《基于信息融合的地铁车厢空气质量评价研究》PDF+DOC
作者:苏朗
单位:北京电子控股有限责任公司
出版:《信息与电脑(理论版)》2018年第22期
页数:2页 (PDF与DOC格式可能不同)
PDF编号:PDFXXDL2018220130
DOC编号:DOCXXDL2018220139
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《基于改进证据理论的多传感器目标识别》PDF+DOC2013年第08期 朱江乐,章卫国,邱岳恒,陈伟
《基于支持向量机的多传感器数据融合算法》PDF+DOC2016年第05期 蔡世清,周杰
《植保无人机变量施药监测技术研究发展与展望》PDF+DOC2018年第06期 段立蹄,刘洋洋,茹煜
《基于信息融合居家养老服务平台的构建》PDF+DOC2017年第08期 章兵兵,吴韶波
《中小学校园健康环境在线监测系统初探》PDF+DOC2017年第05期 贾泽婧
《一种改进的多传感器多目标跟踪中的传感器管理方法》PDF+DOC2005年第02期 王放,魏玺章,黎湘
《混沌神经网络多传感器信息融合系统设计》PDF+DOC2005年第09期 高美静,王魁荣,谈爱玲
《基于刀切法与自适应加权的多传感器信息融合算法》PDF+DOC2012年第10期 谢振南,杨宜民
《一种多尺度数据融合模型的工程实践与相关理论问题》PDF+DOC2012年第01期 柯熙政,刘娟花
《基于距离加权证据理论的管网泄漏诊断》PDF+DOC2012年第08期 王秀芳,杨琦,田金燕
目前,地铁成为越来越多的人选择的交通出行方式,地铁车厢内的空气质量对乘客产生的不良影响,逐渐引起国内外学者的广泛关注。由于地铁车厢环境中污染物的种类和浓度非常复杂,难以用单一的传感器进行测量和评价。因此,将多传感器信息融合技术应用于地铁空气质量监测数据处理中,对空气中的甲醛、氨、TVOC、PM2.5等具有代表性且长期存在的一些污染物进行检测,可以提高对目标参数监测的准确性、多样性、稳定性和全面性,能够更好、更有效的对地铁车厢空气质量等环境参数进行评价。
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