一种基于属性权重融合的未知目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于属性权重融合的未知目标识别方法，包括以下步骤：步骤一依据目标样本数据集生成高斯分布训练模型；步骤二将传感器探测得到的测试样本t扩展为高斯测试模型；步骤三计算高斯测试模型与高斯分布训练模型的匹配度，生成各属性上的证据；步骤四加权融合各属性上的证据；步骤五根据步骤四的融合结果判断测试样本目标类型。本发明在高斯分布模型基础上，结合广义证据理论处理不确定信息与辨识框架不完备的优势，在属性证据融合时采用面积分割方法为各属性分配权重；此外，改进的广义证据组合规则能更灵活有效地处理不确定信息，误差更小，提升目标识别的准确率与未知类型目标的识别。