目前,多传感器信息融合方法主要有哪些? A: 贝叶斯估计 B: 卡尔曼滤波 C: 神经网络 D: 小波变换 E: Dempster-shafer理论

常见的不确定推理方法有（） A: 确定因子法 B: 以概率为基础的主观Bayes方法 C: 基于Dempster-shafer证据理论的推理方法 D: 模糊子集法

下面关于无线传感器网络数据融合的描述,正确的是 。 A: D-S证据推理的实质就是在同一个鉴别框架下,将不同的证据体通过Dempster规则合并成一个新的证据体,并计算证据体的拟真度。 B: 由于无线传感器网络节点能量有限,不适合做大量运算,神经网络算法计算量大且需要大量样本来进行训练,所以无线传感器网络不宜采用神经网络算法进行数据融合。 C: 模糊集理论能够很好的表达不确定性的概念,但是数据融合时隶属度函数的确立以及模糊规则的确定都比较困难。 D: 贝叶斯估计法的基本思想是利用前一时刻得到的系统状态最优估计值和现在时刻的观测值来估计当前时刻系统状态变量,求现在时刻的最优估计值。

下面关于无线传感器网络数据融合的描述,正确的是_______。 A: D-S证据推理的实质就是在同一个鉴别框架下,将不同的证据体通过Dempster规则合并成一个新的证据体,并计算证据体的拟真度。 B: 由于无线传感器网络节点能量有限,不适合做大量运算,神经网络算法计算量大且需要大量样本来进行训练,所以无线传感器网络不宜采用神经网络算法进行数据融合。 C: 模糊集理论能够很好的表达不确定性的概念,并且其隶属度函数和糊规则的确定都比较容易实现。 D: 贝叶斯估计法的基本思想是利用前一时刻得到的系统状态最优估计值和现在时刻的观测值来估计当前时刻系统状态变量,求现在时刻的最优估计值。