[发明专利]基于卷积神经网络的证据权重确定方法、装置和电子设备在审
| 申请号： | 202210531779.4 | 申请日： | 2022-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN114626488A | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 侯毅;安玮;盛卫东;许石君;林再平;曾瑶源;李振;李骏;马超;邓新蒲;周石琳;黄源 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 吕鑫 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本申请涉及多源数据融合技术领域，公开了一种基于卷积神经网络的证据权重确定方法、装置和电子设备，包括：从多个传感器测量信息中获取多个证据，将每个证据看作一个证据向量；将所有证据向量输入到输入网络，得到证据向量矩阵；将证据向量矩阵输入到卷积网络，得到证据内部及证据之间的潜在特征；将得到的潜在特征输入到输出网络，得到证据权值预测值；对由输入网络、卷积网络和输出网络组成的卷积神经网络进行训练，得到输入证据相对应的证据权值。这样以证据作为卷积神经网络输入，以相应的权值作为输出，利用卷积神经网络可充分挖掘影响证据权重的潜在有用信息，从而全面、有效地确定权值，具有更高的分类识别精度和较强的鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 证据 权重 确定 方法 装置 电子设备 | ||
【主权项】：
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