《基于粗糙集理论与支持向量机的多传感器信息融合方法》PDF+DOC

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2. 《基于多传感器信息融合的智能机器人的研究》PDF+DOC 讨论粗糙集理论和D-S证据理论相结合的多传感器信息融合方法，并提出将该方法应用于智能机器人，用粗糙集对传感器数据进行简约处理和D-S证据理论实现证据的合成及智能决策，以增强系统的分辨能力，同时有效提高了系统的信息融合速度和决策的可靠性。...
3. 《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。...
4. 《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。...
5. 《基于粗糙D-S理论的身份融合方法》PDF+DOC 综合运用粗糙集方法与D-S证据理论可有效解决身份融合中的一些复杂问题。针对多传感器身份融合中D-S理论获取基本概率赋值存在主观性的问题，提出了一种新的基于粗糙集理论的证据获取和基本概率赋值客观确定方法；利用粗糙集中属性的重要性消除冗余传感器，减少了证据组合的冲突现象。在此基础上，给出了基于粗糙D-S......
6. 《多层次规则集在喷雾机器人数据融合中的应用》PDF+DOC 针对喷雾机器人多传感器数据的不完整性，提出了一种基于粗糙集的多层次规则集数据融合算法。首先根据植物特征属性，建立植物种类决策表，然后从决策表出发，建立一个不同简化层次的多层次节点集，并推导出各个节点的规则集，其中每条规则都有相应的置信度。在应用该多层次规则集进行推理决策时，用新数据的信息与相应节点的......
7. 《粗糙集理论在多传感器目标识别中的应用》PDF+DOC 针对多传感器目标识别中存在的问题，提出了一种基于粗糙集理论的目标识别方法。该方法利用粗糙集理论对数据进行分析，通过决策系统的可辨识矩阵导出分类识别规则，建立目标识别规则库。实例分析表明，该方法的是可行的。...
8. 《基于Rough Sets的传感器异常数据处理》PDF+DOC 在各种传感器的应用中，经常要对传感器的测量数据进行处理，以保证测量结果的可靠性．为了利用粗糙集理论处理不确定数据的优点，根据粗糙集理论的思想，先由已知测量数据提取出决策表，再进行补全、离散化等预处理，最后进行属性约简并提取出分类规则，对测量数据进行分类，剔除测量数据中的异常数据．实验结果显示该异常数......
9. 《基于粗糙集理论的多传感器信息融合》PDF+DOC 利用粗糙集理论的属性约简、值约简、核和不完备信息系统等概念来进行多传感器信息的融合，除了传感器测量的数据之外，无需任何额外的信息.针对完备信息系统和不完备信息系统分别提出了相应的融合算法，为解决传感器数据超载以及不完整传感器信息融合提供了有效的方法。...
10. 《基于粗糙RBF神经网络的无线手持器故障诊断算法研究》PDF+DOC 提出了一种将粗糙集与RBF神经网络相结合的故障诊断技术应用于无线手持器，对无线传感器网络节点进行故障诊断，并将RSRBF与常规RBF、RSBP进行比较。首先用粗糙集中的约简算法对WSN中节点故障诊断信息进行约简，然后使用训练样本对神经网络进行训练，最后，使用训练后的神经网络对测试样本进行诊断。在仿真......