作者：任安虎,张燕,张亮 单位：西安市三才科技实业有限公司 出版：《电子设计工程》2010年第08期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGWDZ2010080130 DOC编号：DOCGWDZ2010080139 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于时空相关性的连续缺失值填补算法》PDF+DOC2016年第09期 蒋晨阳,张云飞,李鑫 《基于机器视觉的缺陷在线检测系统的研究》PDF+DOC2016年第04期 罗超,高军,沙丰永,骆飞 《蝙蝠算法优化神经网络的无线传感器网络数据融合》PDF+DOC2015年第04期 王华东,王大羽 《STM32的四旋翼无人机故障诊断仿真研究》PDF+DOC2016年第11期 刘强,孙运强,鲁旭涛 《基于神经网络的多传感器数据融合》PDF+DOC2005年第04期 胡仲毅,陈进军,鲁绪文 《数据融合技术在无线传感器网络中的应用》PDF+DOC2012年第01期 徐世武,王平 《基于神经网络的数据融合技术的新进展》PDF+DOC2003年第04期 倪国强,李勇量,牛丽红 《混沌蚁群算法在瓦斯爆炸性检测仪中的应用》PDF+DOC2010年第11期 彭继慎,李杨,王国辉,陈正一 《基于多源数据融合的石油罐区安全监控模型》PDF+DOC2014年第03期 易高翔,潘长城,郭建中,王时彬,王如君,康荣学 《基于多传感器数据融合技术的应用研究》PDF+DOC2013年第07期 宋强,王爱民,张运素

    • 在车牌字符识别中，针对单一识别方法识别率不高的问题，提出了应用数据融合技术，将不同的识别方法有机地结合起来构成融合型识别系统，有效地、综合地提高整个系统的识别性能。数据层选择了加权平均算法，特征层选择了人工神经网络算法，决策层采用了模糊推理算法实现对车牌字符的最终识别。应用MATLAB进行了仿真，并与单独使用BP神经网络算法的识别率进行了比较，结果证明采用数据融合技术系统的识别率得到了较大提高，达到90%以上。

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