联合信度推理证据网参数学习

证据网络是证据理论的层次化推广, 联合信任测度是证据网络中的一种推理方法, 推理参数一般由专家经验给出. 为了更准确地获得参数, 提出一种将冲突大小作为评价函数, 利用格雷编码遗传算法, 通过评价输入来自动获取优化参数的方法. 以机载多传感器平台为例的仿真实验表明, 所提出方法的融合识别性能优于专家知识设定参数的方法, 而且初始种群数量越大, 越能获得好的识别结果.