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基于Matlab的Jousselme证据距离计算代码在证据理论中的应用

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简介:
本研究利用Matlab编写了Jousselme证据距离算法的代码,用于量化证据体间的差异。此方法在证据理论中具有广泛应用价值,如目标识别、模式分类等场景下的不确定性度量与分析。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:证据理论中用于求取Jousselme证据距离的matlab代码 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。适合人群:新手及有一定经验的开发人员

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客服
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  • MatlabJousselme
    优质
    本研究利用Matlab编写了Jousselme证据距离算法的代码,用于量化证据体间的差异。此方法在证据理论中具有广泛应用价值,如目标识别、模式分类等场景下的不确定性度量与分析。 【达摩老生出品,必属精品】资源名:证据理论中用于求取Jousselme证据距离的matlab代码 资源类型:matlab项目全套源码 源码说明:全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的,如果您下载后不能运行可联系作者进行指导或者更换。适合人群:新手及有一定经验的开发人员
  • 【项目MatlabJousselme自编.rar
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    本资源提供了一套使用Matlab语言编写、用于计算Jousselme证据距离的自定义程序代码。此代码适用于需要比较不同证据体之间相似性的研究与工程应用,便于用户深入理解和灵活运用D-S证据理论中的关键概念和算法。 【项目代码】证据理论中用于求取Jousselme证据距离的matlab代码,自己编写的哦!-rar文件。
  • Jousselme与编
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    本文探讨了Jousselme提出的基于证据理论的距离度量方法及其在信息融合中的应用,并介绍了相关的编码技术。通过分析这些度量和编码的有效性及局限性,文章为理解和改进不确定性处理提供了新的视角。 该代码的核心是证据距离公式中的D矩阵,能够计算各个子集的交集除以并集的情况。此代码具有较高的拓展性,适合新手理解和掌握相关公式,并且推广性强。
  • MATLABDS-D-S_fusion.m
    优质
    DS_fusion.m是一款基于MATLAB开发的程序,实现了Dempster-Shafer(简称DS)证据理论中的证据融合算法,适用于不确定性信息处理和决策支持系统。 matlab实现的DS证据理论代码-DS_fusion.m 文件提供了D-S证据理论的基本实现,并且包含了一些注释以方便理解其功能与使用方法。该函数适用于独立单一命题的情况。 以下是简化并重写的m文件代码: ```matlab function x = DS_fusion(x, y) % 功能:融合x和y两行向量,用于D-S证据理论的计算。 % 输入格式为[m1 m2 m3 ... mk m]形式。 % 要求m1、m2、m3...之间互相无交集。m可选但不强制设置(表示不确定度)。 [nx, mx] = size(x); [ny, my] = size(y); if nx ~= 1 error(输入向量x应为一行); end if ny ~= 1 error(输入向量y应为一行); end if mx ~= my error(两个输入向量长度不一致,无法融合); end temp = zeros(1, mx); for i = 1:mx-2 % 对于每个m值(除了最后的不确定度项) temp(i) = x(i)*y(i); if i == mx - 2 temp(mx-1) = x(mx-1) * y(mx-1); % 处理全集情况 for j = (mx - 2):-1:1 temp(j) = temp(j) + x(j+1)*y(j); temp(j) = temp(j) + y(j+1)*x(j); end end end temp(mx-1) = sum(temp); % 对全集的特殊处理 for i = 1:mx-2 x(i)= (x(i) * y(i)) / temp(mx - 1); end % 处理不确定度项(最后一位) if mx > 2 x(mx-1) = sum(x(1:end-1)); % 更新全集概率值,即所有证据的交集部分 else x(mx-1)=0; end x(mx) = (sum(x)-sum(temp))/mx; % 计算不确定度 ``` 注意:上述代码假设输入向量`x`和`y`是大小相同的行向量,并且其格式符合D-S证据理论的特定结构。此函数的主要功能是在给定两个概率分布(以行向量形式表示)的情况下,计算它们融合后的结果。 请根据实际需求调整或扩展上述代码的功能与输入输出方式。
  • DS资源包.rar_DS_MATLAB实现_MATLAB
    优质
    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。
  • 广义MATLAB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。
  • MATLAB融合法实现__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。
  • D-S融合MATLAB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。
  • 多源数融合仿真Matlab.zip
    优质
    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。