基于改进D-S证据折扣理论的海上目标融合识别模型研究的中期报告本研究旨在基于改进D-S证据折扣理论，设计一种有效的海上目标融合识别模型，提高目标识别准确率和可靠性，适用于复杂海域环境下的海上目标识别。本报告主要介绍已完成的工作和下一步的研究计划。首先，我们对D-S证据理论进行改进，提出了一种基于证据折扣的加权融合方法，能够更好地处理数据不确定性和冲突信息。该方法通过引入证据权重和置信度因子，对每个证据进行权重分配和折扣计算，最终得到可信度更高的综合判定结果。其次，我们分析了海上目标特征和识别需要，设计了基于特征提取和分类器融合的多模态目标识别框架。该框架结合了目标的视觉、声纳和雷达信息，采用深度学习模型进行特征提取和分类器训练，利用改进D-S证据折扣理论进行目标识别的结果融合，从而提高了目标识别准确率和可靠性。接下来，我们进行了实验验证，利用公开的海上目标数据集进行测试。结果表明，所提出的融合识别模型具有较高的识别准确率和鲁棒性。同时，我们对结果进行了详细的分析，发现了一些模型需要进一步优化和改进的方向。最后，基于以上分析和验证，我们将进一步研究以下问题：（1）进一步优化和改进融合模型的各个组成部分，提高模型的性能和效果；（2）探索新的多模态数据融合方法，进一步提高海上目标识别的可靠性和泛化性能；（3）将模型应用于海上目标自主控制领域，探索机器学习在海洋领域的应用。