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提出了一种新的井下图像跟踪算法图像相关算法与卡尔曼滤波器之间的信息进行融合·此算法基于贝叶斯规则,将一种常用的均方差图像相关算法和卡尔曼滤波器两者信息进行融合,得到一种新的成像跟踪算法·改进后的算法融合了MSD相关器和卡尔曼滤波器两者的信息,使得两者之间的信息反馈增强,提高了跟踪算法的性能和鲁棒性,大大减少了目标失锁的可能性·另外,改进后的算法还融合了噪声的统计性能,提高了对噪声的抑制能力·从理论计算和实验结果看,用这种算法获得的图像比一般相关算法获得的图像更具有真实性和准确性· 相似文献
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基于不同置信度的证据组合规则及应用 总被引：9，自引：2，他引：9
使用一种组合来自不同置信度证据源证据的组合方法,对于该类问题,使用传统DempsterShafer理论往往得到与直觉相悖的结果·使用有效因子λ衡量证据源的可靠性,并将其起引进信任函数,所有的证据经过有效性评估后再进行组合,并将该方法用于专家系统,实验证明,即使是同一个专家,由于其擅长不同,对于不同问题给出结论的可靠性不同,给定方法与传统DS理论相比,提高了决策的准确性· 相似文献
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