《基于粗糙集和模糊kohonen聚类网络的多传感器数据融合》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《粗糙集和神经网络在数据融合中的应用研究》PDF+DOC 传感器聚类状态的切换是多传感器数据融合的难点之一，也就是某个传感器在某一时刻应该向哪个方向融合数据的问题。文中采用粗糙集进行知识的获取，把1天内的54个传感器的可融合典型聚类分布作为数据样本空间形成决策表———“数据-融合分布”决策表；然后对一个月内的数据运用粗糙集的知识约简算法，去除冗余的属性和样......
2. 《灰色神经网络在传感器数据融合中的应用研究》PDF+DOC 无线传感器是一种新兴的数据采集技术，为了消除传感器的数据之间冗余，加快通信的速度，提出一种灰色神经网络的传感器数据融合方法。首先对当前无线传感器数据融合的研究进行分析，然后采用多个传感器进行数据实时采集，并采用灰色模型和神经网络对传感器数据进行融合处理，有效去除重复的数据，可以用少量数据反映原始数据......
3. 《多层Agent数据融合的无线传感器决策网络及其多样性研究》PDF+DOC 为实现无线传感器网络(WSN)原始感知数据融合中不确定分析的量化决策和智能处理，在WSN层次化的数据融合机制下，引入粗糙集理论的决策表和决策网络智能技术，设计智能型和规则型2类Agent，由此构建多层Agent数据融合的无线传感器决策网络(WSDN)模型，并研究层间智能Agent型和属性间规则Age......
4. 《基于无线传感器网络结构的煤炭企业终端数据融合技术研究》PDF+DOC 数据融合技术的主要作用就是对数据进行离散、归并、约简等得到对于进行决策有用的数据集合的过程。通过将粗糙集和模糊神经网络方式联合来构成煤炭企业终端数据融合模型，并利用该模型来进行数据融合的实验。...
5. 《基于模糊理论的无线传感器数据融合》PDF+DOC 数据融合是传感器网络的研究热点，传感器节点具有规模大、计算能力有限等特点，导致数据之间的冗余十分严重，为了减少数据传输量、有效降低减少数据的传输时延，提出一种基于模糊理论的无线传感器数据融合算法，首先对传感器节点采集数据特点进行分析，并指出了传统数据融合算法的优缺点，然后基于贴近度对传感器数据进行初......
6. 《无线传感器网络数据融合算法的改进与实现》PDF+DOC 为解决多传感器无线网络普遍存在的节点能量大量用于传输冗余数据的现状，该文采用一种改进的BP神经网络数据融合算法，对传感器数据进行有效提取，减少网络数据流量和传感器节点能耗。采用改进的LEACH算法，在簇头轮询的基础上，同时兼顾网络中节点的剩余能量，使网络中节点的能耗趋于均衡，避免了节点的能量损耗不均......
7. 《基于粗糙集和改进D-S证据理论的故障诊断方法》PDF+DOC 针对大型设备传感器数据存在的冲突、模糊、不确定等问题，提出了一种基于粗糙集和改进D-S证据理论相结合的数据融合故障诊断方法。通过粗糙集属性约简后的决策表计算属性的规则强度，客观地确定属性的基本可信度分配值；同时利用属性的决策重要度来衡量证据的相对权重，对D-S证据理论的合成规则进行修改，弥补其证据冲......
8. 《基于Kohonen神经网络的多传感器多目标跟踪方法》PDF+DOC 本文描述了一个 N维 Kohonen神经网络和算法 ，提出了多传感器多目标跟踪 ( MSMTT)的 Kohonen神经网络方法。仿真研究表明该方法的有效性 ，可提高目标跟踪的速度和精度。...
9. 《基于ANN方式的超声波传感器数据融合》PDF+DOC 采用ANN（人工神经网络）数据融合方式，对两个超声波采集的数据进行融合，来解决超声波射线开放角度问题，从而达到对被测物体影像比较精确的认识。实验显示效果良好。...
10. 《基于回归预测算法的无线传感器数据融合》PDF+DOC 无线传感器网络技术作为21世纪最有影响力的世纪技术，得到了越来越多的广泛关注，而无线传感器的能量问题，是制约无线传感器网络发展的核心问题之一。由于无线传感器的能量十分有限，因此要求尽最大可能减少能量的消耗，进而达到延长使用寿命的目的。课题从研究无线传感器节点采集到的数据开始，通过对采集到的周期数据进......