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基于广义证据理论的MATLAB代码融合

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简介：
本研究利用广义证据理论在MATLAB平台上开发了创新性的代码融合算法，旨在提高数据融合精度与可靠性。 该代码实现了广义证据理论融合，并与经典D-S证据理论进行了区分。此外，还对特殊情况进行了讨论，具有较高的推广性。核心代码移植性强。

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  • 基于广义证据理论的MATLAB代码融合
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    本研究利用广义证据理论在MATLAB平台上开发了创新性的代码融合算法，旨在提高数据融合精度与可靠性。 该代码实现了广义证据理论融合，并与经典D-S证据理论进行了区分。此外，还对特殊情况进行了讨论，具有较高的推广性。核心代码移植性强。
     
  • 基于DS证据理论的代码信息融合
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    本研究探索了利用D-S证据理论对不同来源的代码信息进行有效融合的方法，旨在提高软件开发质量和安全性。通过综合分析各种代码数据，该方法能增强决策支持系统的准确性和可靠性。 基于DS证据理论的信息融合代码利用证据合成法则来整合数据，并最终做出决策。
     
  • 基于证据理论的多源数据融合仿真Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于证据理论进行多源数据融合仿真的MATLAB代码。适用于研究和工程应用中处理不确定性信息的问题，帮助用户快速实现复杂的数据融合算法。 基于证据理论的多源数据融合仿真实验通过Matlab代码实现以下功能：识别框架内元素个数在3到5之间，并计算相应的置信度函数、信任度函数以及似真度函数；同时完成两证据与三证据的融合操作。其余参数可自行选择设定。
     
  • 基于MATLAB的证据理论融合公式-DSTHoery.m
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    DSTHoery.m是一款在MATLAB环境下运行的程序代码，专门用于实现Dempster-Shafer证据理论中的组合公式。此工具适用于处理不确定性信息和多源数据融合问题，在模式识别、故障诊断等领域具有广泛应用价值。 最近刚完成了一个用MATLAB实现证据理论的代码文件dsthoery.m，该代码可以完成两个证据之间的融合操作。具体的使用方法可以在m文件中找到。
     
  • D-S证据理论的代码融合
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    本研究探讨了D-S证据理论在代码融合中的应用，通过量化不确定性信息，提升了软件系统的可靠性和安全性。 该Matlab程序支持多个BPA融合，并能计算冲突系数K。此外，它还适用于多子集命题问题。程序按照计算过程的步骤编写，具有较高的可扩展性。
     
  • DS证据理论代码实现及证据融合
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    本项目专注于DS证据理论的Python代码实现与应用，包括基本运算、冲突管理以及多源信息融合技术，旨在提升不确定性环境下的决策支持能力。 证据理论的代码实现能够完成证据之间的融合。这段代码是用C语言编写的，并且已经通过了测试。
     
  • MATLAB证据理论_Yager融合规则_证据理论MATLAB实现
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    本资源介绍并实现了基于Yager融合规则的MATLAB证据理论程序代码，为用户提供了一种有效的不确定性推理工具。 证据理论融合规则分为三种不同的融合规则，可以选择使用。
     
  • 基于MATLAB的证据融合算法实现_证据理论_MATLAB编程
    优质
    本研究运用MATLAB编程实现了多种证据融合算法，并在证据理论框架下进行了验证与分析，旨在提高不确定性信息处理的效率和准确性。 最近刚完成一个用Matlab实现证据理论融合公式的代码，文件名为Fusion_new.m。此代码现阶段能够完成两个证据之间的融合；具体的使用方法可以在m文件中找到。
     
  • 程序.rar_DS证据_bp_DS-BP_DS融合_证据理论融合
    优质
    本研究探讨了DS（Dempster-Shafer）证据理论与BP（Bayesian Propagation）信念传播方法在信息融合中的应用，并分析了两者结合的优势及挑战。 针对齿轮箱故障诊断的问题，提出了一种基于BP神经网络和DS证据理论的不确定性信息融合方法。
     
  • 基于D-S证据理论的数据融合在MATLAB中的实现
    优质
    本研究探讨了D-S证据理论在数据融合领域的应用，并详细介绍了其在MATLAB平台上的具体实现方法和技术细节。 D-S证据理论数据融合的MATLAB实现方法简单易用，可以直接调用相关算法进行操作。