【摘 要】
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针对复杂检测环境下传感器获得的特征信息具有不确定性和模糊性等问题,提出了利用熵权灰色关联算法获得基本可信度赋值函数（BPAF）.根据基于证据理论的信息融合方法,设计了单传
【机 构】
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哈尔滨工程大学信息技术研究所,WrightStateUniversity
【基金项目】
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国家自然科学基金（60802059）, 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（HEUCF100800111）
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针对复杂检测环境下传感器获得的特征信息具有不确定性和模糊性等问题,提出了利用熵权灰色关联算法获得基本可信度赋值函数（BPAF）.根据基于证据理论的信息融合方法,设计了单传感器多量测周期时域融合和多传感器空域融合的二级证据融合算法,采用基于可信度的判决方法作为故障检测和识别依据.熵权方法解决了灰色关联算法中特征权重的选取问题,二级证据融合算法提高复杂环境下识别结果的准确率.仿真结果表明,这种方法比一般的故障识别算法具有更高的识别率、更强的鲁棒性和更广的适用性,是复杂环境下故障模式识别的一种正确可行的新方法.
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