[发明专利]一种基于强化学习和D-S证据理论的多传感器数据融合方法有效
| 申请号： | 202110605802.5 | 申请日： | 2021-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN113283516B | 公开（公告）日： | 2023-02-28 |
| 发明（设计）人： | 蒋雯;黄方慧;耿杰;邓鑫洋 | 申请（专利权）人： | 西北工业大学 |
| 主分类号： | G06F18/25 | 分类号： | G06F18/25;G06N20/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 710072 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于强化学习和D‑S证据理论的多传感器数据融合方法，包括以下步骤：步骤一、多传感器数据输入；步骤二、马尔科夫决策模型构建；步骤三、Q‑learning算法实现冲突数据消解；步骤四、采用D‑S证据理论实现多传感器数据融合。本发明采用基于强化学习和D‑S证据理论相结合的方法快速高效地实现多传感器数据融合，通过采用强化学习对多传感器中的冲突数据、故障数据进行实时在线处理，得到冲突消解后的有效多传感器数据，解决了数据高冲突的问题；其次采用D‑S证据理论融合方法能很好的融合不确定多源数据，提升融合性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 强化 学习 证据 理论 传感器 数据 融合 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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