D-S证据推理优点: 算法确定后, 无论是静态还是时变的动态证据组合, 其具体的证据组合算法都有一共同的算法结构。 但其缺点: 当对象或环境的识别特征数增加时, 证据组合的计算量会以指数速度增长。 三、 人工神经网络法通过模仿人脑的结构和工作原理, 设计和建立相应的机器和模型并完成一定的智能任务。神经网络根据当前系统所接收到的样本的相似性, 确定分类标准。 这种确定方法主要表现在网络权值分布上,同时可采用神经网络特定的学习算法来获取知识, 得到不确定性推理机制。 神经网络多传感器信息融合的实现, 分三个重要步骤:根据智能系统要求及传感器信息融合的形式, 选择其拓扑结构;各传感器的输入信息综合处理为一总体输入函数, 并将此函数映射定义为相关单元的映射函数,通过神经网络与环境的交互作用把环境的统计规律反映网络本身结构;对传感器输出信息进行学习、 理解, 确定权值的分配,完成知识获取信息融合, 进而对输入模式做出解释, 将输入数据向量转换成高层逻辑(符号)概念。 基于神经网络的传感器信息融合特点:具有统一的内部知识表示形式, 通过学习算法可将网络获得的传感器信息进行融合, 获得相应网络的参数, 并且可将知识规则转换成数字形式,便于建立知识库;利用外部环境的信息, 便于实现知识自动获取及并行联想推理;能够将不确定环境的复杂关系, 经过学习推理,融合为系统能理解的准确信号;由于神经网络具有大规模并行处理信息能力, 使得系统信息处理速度很快。 第四节 传感器信息融合的实例一. 信息融合的民事应用领域工业过程监视及工业机器人遥感与金融系统空中交通管制与病人照顾系统船舶避碰与交通管制系统生物特征的身份识别二. 信息融合技术军事上的应用采用多传感器的自主式武器系统和自备式运载器情报收集系统采用多传感器进行截获、 跟踪和指挥制导的火控系统军事力量的指挥和控制站敌情指示和预警系统 第四节 传感器信息融合的实例