《多传感器信息融合技术在锅炉故障诊断中的应用》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《多传感器信息融合技术在锅炉故障诊断中的应用》PDF+DOC 将信息融合方法引入到锅炉的故障诊断中。通过不同的传感器综合采集锅炉运行时的各个状态参数，运用并行的两个BP神经网络对锅炉进行局部诊断，再用D-S证据理论对局部诊断的结果进行全局融合。实现对锅炉一种或同时多种故障的准确诊断。通过实验表明诊断结果的可信度显著提高，不确定性明显减少，充分显示了该方法是有效......
2. 《数据融合技术在异步电机故障诊断中的应用》PDF+DOC 将数据融合方法引入到异步电机的故障诊断中，通过不同传感器综合采集异步电机运行时的各个状态参数，运用并行BP子神经网络对异步电机进行局部诊断，再用D-S证据理论对局部诊断的结果进行全局融合，实现对异步电机的准确诊断。实验表明，诊断结果的可信度显著提高，不确定性明显减少，证明了该方法是有效的。...
3. 《多传感器信息融合技术在变压器故障诊断中的应用》PDF+DOC 本文中作者通过采集变压器运行时的状态参数，运用并行的两个BP神经网络对变压器进行局部诊断，再用D-S证据理论对局部诊断的结果进行全局融合，实现了对变压器故障的准确诊断。...
4. 《基于D-S证据理论和BP神经网络的多传感器信息融合》PDF+DOC 针对多传感器信息融合的基本可信度分配在实际应用中难以解决的问题，提出了一种基于D-S证据理论与BP网络相结合的多传感器信息融合的改进方法。该方法充分发挥BP神经网络自学习、自适应和容错的能力，利用BP神经网络处理证据理论的基本可信度问题，再利用D-S证据理论来处理不精确、模糊的信息。最后通过一个实例......
5. 《基于神经网络与D-S证据理论的多传感器目标识别技术》PDF+DOC 为了满足目标识别的需要，多传感器的数据融合技术已经成为研究的热点。D-S证据理论是多传感器信息融合中最常用的一种处理不确定问题的方法，在基于D-S证据理论的目标识别融合中，基本概率赋值的获取是一个难点。使用神经网络中应用最广泛的BP神经网络来求基本概率赋值，再结合D-S理论进行目标识别。结果表明这种......
6. 《信息融合技术在刀具磨损监测中的应用》PDF+DOC 随着信息融合技术的不断发展，信息融合越来越多的被用于监测领域。本文把信息融合技术应用于刀具监测过程中，建立了多传感器信息融合刀具监测系统模型，并详细论述了基于神经网络、贝叶斯理论和D-S理论的信息融合方法。...
7. 《基于ANFIS和证据理论的信息融合研究》PDF+DOC 提出了一种基于自适应神经网络-模糊推理系统(ANFIS)和D-S证据理论相结合的信息融合方法.利用神经网络的学习功能提取模糊规则和调整隶属函数，然后用自适应神经网络-模糊推理系统的输出构造证据理论中的基本概率赋值，解决了证据理论中的基本概率赋值不易确定的问题.该方法实现了模糊推理、神经网络和证据理论......
8. 《一种基于神经网络和证据理论的信息融合算法》PDF+DOC 针对目前多传感器系统中常用的信息融合方法，识别率较低、网络稳定性不好、不能很好地处理不确定性等问题，提出一种基于神经网络和DS方法的信息融合算法。该方法兼顾神经网络和DS推理二者的优势，有效地解决了目前信息融合方法对大噪声不确定性传感器测量信息的误识别问题。仿真实验结果验证了该算法在提高目标识别率和......
9. 《弹道中段目标雷达综合识别研究》PDF+DOC 中段是弹道导弹防御的主要阶段，也是目标构成最为复杂的阶段。数量众多的轻、重诱饵和弹体碎片使得基于单一特征、单次观测的目标识别并不能给出令人信服的识别结果。因此本文根据弹道中段目标的微动和结构特性，首先利用BP神经网络得到基于单一特征的各待识别目标的基本概率赋值，然后利用D-S证据理论实现当前观测周期......
10. 《基于小波矩和证据理论的图像目标识别算法》PDF+DOC 针对单传感器进行图像目标识别时识别率较低，判决阈值较为苛刻这一弱点，提出了一种小波矩和Dempster-Shafe(rD-S)证据理论相结合的多传感器信息融合图像目标识别算法。利用小波矩提取图像的平移、伸缩、旋转不变矩特征，BP神经网络获取待识别目标属性的基本概率分配，最后利用D-S证据理论将单传感......