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摘要
本发明属于多传感器信息融合技术领域,公开了一种基于证据合成的信息融合目标识别方法,首先利用多组传感器对待识别目标进行属性信息的采集,从采集的属性信息中提取出特征属性；然后将具有特征属性的数据划分为训练数据和测试数据,训练数据用于神经网络模型的构建,测试数据用于获取基本概率赋值；最后利用改进证据合成方法对证据进行合成,合成后的结果作为目标识别的依据。本发明不仅能准确获取证据的基本概率赋值,而且能有效解决高冲突度证据的合成问题；利用神经网络来获取证据的基本概率赋值,神经网络具有良好的非线性映射能力,能很好的映射出目标特征数据的内在关系,既能保证基本概率赋值的准确性,又符合真实场景,具有实际意义。
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