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🔥 内容介绍
一、研究背景与理论基础
（一）多源数据融合的现实需求与挑战
在自动驾驶、遥感监测、故障诊断等领域，多源数据融合技术是提升信息感知精度与决策可靠性的核心手段。例如，自动驾驶系统需融合激光雷达、摄像头、毫米波雷达的感知数据，实现对障碍物的精准识别；遥感监测需整合光学卫星、SAR 卫星、气象站的多维度数据，完成地表覆盖分类。然而，多源数据存在不确定性（如传感器噪声导致的测量误差）、不一致性（如不同设备对同一目标的观测结果偏差）、冗余性（如多传感器重复采集同类信息）三大问题，传统融合方法（如加权平均、卡尔曼滤波）难以有效处理这些特性，易导致融合结果失真或决策失误。
Dempster-Shafer（D-S）证据理论作为一种不确定推理工具，通过 “识别框架 - 基本概率分配 - 证据组合” 的逻辑体系，能灵活表达不完全、不确定信息，已成为多源数据融合的重要理论基础。但 D-S 理论在实际应用中面临关键瓶颈：当多源证据存在高冲突时（如某传感器判定目标为 “行人”，另一传感器判定为 “车辆”），传统 Dempster 组合规则易产生反直觉结果（如将冲突证据强制融合为不合理结论）。因此，构建科学的信念相似度测量方法，量化多源证据的一致性程度，成为优化 D-S 理论融合性能的核心需求。
三、基于信念对数相似度的多源数据融合框架
（一）融合框架设计
针对多源数据融合的 “证据预处理 - 相似度计算 - 冲突协调 - 证据组合” 全流程，构建基于信念对数相似度的融合框架，步骤如下：
（二）融合框架的优势
- 冲突处理能力强：通过相似度量化证据一致性，对高冲突证据（低权重）进行不确定性修正，避免传统规则的反直觉结果；
- 鲁棒性高：融合过程同时考虑焦元结构、不确定性、证据可靠性，对传感器噪声与数据缺失具有容错性；
- 通用性广：无需依赖具体数据源类型，可适配图像、点云、文本等多模态数据融合场景。
四、应用案例：自动驾驶障碍物识别多源数据融合
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 王壮,胡卫东,郁文贤,等.数据融合中的Dempster-Shafer证据理论[J].火力与指挥控制, 2001, 26(3):5.DOI:10.3969/j.issn.1002-0640.2001.03.002.
[2] 李华,史忠科.修正D-S证据组合方法及其在目标识别中的应用[J].飞行力学, 2002.DOI:CNKI:SUN:FHLX.0.2002-01-015.
[3] 郭涛,李龙飘,费庆国,等.数据融合技术中Dempster—Shafer证据理论的应用[J].信息化纵横, 2009, 28(016):80-82.DOI:10.3969/j.issn.1674-7720.2009.16.025.
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🌈 各类智能优化算法改进及应用
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
🌈 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻
🌈 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划
🌈 通信方面
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🌈 信号处理方面
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🌈电力系统方面
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🌈 元胞自动机方面
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🌈 雷达方面
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