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基于MATLAB的证据融合算法实现_证据理论_MATLAB编程

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简介：
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。

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  • 基于MATLAB的证据融合算法实现_证据理论_MATLAB编程
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    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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 程序.rar_DS证据_bp_DS-BP_DS融合_证据理论融合
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    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
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    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。
     
  • DS证据理论资源包.rar_DS证据理论应用_MATLAB实现_证据理论与MATLAB
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    本资源包提供DS（Dempster-Shafer）证据理论在MATLAB中的实现代码及应用示例，适用于研究和工程实践。 实现DS证据理论的Matlab源码案例应用涉及编写能够体现该数学框架在不确定性推理中的运用的具体代码示例。这些示例通常包括如何初始化基本概率分配（BPA），进行组合运算，以及展示如何利用Dempster-Shafer理论解决实际问题的过程。通过这种方式，学习者可以更好地理解DS证据理论的原理及其应用价值。
     
  • 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。
     
  • MATLAB中证据理论融合公式的实现-Fusion_new.m
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    本简介介绍了一个名为Fusion_new.m的MATLAB脚本，用于实现基于证据理论（Dempster-Shafer理论）的数据融合公式。该程序为处理不确定性信息提供了有效的方法。 最近刚完成一个用MATLAB实现证据理论融合公式的代码Fusion_new.m，现阶段可以完成两个证据之间的融合；附件是m文件，具体的使用方法在m文件中有。
     
  • 基于广义证据理论的MATLAB代码融合
    优质
    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。
     
  • D-S证据理论算法的MATLAB实现
    优质
    本项目致力于在MATLAB环境中实现D-S（Dempster-Shafer）证据理论的各种算法，旨在为不确定性推理提供强大的工具支持。 D-S证据理论的Matlab实现算法以函数形式编写，只需输入参数即可使用，简单易懂。如果需要改进，则只需要稍作调整。