基于二元模糊语言标签的DSmT不确定定性推理与机器感知研究

随着复杂多源-多传感器智能融合系统的发展，很多融合特征、决策等属性的不确定性描述更多地依赖定性分析方法。针对以往定性理论方法缺乏广适性、信息损失严重等缺点，本项目在给出二元模糊语言标签任意距离定性表示gbbaf的同时，深入开展DSmT分层递阶不确定定性推理及其机器感知应用研究。包括：1）给出二元模糊定性语言标签混合运算法则的数学表示和证明，研究同时满足交换律和结合律的QCR、QPCRR和QBCR； 2）在给定DSmT分层递阶系统框架结构的基础上，通过非线性微分－代数方程建立数学模型，利用QBCR和QPCRR解耦子系统，并给出此类分层递阶系统的评价体系；3）用基于二元语言标签的DSmT定性推理分层递阶系统处理机器感知中拓扑关系和空间方位关系描述的多源不确定定性融合问题，构建全局认知地图等。上述研究为多源-多传感器的不确定定性信息融合和机器感知研究提供新的理论和方法，以及切实有效的实现途径。