《基于信息融合的驾驶行为识别技术的研究》PDF+DOC

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2. 《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。...
3. 《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......
4. 《基于一维卷积神经网络和降噪自编码器的驾驶行为识别》PDF+DOC 针对驾驶行为分类中出现的精度不足和时间复杂度高的问题，提出一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)和降噪自编码机(DAE)的混合模型。使用移动终端在车辆行驶中采集加速度传感器数据、陀螺仪传感器数据以及磁场传感器数据，融合这三种传感器数据，经过预处理后输入到DAE中，提取DAE中隐藏层特征数据完成降维......
5. 《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。...
6. 《一种基于多传感器时间-空间信息融合的红外小目标识别方法》PDF+DOC 为了提高强干扰条件下的红外弱小目标识别的可靠性 ，提出了一种基于多传感器时间 空间信息融合的红外小目标识别方法 ，并采用D S证据合成理论对来自多个红外双波段成像传感器的实际图像信息进行了仿真融合计算 .仿真结果表明该方法对强干扰条件下的红外弱小目标具有较高的识别效率...
7. 《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......
8. 《信息融合在空间点目标识别中的应用》PDF+DOC 提出一种三级融合的多传感器信息融合空间点目标识别方法，将BP网络和D—S证据推理有效地结合起来.第一级融合采用神经网络进行识别，第二和第三级采用D—S证据理论进行识别.经过三级融合后可以提高系统的识别率，尤其是在有噪声的情况下.仿真实验验证了算法的有效性。...
9. 《基于DS证据理论的精馏塔故障诊断方法》PDF+DOC 研究了一种基于多传感器信息融合算法对精馏塔出现的故障进行诊断的方法。首先利用小波分析对精馏塔传感器信号进行有效的滤波预处理，预处理后的数据送入BP神经网络进行初级融合，然后将初级融合后的数据当作DS证据理论的证据对精馏塔故障进行诊断，由最终概率赋值结果可知最大可信度，则可以判断故障的发生。仿真结果显......
10. 《多层融合的管道泄漏诊断技术研究》PDF+DOC 针对传统油气管道泄漏监测和诊断准确率不高的问题，提出一种基于BP神经网络的多层D-S证据理论融合算法。用压力传感器、流量传感器、温度传感器等传感器监测管道泄漏信号。这些信号经预处理后输入到已训练好的BP神经网络。该网络的输出结果被用作各初始命题的基本概率赋值函数(BPAF)。再用多层D-S证据理论，......