作者：庄刘,曾艳 单位：四川师范大学 出版：《四川师范大学学报(自然科学版)》2010年第04期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFSCSD2010040360 DOC编号：DOCSCSD2010040369 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于C-均值聚类的分布式估计融合系统的量化器设计》PDF+DOC2009年第05期 庄刘,周杰 《基于PCA的主泵传感器状态监测模型》PDF+DOC2020年第03期 朱少民,夏虹,彭彬森,王岩,王志超,张汲宇,姜莹莹 《传感器网络分布式事件触发多目标估计》PDF+DOC2020年第05期 张玲玲,张亚 《基于频响函数的动车组构架传感器优化布置》PDF+DOC2019年第02期 彭珍瑞,张楠,殷红,董康立 《模糊c-均值聚类在多传感器数据配准中的应用》PDF+DOC2005年第01期 张高煜,赵恒,杨万海 《碳纳米管场发射压力传感器结构设计与测试》PDF+DOC2005年第02期 钱开友,王芸,叶枝灿,颜丙勇,徐东,蔡炳初 《聚酰亚胺振动膜微型电场传感器》PDF+DOC2004年第12期 龚超,夏善红,邓凯,白强,陈绍凤 《高精确度光纤磁场传感器的研究》PDF+DOC2003年第11期 周胜军,张虎城,李玉权 《噪声方差未知时的分布式量化估计融合方法》PDF+DOC2012年第02期 徐振华,黄建国,高伟 《基于模糊C均值聚类和D-S证据理论的多传感器信息融合技术研究》PDF+DOC2008年第05期 张公永,王平,张佑春

    • 分布式估计融合是多传感器系统研究的一项重要内容.在实际应用中，各传感器观测的统计信息往往未知，同时，由于受到通讯带宽的限制，又需要对传感器的观测和估计进行有效的压缩编码.针对观测统计量的联合概率分布未知的多传感器分布式估计融合系统，利用V.Megalooikonomou等提出的直和估计思想，基于模糊C-均值聚类方法设计一种分站最优量化器，显著地改进了基于硬C-均值聚类方法设计量化器的融合效果.计算机模拟表明了此方法的有效性。

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