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程序.rar_DS证据_bp_DS-BP_DS融合_证据理论融合

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • DS证据理论代码实现及证据融合
    优质
    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
    优质
    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。
     
  • D-S证据理论的代码融合
    优质
    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。
     
  • gui_bm35.zip_D-S证据理论与MáS_Bayes融合_matlab gui.m_贝叶斯融合
    优质
    本资源提供了基于D-S证据理论和MáS-Bayes方法的融合算法Matlab GUI界面代码，适用于进行贝叶斯融合研究。 已经成功调试了主成分分析、因子分析、贝叶斯分析以及D-S证据理论数据融合方法，并且包含可以直接运行的m文件。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的证据理论融合公式-DSTHoery.m
    优质
    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多传感器信息融合Matlab实现.zip_D-S传感器_信息融合_数据融合_数据融合算法_证据理论Matlab
    优质
    本资源为基于Matlab实现的D-S证据理论下的多传感器信息融合技术，适用于研究和开发中的信息与数据融合问题。包含详细代码及注释。 D-S证据理论数据融合算法的基础程序可以进行修改。这段文字描述的内容与特定的编程实现或算法框架有关，但不包含任何外部链接、联系人电话号码或即时通讯工具信息等细节。
     
  • 基于DS证据理论的代码信息融合
    优质
    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。
     
  • MATLAB中证据理论融合公式的实现-Fusion_new.m
    优质
    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。