基于动态模糊积分的决策层融合识别算法

摘要：

模糊积分是一种常用的信息融合方法，融合中最关键的问题是确定反映各信源重要程度的模糊测度。在此将该算法用于多传感器目标识别系统，首先介绍了Choquet模糊积分以及模糊测度的定义，再建立了基于动态模糊积分的决策层融合目标识别模型，将该过程转化为多个传感器的身份识别结果关于各自重要程度的广义Lebesgue积分。目前已有的确定模糊测度的方法几乎都只利用了训练样本的先验知识，适应性较差，难以全面地反映问题。该文在此基础上提出了一种基于动态模糊积分的决策层融合算法，可在判决过程中对结果进行动态的自适应修正，并给出了具体衡量各传感器重要程度的标准和方法。

关键词：模糊积分、模糊测度、决策层融合、目标识别

分类号：TN911-34;TP391.4

在线出版日期：2014-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：38-41