《基于粗糙集和ART2神经网络的多传感器信息融合》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《基于多传感器信号分析的故障诊断》PDF+DOC 为解决复杂环境中难以诊断的机械故障，以振动信号和温度、压力等测量信号为基础，建立一种基于多种传感器信号分析的故障诊断模型。针对振动信号，采用小波包对原始振动信号进行分解，提取特征值组成原始特征向量，然后采用粗糙集方法对原始特征向量进行特征约简，将约简后的分类规则作为对向神经网络的训练集。针对温度、压......
2. 《基于粗糙集和小波神经网络信息融合在加热炉控制中的应用》PDF+DOC 为更有效地控制加热炉中钢坯温度及其分布，将粗糙集和小波分析理论引入神经网络，构成小波神经网络。综合多传感器信息融合的理论和技术，从加热炉应用出发给出了一种多传感器信息融合的控制结构。该控制结构能够实现炉温和燃料消耗量的自动控制，达到了优化整个生产系统的目的。...
3. 《基于粗糙集理论的多传感器信息融合及其在机器人中的应用》PDF+DOC 将粗糙集理论应用于多传感器信息融合中，利用粗糙集理论的属性约简、值约简等相关约简概念剔除冗余信息，提取最简决策规则形成信息融合算法，有效的提高了信息融合系统的效率和准确性，并探讨了该算法在机器人中的应用。...
4. 《一种结合粗糙集与神经网络的多传感器信息融合算法》PDF+DOC 近年来，神经网络被广泛应用于多传感器信息融合。但是当传感器数量庞大时，过高的输入神经网络的信息维数会导致神经网络训练速度下降，甚至不收敛。针对上述问题，对传统的基于神经网络的融合算法进行了改进，利用粗糙集的冗余数据约简算法，剔除部分传感器的输入，同时将剩余的传感器信息重新组合，形成维数较小的数据分别......
5. 《RS-RBF信息融合在瓦斯监测中的应用研究》PDF+DOC 针对煤矿单传感器和低层次的多传感器数据处理的单一、不确定性较高的缺点，在对监测信息进行分析、处理、维数压缩后，利用基于粗糙集理论与神经网络相结合的多传感器信息融合技术实现对瓦斯灾害信息的特征提取。通过对瓦斯灾害的辨识分析，获得更准确、更可靠的瓦斯状态信息，极大地提高了瓦斯监测系统的性能，为获得瓦斯灾......
6. 《多源信息融合故障诊断方法研究进展》PDF+DOC 简述多源信息融合与故障诊断的关系，指出多源信息融合故障诊断的一般方法。从融合结构和融合算法的角度对多源信息融合故障诊断方法进行了分类阐述，并分别说明其诊断原理与研究现状；指出信息融合故障诊断按融合结构可分为层次结构信息、多级信息和组合神经网络的融合故障诊断，按融合算法分为基于贝叶斯理论、DS证据理论......
7. 《智能加工中切削刀具状态的在线监控方法及其发展趋势》PDF+DOC 对目前在智能自动加工中应用传感器技术以实现刀具状态在线监控的各种方法进行了较全面的阐述，并且指出了目前监控技术的发展趋势。...
8. 《基于神经网络信息融合的机车牵引电机故障诊断》PDF+DOC 对信息融合的故障诊断进行了研究，提出了一种基于信息时空融合的故障诊断模型，并将其成功应用于电力机车牵引电机的故障诊断；这种方法是在运用神经网络进行局部的故障诊断的基础上，再运用D-S证据理论进行全局决策的融合，从而实现了这两种算法优势的互补，提高诊断的准确率；实例分析结果表明，该故障诊断模型能够准确......
9. 《信息融合在燃料电池传感器故障识别中的应用》PDF+DOC 以燃料电池发动机控制系统为背景，以该系统的多种传感器为研究对象，利用神经网络信息融合的方法，构建了传感器的在线故障识别模型，给出了其算法。用MATLAB仿真验证了所给方案的有效性。能有效地识别传感器的故障，为系统获取有效的测量数据奠定了基础。...
10. 《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。...