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不确定数据推理和重构理论及应用

2017年 基础理论
  • 成果简介
　　在错综复杂的感知环境中，数据一般具有高不确定、高冲突以及高维度等特性，特别是当系统面临对抗、干扰、欺骗以及高维特征等诸多挑战时尤为突出。在高层融合框架目标检测识别中，不确定数据分类、融合及重构等是亟待解决的重要问题。
　　在不确定数据分类中，近年来国际信任函数理论及应用协会主席Denoeux教授等著名学者发展了一类证据分类方法，但仅考虑了目标属于各类以及未知的可能性，无法对局部不精...
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