《基于神经网络的数据融合算法在管道缺陷损伤识别上的应用》PDF+DOC

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2. 《D-S证据理论在多传感器数据融合中的应用》PDF+DOC 近年来，许多领域都在进行多传感器数据融合技术的研究。多传感器数据的属性融合有很多算法，最常用的算法是贝叶斯决策检验法，国际上已提出将证据理论用于数据融合，但在这方面的理论基础还不完善。本文研究了证据理论在多传感器数据融合中的应用。Ｄｅｍｐｓｔｅｒ－Ｓｈａｆｅｒ方法是对Ｂａｙｅｓ决策检验法的推广，证据......
3. 《基于环境监测的两级数据融合模型与算法》PDF+DOC 利用多源传感器采集的数据不仅存在大量冗余，而且会影响最终监测结果.为了提高监测的准确度，本文提出一种面向草原环境监测的两级数据融合模型.在一级数据融合中，首先采用自适应加权平均法对各区域内的同类传感器进行融合，然后利用BP神经网络对该区域内的异类传感器进行训练和融合，从而得到对各区域环境状况的初步判......
4. 《基于多传感器信息融合的火灾探测研究》PDF+DOC 火灾探测技术作为一门多学科、多专业的综合应用科学，是火灾科学的关键技术环节。由于火灾信号的随机性和不确定性，传统单一传感器式的火灾探测报警系统易造成漏报和误报。为实现火灾报警的及时可靠，基于多传感器信息融合的火灾探测技术按数据融合的三个层级，进行层次化的信息融合和处理，将神经网络、模糊推理的智能算法......
5. 《多传感器数据融合技术研究进展》PDF+DOC 多传感器数据融合是信息领域一个前景广阔的研究方向。由于单一的数据融合算法具有一定的局限性，将2种或2种以上的数据融合算法进行优势集成已逐渐成为数据融合领域的研究热点。介绍了数据级、特征级和决策级融合3种数据融合方式的主要特点、方法及应用，归纳了常用的数据融合方法，并重点阐述了几种多传感器数据融合集成......
6. 《基于D-S证据理论的多特征数据融合算法》PDF+DOC Dempster-Shafer证据理论是不确定推理的一种重要方法，提供了一定程度的不确定性，可以指定给相互重叠或互不相容的命题，然后通过Dempster组合规则将不确定性信息在新证据中进行重新分布，该理论在许多方面都得到了广泛的应用。将来自图像传感器的多种图像特征，通过D-S证据理论将这些特征信息进......
7. 《CFNN在多传感器图像数据融合中的应用》PDF+DOC 提出一种补偿模糊理论和神经网络的混合系统(CFNN)，并将其应用于多传感器数据融合，力图以此提高多传感器图像数据融合算法的性能.CFNN混合系统引入了模糊神经元，使网络既能适当调整输入、输出模糊隶属函数，又能借助于补偿逻辑算法动态地优化模糊推理，大大提高了网络的容错性、稳定性和训练速度.文中介绍了图......
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9. 《一种BP网络的土壤电导率数据融合算法研究》PDF+DOC 根据各个传感器测量的农田土壤信息，设计一种基于BP神经网络的融合算法，建立合理的数据融合模型，仿真得到农田的精确信息，有针对性的投放农业生产资料，精确控制投放，以更好地实现耕地资源的合理高效利用和农业的现代化精准管理。...
10. 《一种基于证据理论的数据融合算法》PDF+DOC 针对传感器测量值存在系统误差的情况，基于证据理论的思想，提出一种新的数据融合算法.该算法首先将所有测量值根据其与真值的偏差进行分组，并分配不同的基本信任；然后将其构成的集合视为辨识框架，进而将各个测量值转换为相应的证据并进行证据组合，所得合成证据的Mass函数即为各个测量值的权值分配函数；最后对所得......