《神经网络与D-S理论结合的HRR识别研究》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《分布式多传感器多目标跟踪融合算法》PDF+DOC 在多传感器多目标跟踪系统中，通常采用分布式融合方法和集中式融合方法。分布式融合方法具有结构简单、计算量小等优点，采用分布式融合方法更为广泛。对分布式多传感多目标跟踪融合方法、关联和估计算法进行了分析和综述，并重点讨论了传统的关联算法和神经网络、模糊技术关联算法，指出了有待进一步研究的方向。...
2. 《神经网络在多目标分布式融合中的应用研究》PDF+DOC 提出了适合分布式多传感器多目标 (MSMT)数据融合估计算法 ，对这种推广的分层融合估计算法进行了数学推导和描述 ，研究了利用神经网络进行MSMT跟踪融合的网络结构和算法 ，进行了计算机模拟仿真。仿真结果表明神经网络融合估计可提高跟踪精度 ，并且这种融合方法是有效的。...
3. 《一种分布式软决策数据融合系统的性能分析》PDF+DOC 在分布式决策融合系统中 ，各传感器仅向融合中心传送一位判决信息。由于该判决信息不能充分反映传感器的观测信息 ，故信息损失较大。本文提出了一种分布式软决策融合方法 ，对多个传感器的判决信息及其可信度进行融合 ，并形成最终的判决。将该方法用于航空探潜系统中多部声呐的信息融合 ，收到了良好的效果。...
4. 《基于D-S推理的汽轮发电机组融合诊断》PDF+DOC 依据汽轮发电机组的故障特性，提出了一种有效的融合算法。首先将多个传感器获得的振动信号进行特征提取，而后通过BP神经网络实现故障分类，最后根据D-S证据推理做出故障决策并给出实例。文中对融合中每个传感器的权重也进行了讨论。...
5. 《基于主元分析和D-S证据理论的传感器故障诊断与应用》PDF+DOC 针对井下传感器状态类型复杂多变、被测参量数据庞大等问题，采用主元分析法对数据进行降维处理。利用RBF神经网络实现特征层数据融合，并建立基本信任分配函数，再以证据理论对非精确信息的表示和推理优势，有效实现了故障检测和分离。实例仿真表明，利用主元分析和D-S理论能正确定位并准确分离出失效传感器。...
6. 《基于BP神经网络和D-S证据理论的火灾报警系统》PDF+DOC 将BP神经网络与数据融合理论中的D-S证据有机融合，提出一种决策级火灾报警识别方法。通过模拟实际输入信号的仿真结果发现，将BP神经网络和D-S证据理论相结合的多传感器数据融合技术，可以显著提高火灾的识别能力，有效降低火灾误报率，而且该系统具有良好的适应性，达到了预期效果。...
7. 《多传感器网络系统基于无序估计的分布式信息融合》PDF+DOC 无线传感器网络的局部节点往融合中心传输信息时，不确定的随机延迟易使得信息无序现象频繁发生，从而导致传统信息融合方法的应用面临诸多难题和挑战。该文以带有任意随机延迟的多传感器同步采样系统为对象，研究无序估计(“Out-Of-Sequence”Estimate，OOSE)信息系统的最优分布式融合问题，最......
8. 《基于神经网络组的数据融合算法》PDF+DOC 有两种方法可以用于多传感器系统的特征深度目标识别。第一种方法是基于静态算法的，而另外一种是基于神经网络的。第一种方法最主要的缺点是在目标识别的处理过程中依赖大量的假设；而第二种方法则不能处理复杂多传感器系统中的识别问题。而文中的神经网络组算法使神经网络具有了鉴定能力并保持了多传感器系统的优点。这种算......
9. 《基于粗糙D-S理论的身份融合方法》PDF+DOC 综合运用粗糙集方法与D-S证据理论可有效解决身份融合中的一些复杂问题。针对多传感器身份融合中D-S理论获取基本概率赋值存在主观性的问题，提出了一种新的基于粗糙集理论的证据获取和基本概率赋值客观确定方法；利用粗糙集中属性的重要性消除冗余传感器，减少了证据组合的冲突现象。在此基础上，给出了基于粗糙D-S......
10. 《自适应核模式分析方法及其在航空发动机部件性能衰退识别中的应用》PDF+DOC 针对测量数据因其部件之间的耦合不能有效识别各个部件性能衰退程度的问题，提出一种基于性能修正因子核模式分析的发动机部件性能衰退识别方法，并能与传感器测量偏差区分开。首先将传感器测量数据输入到自适应模型中去，产生一组用于识别部件性能衰退的修正因子。将修正因子参考模式通过核模式映射到高维特征空间中去，在此......