《基于改进D-S理论在无人化武器系统信息融合中的应用》PDF+DOC

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2. 《D-S证据理论在目标识别中的应用》PDF+DOC 根据地面目标运动引起的地震动信号的特征信息 ，应用多传感器信息融合的方法将目标正确分类 .首先根据地震动信号在频域和时频域的多种特征 ，应用BP神经网络模式识别法 ，将地面车辆目标分为轮式车、轻型履带式车和重型履带式车 .设计了一种以神经网络正确识别率作为基本概率赋值的方法 ，并应用D S证据理论进......
3. 《D-S证据理论在信息融合中的应用研究》PDF+DOC 本文主要通过分析了D-S信息融合的一般过程、基本概率赋值的获取方法、以及D-S信息融合算法在MATLAB上的仿真与分析，论证了以D-S证据理论为核心的多传感器信息融合算法能够有效地对多个传感器采集的信息进行融合，使不同类型的传感器发挥各自的特点，实现优势互补，提高系统对目标属性判决的准确性。...
4. 《基于D-S证据理论的多模复合制导目标识别》PDF+DOC 多传感器信息融合已成为现代条件下目标识别的重要手段。研究基于D-S证据理论的多传感器信息融合算法，提出一种基于Dempster-Shafer理论的推广方法以解决融合信息的证据冲突问题，并将其用于红外成像/毫米波复合制导系统，进行目标识别的决策信息融合，结果比较理想，能够有效地化解证据间的冲突问题。...
5. 《基于D-S证据理论的液压泵故障诊断》PDF+DOC 介绍了D-S证据理论的基本概念、基本理论，讨论了基于D-S证据理论信息融合的故障诊断方法，并将其应用于液压泵故障诊断中。结果表明基于D-S证据理论的信息融合诊断方法可以充分利用多个传感器信息的冗余性与互补性，实现比单一传感器神经网络诊断更为准确和可靠的诊断结果。...
6. 《一种基于D-S证据理论的控制器设计方法》PDF+DOC 采用单一传感器的单输入单输出回路控制器在工业控制领域应用非常广泛。由于单一传感器难以准确反映被测量的变化 ，故控制效果往往不能满足要求。采用多个传感器对被控量进行检测 ，必须解决不确定信息的融合问题。提出了一种采用Dempster Shafer证据理论的融合算法的控制器设计方法 ，并提出采用模糊控制......
7. 《D-S算法在信息融合中的研究与实现》PDF+DOC 多传感器的信息融合处理需要对目标进行有效识别仍是目前备受关注的问题之一，D-S证据理论作为一种重要的融合算法已被广泛应用。本文对D-S算法在目标识别问题中进行了较全面深入的研究，并从信息融合角度对D-S证据理论进行了实现和验证。...
8. 《多传感器数据关联在目标识别中的应用》PDF+DOC 区别于传统的数据关联算法，在多时刻多传感器条件下应用D-S证据理论组合规则对探测样本的基本概率赋值进行关联，通过关联度对目标进行识别。仿真结果表明，多时刻多传感器相对于单一时刻单传感器对目标的关联度高，因此该方法在目标识别领域具有较高的应用价值。...
9. 《D-S证据理论在火灾探测中的应用》PDF+DOC 将多传感器信息融合技术引用到火灾探测领域，介绍了基于D-S证据理论的多传感器多个测量周期的信息融合(时空信息融合)的方法，并将该方法应用于多个火灾探测器的信息融合。模拟实验结果表明，与单个传感器相比，基于D-S证据理论的多传感器时空信息融合的结果具有较高的准确度和可信度。...
10. 《带有加权融合中心的自适应融合技术研究》PDF+DOC 针对信息融合技术中目标融合识别的问题，提出了带有加权融合中心的多传感器信息自适应融合的改进方法。首先构建整体融合结构，将数据的融合过程与证据理论神经网络进行有机的结合，利用神经网络的在线学习、自适应调节融合权值、证据理论进行决策。这种采用多传感器自适应的方法具有较强的容错性、较高的检测与识别精度，增......