基于区间数距离和模型可靠性的目标识别方法

本发明公开了一种基于区间数距离和模型可靠性的目标识别方法，包括如下步骤首先，根据传感器采集的目标样本建立各个属性的区间数模型；然后，计算测试样本在对应属性下的区间数与该属性下区间数模型之间的区间数距离；其次，将所求的区间数距离转化为相似度并归一化处理作为初始基本概率指派；再次，计算各个属性下区间数模型的静态可靠性和动态可靠性，并将其结合作为综合可靠性对初始基本概率指派进行折扣，折扣的结果作为最终基本概率指派；最后，采用Dempster组合规则对最终基本概率指派进行逐个融合，输出最终目标识别的决策结果。本发明方案综合考虑了区间数距离和模型的综合可靠性，可以有效地处理不确定和不精确的信息，具有重要的理论意义和应用价值。