、融合和决策等方面开展研究.主要的研究工作如下:针对态势评估和威胁估计中的综合决策问题,分析了常概率事件对代数融合和数值融合相一致的必要性,在条件事件代数空间中将权重事件表示为常概率事件代数空间中复杂事件的相似性度量,提出了一种条件事件代数空间中的一致性融合方法实现评估信息的融合.分析了信度函数的随机集表示,重点研究了不确定信息处理中基于信度(或基本概率指派)的决策以及多源信息有较强处突情况下的信息融合这两个问题.在不确定决策中往往无法给出确切的概率分布,利用基本概率指派可以更有效地处理这类问题.在目标自动识别系统中,目标模型数据库中的目标属性和传感器的观测均具有很大的不确定性,针对目标识别中传感器观测和目标模型数据库中的目标属性均模糊的情况,提出了一种用于多传感器目标识别的模糊贝叶斯方法.
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