机器人传感器及其信息融合技术第二版：多传感器系统定性信息融合PPT教学课件.pptx

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第 7 章多传感器系统定性信息融合CONTENTSBayes 方法7.1Dempster-shafer 证据推理7.2模糊集理论7.3神经网络法7.47.5 粗糙集理论多传感器信息定性融合是通过融合完成系统对环境的识别、判断、分类或进行系统决策。定性信息融合的方法较多，本章将探讨几种常用的多传感器信息定性融合的方法，包括 Bayes 统计决策法、 D-S 证据理论、基于模糊理论的多传感器信息融合和基于神经网络的多传感器信融合方法等。 Bayes 方法7.15Bayes 方法7.17.1.1 Bayes 条件概率设、、为样本空间的一个划分，即满足：1AA2 、AmS（1）ji AA （)ji （2）SAAAm1 2 （3) ) 0( PiA )2m(1，，，i 则对任意事件 B ，) 0( BP有：    mjjjiiiiAPABPAP...

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